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2024年余丙森考研数学线代暑期强化精讲班网盘视频课程资料

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    [LV.8]以坛为家I

    学币
    发表于 2023-7-25 12:19:02 | 显示全部楼层 |阅读模式
    视频资料
    时间: 2024 
    科目: 数学 
    阶段: 暑期强化 
    名师: 余丙森 
    类型: 课程 
    下载途径: 百度网盘下载/百度云盘链接分享(pan.baidu) 
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    2024年余丙森考研数学线代暑期强化精讲班网盘视频课程资料


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    |   |   └──02.线代  
    |   |   |   ├──01.2024考研数学强化课程-线性代数-第一章-行列式-类型01(1)[余丙森].flv.mp4  151.70M
    |   |   |   ├──02.2024考研数学强化课程-线性代数-第一章-行列式-类型01(2)[余丙森].flv.mp4  135.59M
    |   |   |   ├──03.2024考研数学强化课程-线性代数-第一章-行列式-类型02、第二章类型03(1)[余丙森].flv.mp4  109.19M
    |   |   |   ├──04.2024考研数学强化课程-线性代数-第二章-矩阵-类型03(2)、类型04(1)[余丙森].flv.mp4  110.09M
    |   |   |   ├──05.2024考研数学强化课程-线性代数-第二章-矩阵-类型04(2)[余丙森].flv.mp4  128.94M
    |   |   |   ├──06.2024考研数学强化课程-线性代数-第二章-矩阵-类型05、类型06[余丙森].flv.mp4  148.47M
    |   |   |   ├──07.2024考研数学强化课程-线性代数-第二章-矩阵-类型07、类型08[余丙森].flv.mp4  121.92M
    |   |   |   ├──08.2024考研数学强化课程-线性代数-第二章-矩阵-类型09、类型10[余丙森].flv.mp4  105.64M
    |   |   |   ├──09.2024考研数学强化课程-线性代数-第二章-矩阵-类型11(1)[余丙森].flv.mp4  148.32M
    |   |   |   ├──10.2024考研数学强化课程-线性代数-第二章-矩阵-类型11(2)[余丙森].flv.mp4  106.37M
    |   |   |   ├──11.2024考研数学强化课程-线性代数-最核心定理[余丙森].flv.mp4  78.35M
    |   |   |   ├──12.2024考研数学强化课程-线性代数-第三章-向量组-类型12(1)[余丙森].flv.mp4  84.14M
    |   |   |   ├──13.2024考研数学强化课程-线性代数-第三章-向量组-类型12(2)[余丙森].flv.mp4  63.60M
    |   |   |   ├──14.2024考研数学强化课程-线性代数-第三章-向量组-类型13、类型14[余丙森].flv.mp4  82.59M
    |   |   |   ├──15.2024考研数学强化课程-线性代数-第三章-向量组-类型15[余丙森].flv.mp4  81.23M
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    |   |   |   ├──21.2024考研数学强化课程-线性代数-第五章-特征值和特征向量-类型23-25[余丙森].flv.mp4  119.49M
    |   |   |   ├──22.2024考研数学强化课程-线性代数-第五章-特征值和特征向量-类型26、27(1)[余丙森].flv.mp4  101.52M
    |   |   |   ├──23.2024考研数学强化课程-线性代数-第五章-特征值和特征向量-类型27(2)[余丙森].flv.mp4  95.23M
    |   |   |   ├──24.2024考研数学强化课程-线性代数-第五章-特征值和特征向量-类型28[余丙森].flv.mp4  156.06M
    |   |   |   ├──25.2024考研数学强化课程-线性代数-第六章-二次型-类型29、类型30[余丙森].flv.mp4  131.46M
    |   |   |   ├──26.2024考研数学强化课程-线性代数-第六章-二次型-类型31[余丙森].flv.mp4  103.39M
    |   |   |   └──27.2024考研数学强化课程-线性代数-第六章-二次型-类型32、第七章(仅数一)[余丙森].flv.mp4  71.81M

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    发表于 2023-9-21 19:36:59 来自手机 | 显示全部楼层
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    人类历史上的每一次科技革命都与材料的发展息息相关,而新材料的研制却是颇为不易的。人工智能可以借助数据共享,对先进材料的物理化学性质进行预测、筛选,从而加快新材料的合成和生产。作为人工智能的一个分支,机器学习算法在辅助新材料设计时尤为“得力”,其工作过程主要包括“描述符”生成、模型构建、验证、材料预测、实验验证等步骤。人工智能辅助新材料研发的过程表明A.科学研究能够任意改变物质的性质和结构B.人工智能能够取代人类对物质世界的认识C.人类对于物质的认识是一个不断深化的过程D.具体的物质结构和性质的变化并不改变世界的物质性【答案】CD【考点】物质观,人工智能,认识的特性
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    发表于 2024-8-1 14:26:29 来自手机 | 显示全部楼层
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