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[单选题]

请评估"无机材料测试技术”课程帮助你提高解决“材料领域复杂工程问题”能力的程度()

A.明显提高,能够考虑多个因素对材料分析的影响,建立逻辑分析能力,提升了缜密的解决方案规划能力和执行能力

B.有部分提高,能够意识到材料的分析不是简单过程,需要考虑多种影响因素,还需要建立缜密的分析能力和正确的执行能力

C.没有明显提高,课程学习前后对个人知识结构没有明显影响

D.课程的学习打破已有知识格局,导致了混乱和困惑,引起能力倒退

答案
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B、有部分提高,能够意识到材料的分析不是简单过程,需要考虑多种影响因素,还需要建立缜密的分析能力和正确的执行能力

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第1题
本课程教学目标6:具备一定的材料测试分析软件的运用能力,能通过结构数据分析软件分析材料的结构,并得到合适的结构信息结果,为实验结果的分析提供支撑(对应毕业要求5.1)。你认为对自己而言此教学目标的达程度情况如何请打分()

A.100

B.90

C.80

D.70

E.60

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第2题
你对X射线衍射技术测试无机固体材料的晶体结构及衍射数据处理内容的掌握程度()

A.80-100%

B.70-80%

C.60-70%

D.60%以下

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第3题
化学是你,化学是我,化学深入我们生活,下列说法正确的是()

A.腌制的泡菜虽然富含亚硝酸盐,但多吃无妨

B.焊接金属时用氧气做保护气

C.铵态氮肥与熟石灰混合使用可以明显提高肥效

D.回收各种废弃材料,能有效解决白色污染问题

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第4题
本课程教学目标2:了解不同材料分析测试技术设备差异,能够综合运用不同表征手段,结合测试要求依次对材料的结构进行不同维度的分析和研究(对应毕业要求4.1)。你认为对自己而言此教学目标的达程度情况如何请打分()

A.100

B.90

C.80

D.70

E.60

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第5题
本课程教学目标3:对不同的材料分析测试技术手段,具备一定的数据处理能力,包括测试结果收集、数据转化、软件作图能力等,能将得到的数字结果图形化(对应毕业要求4.2)。你认为对自己而言此教学目标的达程度情况如何请打分()

A.100

B.90

C.80

D.70

E.60

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第6题
推进两化融合、从以下哪几个方面推进医药智能制造工程()A、医药管理信息系统开发应用。支持开发
推进两化融合、从以下哪几个方面推进医药智能制造工程()

A、医药管理信息系统开发应用。支持开发一批符合医药行业特点,应用于研发、生产、质量管理的管理信息系统,重点包括自动化批控制技术、制造执行系统 (MES)、过程分析技术(PAT)、过程知识管理系统(PKS)等,以及围绕关键工艺单元操作的具备分析、学习、决策、执行能力的智能化管理系统。

B、药品智能生产车间建设。支持建设20家以上原料药、制剂智能生产示范车间,综合应用各种信息化技术、设备和管理系统,实现生产过程自动化和智能化;支持建设5家以上应用连续制造技术的药品生产车间,探索药品生产方式从间歇生产到连续生产的转变。

C、医疗器械自动化生产车间建设。支持建设10家以上针对医疗器械离散化制造特点的自动化生产示范车间,改变多数医疗器械以人工组装、人工测试为主的状况,提高机械组装水平,实现自动化物料配送、质量检测和定制生产,系统提升医疗器械的稳定性和可靠性。

D、建立制造卓越能力中心(MCE),聚焦于前沿技术开发层面的基础研究以及包括数字设计和能效数字制造工具等方面的数字化;聚焦于制造过程中的安全分析和决策中涉及的量大、综合的数据集,建立一个大数据制造创新研究所(现有数字化制造和设计创新研究所之外);制定部署“网络-物理”系统的安全和数据交换的制造政策标准;激励创造和推行系统提供商、服务机构或者系统集成商的辅助制造商业化。

E、推广材料制造卓越能力中心(MCEs)以支持制造创新研究所(MIIs)的研发活动,以及支持国家战略中的其他制造技术领域;利用供应链管理国防资产,促进创新和研发中的关键材料再利用;为先进制造材料领域的博士生设立制造业创新奖学金,如生物医疗制造。

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第7题
通过本课程的学习,能否辨别粉体材料与工程领域技术问题的关键因素,对问题进行分析、归纳总结()

A.能够

B.基本能够

C.不能够

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第8题
针对粉体材料工程领域的复杂工程问题,能否利用所学的科学原理,通过文献研究或相关方法,对其解决方案进行材料综合测试分析()

A.可以

B.基本可以

C.不可以

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第9题
下面哪一项经销商管理层的职责叙述不正确()

A.辅导和支持你的团队成功执行能级提升

B.评估进程和辅导你的团队获得成功

C.帮助你理解在项目执行中你的团队职责是什么

D.和你的团队一起工作,携手一起鉴别问题和寻找提高改进的区域

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第10题
在战场上,人机协同被人工智能所取代,至少目前来看短时间内很难发生。人工智能能解决的问题有限
,替代首先会发生在部分领域,但却依然离不开人机协同。人工智能的主要实现手段是机器学习,深度学习是实现机器学习的一种方式。尽管目前深度学习在众多领域已取得非常好的效果,但涉及战场上要求创造性、无法给出明确定义和边界、缺乏数字化知识经验的任务,机器可能就无能为力。所以今后一段时间里,机器在作战领域中更多的是起辅助作用,最终的决策依然离不开人类。

这段文字意在说明()

A.人机协同在战场上仍将扮演重要角色

B.人工智能的学习能力有待进一步提高

C.战场环境对机器学习提出了更高要求

D.人工智能尚无法适应复杂的战场需求

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