湖南中医药大学中医药信息学研究生分数线
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湖南中医药大学中医药信息学研究生分数线对于考生来说是一个非常重要的数据信息,包括复试分数线和录取分数线。因为研究生录取分数线和复试分数线直接就决定了考生需要考取考多少分才能达到成功被院校录取的一个最低标准,这也是考生在备考过程中的一个奋斗的目标和计划的基准。另外,考研分数线也是考生在前期择校、择专业的一个判断依据,如果考研录取分数线过高的话,对于基础相对较差的考生就会有一定的难度,考生可以进行自我衡量能否达到最低分数的要求而进行合理的选择。如果湖南中医药大学中医药信息学研究生录取分数线(尤其是历年分数线和复试分数线)相对而言较低的话,对于考生来说成功的几率就会比较大,备考过程也会相对的容易。考生获取湖南中医药大学中医药信息学分数线的途径有很多:学校研究生官网上通常会有详细的历年分数线情况,考研网站、论坛上也会有相关的资源。考研派的中就为大家总结了详细的湖南中医药大学中医药信息学考研录取分数线分数线情况,以供大家选择使用。最后考研派祝您如愿考取中医药信息学的研究生。
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湖南中医药大学中医药信息学专业考研录取分数线对于考生来说是一个非常重要的数据信息,因为研究生录取分数线直接就决定了考生需要考取考多少分才能达到成功被院校录取的一个最低标准,这也是考生在备考过程中的一个奋斗的目标和计划的基准。另外,考研录取分数线也是考生在前期择校、择专业的一个判断依据,如果考研录取分数线过高的话,对于基础相对较差的考生就会有一定的难度,考生可以进行自我衡量能否达到最低分数的要求而进行合理的选择。如果湖南中医药大学中医药信息学考研录取分数线(尤其是历年分数线和复试分数线)相对而言较低的话,对于考生来说成功的几率就会比较大,备考过程也会相对的容易。考生获取湖南中医药大学中医药信息学分数线的途径有很多:研究生官网上通常会有详细的历年分数线情况,考研网站、论坛上也会有相关的资源。考研派的中就为大家总结了详细的湖南中医药大学中医药信息学录取分数线情况,以供大家选择使用。最后考研派祝您如愿考取中医药信息学的研究生。
湖南中医药大学中医药信息学考研真题笔记资料
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中医药信息学 [1005Z4] 学术学位
专业信息
-
所属院校:湖南中医药大学
-
招生年份:2020年
-
招生类别:全日制研究生
-
所属学院:信息科学与工程学院
-
所属门类代码、名称:[10]医学
-
所属一级学科代码、名称:[05]中医学
专业招生详情
研究方向: |
(00)不区分研究方向 |
招生人数: |
4 |
考试科目: |
①(101)思想政治理论 ②(201)英语一 ③(698)中医综合 ④(--)无 |
备 注: |
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中医药信息学 [1005Z4] 学术学位
专业信息
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所属院校:湖南中医药大学
-
招生年份:2021年
-
招生类别:全日制研究生
-
所属学院:信息科学与工程学院
-
所属门类代码、名称:[10]医学
-
所属一级学科代码、名称:[05]中医学
专业招生详情
研究方向: |
(01)中医药信息学 |
招生人数: |
4 |
考试科目: |
①(101)思想政治理论 ②(201)英语一 ③(698)中医综合 ④(--)无 |
备 注: |
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中医药信息学 [1005Z4] 学术学位
专业信息
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所属院校:湖南中医药大学
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招生年份:2020年
-
招生类别:全日制研究生
-
所属学院:信息科学与工程学院
-
所属门类代码、名称:[10]医学
-
所属一级学科代码、名称:[05]中医学
专业招生详情
研究方向: |
(00)不区分研究方向 |
招生人数: |
4 |
考试科目: |
①(101)思想政治理论 ②(201)英语一 ③(698)中医综合 ④(--)无 |
备 注: |
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博士、硕士学位授权点:中医药信息学
发布日期:2013-06-22 作者: 浏览量:385
中医药信息学是信息学和医药卫生学的交叉学科,硕士研究生的必修课。在精品课程建设过程中,我们积极思索,制定出一套符合中医药院校学情的教学方案,同时不断完善教学团队的培养与管理机制。
1.教学目的与任务
本课程采用专题模块化教学,其教学内容、学时分配及要求如下表1所示。
模块
学时分配
教学内容
教学目的
医药信息学概论
3
医药信息学与生物医学数据分析的概念,以及在医药信息学研究中,MATLAB作为软件工具的功能
使学生对医药信息学的应用范围和最新发展有总体了解,并意识到将信息技术应用于生物医学领域研究的重要作用
MATLAB应用基础
15
MATLAB编程基础
使学生了解MATLAB的编程基础知识及其操作,并能进行程序设计和将数据可视化
医用数学基础及其MATLAB实现
12
利用医用高等数学、医学统计学等基础知识对医药领域数据进行数学建模并应用MATLAB编程实现
使学生了解数学建模过程和求解方法,并用MATLAB编程实现
多变量分析
12
多元回归分析、主成分分析、判别分析、聚类分析的基本思想与实例分析
使学生掌握在医药数据分析中集中常用的多变量分析方法
时间序列分析
12
时间序列分析的基本概念、分析方法以及脑电信号分析应用示例
使学生具有对医药领域中动态数据的分析与处理方法,从而把握事物动态发展变化的趋势和规律,对其未来的发展做出预测与控制。
3.教学方法
与传统的填鸭式教学相比:启发式教学的关键在于调动学生的学习积极性,使学生对知识的接受不再是被动的“灌输”式而是主动的“汲取”式,并表现为对知识的兴趣与渴求。合理的运用多媒体组织教学,营造活跃的课堂教学氛围,开展讨论式、互动式教学。
计 算机类的课程是实践性较强的课程,因此需要学生多上机实践,才能对抽象的理论知识加以巩固和理解。任务驱动式教学是围绕任务展开教学,并将学生分组进行操 作练习,教师巡视指导,并要求学生写出完成任务过程中遇到的问题、是否解决、解决的方法,大大提高了学生的独立思考解决问题以及动手能力。
以班级为单位创建教学用QQ群,既可以作为实体教材的补充、扩展与更新的网络平台,又为同学之间、师生之间的课外进行本课程的相关学术交流提供了场所。
(1)课程负责人简介
在教学方面,先后承担医药类本科学生、计算机专业本科学生、医药学类硕士研究生、医药类博士研究生课程,涉及《数字图像处理》、《医学信息学》、《医学数据库应用》、《C语言程序设计》、《医学计算机基础应用技术》、《人工智能原理与应用》、《生物医学数据分析及其MATLAB实现》、《医学数据挖掘》等课程,近五年来一直主讲的课程是:《人工智能原理与应用》、《数字图像处理》(计算机科学与技术专业本科生),《生物医学数据分析及其MATLAB实现》(医药类硕士研究生)、《医学数据挖掘》(医药类博士研究生)。
(2)主讲教师列表
(1)主讲教师职责
(2)主讲教师互听互评课制度
(3)教学研究制度
6.考核方法