一、本章重点： 1.移动平均线的概念和作用。 2.葛南碧八大法则的内容。 3.金叉、死叉及其组合判断。 4.乖离率的计算方法。 5.葛南碧法则与乖离率的结合应用

三、程序编写题 1、请编写函数 fun,函数的功能是: 移动字符串中的内容,移动的规则如下: 把第 1 到第 m 个字符, 平移到字符串的最后, 把第 m+1 到最后的字符移到字符串的前部

应用UDEC2D计算程序,对某煤矿大倾角厚煤层综采放顶煤的空间效应及其放煤机理进行了数值模拟,揭示了在综放开采过程中采场覆岩与顶煤的移动规律及相应的应力场、破坏场的变化特征,并对控顶区项煤的变形破坏特征及直接顶的离层跨落步距进行了分析

与内存相比，外部存储设备虽然访问速度较慢，但具 有容量大，可永久保存、便于移动等特点，因此，它 与内存一样，都是电脑的重要组成部分。外部存储设 备的种类很多，本章介绍了几种最常用的设备，包括 硬盘、移动硬盘、软驱和光驱4种。通过本章的学习， 读者可以掌握这4类设备的工作原理、性能与技术指标、 选购的原则，并能根据自己的实际需求选择适用的产 品

• 11.1 IEEE 802.11无线网络安全 • IEEE 802.11无线网络背景 • WEP • 802.11i • 11.2 移动通信系统的安全 • GSM的安全 • GPRS的安全 • 第三代移动通信系统(3G)的安全

自我测试内容 1.使用 Windows98的桌面(我的电脑、网上邻居、我的公文包、“开始”菜单、任务栏等主要图标元素的用途) 2.使用文件夹(如何控制文件夹的外观:缩放、随意调整尺寸、移动等,如何选取文件夹中的对象:同时多选、单选) 3.创建和使用快捷方式(如何创建、如何找到原身文件) 4.复制、移动和更名文件和文件夹 5.资源管理器的使用 6.查找文件和文件夹(文件名通配符的使用)

双向链表(Doubly Linked List) 如果在一个应用问题中经常要求检测指针向前驱和后继方向移动, 为保证移动的时间复杂度达到最小,就必须采用双向链表表示。 双向链表的结点结构:

引言 随着人们对网络通信需求的不断提高,人们希望不论何时、何地、与何人都能够进行 快速、准确的通信,为了提高工作效率,并且克服现有通信系统的缺点,达到通信的无所不在”,最近,人们提出了一种新型的宽带无线网络结构无线网格网(WMN)[1, 2]。 WMN是移动 Ad hoc网络的一种特殊形态,它的早期研究均源于移动 Ad hoc网络的研究与开发。它是一种高容量高速率的分布式网络,不同于传统的无线网络,可以看成是一种wLAN和 Ad Hoc网络的融合,且发挥了两者的优势,作为一种可以解决“最后一公里瓶颈问题的新型网络结构

（一）理论课程 1《微机原理及接口技术》 2《数字信号处理》 3《数字图像处理》（理论） 4《通信网络安全》 5《通信新技术》 6《专业英语》 7《EDA 技术》课程理论教学大纲 8《单片机原理》课程理论教学大纲 9《电气制图及 CAD》 10《无线通信》 11《光通信技术》理论 12《电路原理 A》 13《模拟电子电路 A》 14《数字电子电路》 15《文献检索》 16《电磁场与电磁波》 17《射频电路设计与仿真》 18《算法与数据结构》 19《通信工程导论》 20《通信电子电路》 21《信号与系统》 22《通信原理》（理论） 23《DSP 技术及应用》 24《信息论与编码》 25《移动应用软件开发》 26《全球卫星导航系统》 27《移动互联网技术》 28《物联网与云计算》 29《软件工程》 30《人工智能导论》（理论） 31《传感器原理与应用》（理论） 32《ASPNET 程序设计》 33《嵌入式系统原理与设计》（理论） 34《工程项目管理与经济决策》 35《交换原理》 36《移动通信》 37《电波与天线》 38《Matlab 通信系统仿真》 39《Python 程序设计》理论 40《计算机网络技术》（理论） （二）实验课程 41《微机原理及接口技术》 42《计算机网络技术》（实验） 43《数字信号处理》 44《数字图像处理》（实验） 45《EDA 技术》课程 46《单片机原理》课程 47《无线通信》 48《光通信技术》实验 49《通信电子电路》 50《电子技术基础实验》 51《电路原理实验》 52《信号与系统》 53《通信原理实验》 54《全球卫星导航系统》 55《人工智能导论》（实验） 56《传感器原理与应用》 57《嵌入式系统原理与设计》（实验） 58《移动通信》 59《Python 程序设计》实验 （三）实践课程 60《电工电子实习》 61《印制板微机辅助设计》 62《毕业实习》 63《专业认知实习（1）》 64《通信系统综合实训》 65《毕业设计（论文）》 66《C 语言程序概念实训》教学大纲 67《EDA 课程设计》课程设计教学大纲 68《移动通信》课程设计教学大纲 69《交换原理》课程设计教学大纲 70《光通信技术课程设计》

随着无人工厂、智能安监等技术在制造业领域的深入应用，以视觉识别预警系统为代表的复杂环境下动态识别技术成为智能工业领域的重要研究内容之一。在本文所述的工业级视觉识别预警系统中，操作人员头发区域由于其具有移动形态非规则性、运动无规律性的特点，在动态图像中的实时分割较为困难。针对此问题，提出一种基于SiamMask模型的时空预测移动目标跟踪算法。该算法将基于PyTorch深度学习框架的SiamMask单目标跟踪算法与ROI检测及STC时空上下文预测算法相融合，根据目标时空关系的在线学习，预测新的目标位置并对SiamMask模型进行算法校正，实现视频序列中的目标快速识别。实验结果表明，所提出的算法能够克服环境干扰、目标遮挡对跟踪效果的影响，将目标跟踪误识别率降低至0.156%。该算法计算时间成本为每秒30帧，比改进前的SiamMask模型帧率每秒提高3.2帧，算法效率提高11.94%。该算法达到视觉识别预警系统准确性、实时性的要求，对移动目标识别算法模型的复杂环境应用具有借鉴意义