一、网络安全概述 网络安全是计算机网络及其应用领域中一直在研究 的关键问题。它对于保障以电子商务为代表的网络 经济的快速发展,保证专用的金融网、政府网和军 事网的安全运行具有极其重要的战略意义。网络安 全已经成为一个迫在眉睫的问题。 一般而言,网络安全在技术层次上主要包括防火墙 技术、加密解密技术、攻击预警技术和数据恢复技 术等。 从网络安全防护上讲,防火墙技术和数据加密技术 给出了一个静态防护的概念,而入侵预警技术则具 有主动防御的意义

针对如何识别无人机的问题，提出了一种基于卷积神经网络的声音识别无人机的方法。首先，对100 m范围内的无人机、鸟和人的声音进行采集、预处理和提取MFCC+GFCC特征值，将其特征参数作为卷积神经网络学习和识别的数据集；然后分别设计了支持向量机和卷积神经网络两种模型对无人机等声音进行识别实验。实验结果表明，运用支持向量机识别无人机的准确率为91.9%，卷积神经网络识别无人机的准确率为96.5%。为了进一步验证设计的卷积神经网络的识别能力，在部分UrbanSound8K数据集上进行测试，准确率达到90%。实验结果表明运用卷积神经网络识别无人机具有可行性，且识别性能优于支持向量机

第一节网络课程 一、网络课程的基本概念 (1)网络课程的定义 (2)网络课程的特点 (3)网络课程的基本结构

7.1网络营销的市场细分 7.2网络营销的目标市场定位 7.3网络营销的品牌策略 7.4网络营销的定价策略 7.5网络营销的渠道策略 7.6网络营销的服务策略 7.7移动电子商务营销策略

针对目前视网膜血管分割中存在的细小血管提取不完整、分割不准确的问题，从血管形状拓扑关系利用的角度出发，探索多任务卷积神经网络设计，提出骨架图引导的级联视网膜血管分割网络框架。该框架包含血管骨架图提取网络模块、血管分割网络模块和若干自适应特征融合结构体。骨架提取辅助任务用于提取血管中心线，能够最大限度地保留血管拓扑结构特征；自适应特征融合结构体嵌入在两个模块的特征层间。该结构体通过学习像素级的融合权重，有效地将血管拓扑结构特征与血管局部特征相融合，加强血管特征的结构信息响应。为了获得更完整的骨架图，骨架图提取网络还引入了基于图的正则化损失函数用于训练。与最新的血管分割方法相比，该方法在3个公共视网膜图像数据集上均获得第一名，在DRIVE，STARE和CHASEDB1中其F1值分别为83.1%，85.8%和82.0%。消融实验表明骨架图引导的视网膜血管分割效果更好，并且，基于图的正则化损失也能进一步提高血管分割准确性。通过将骨架提取模块和血管分割模块替换成不同的卷积网络验证了框架的普适性

反馈网络(Recurrent Network),又称自联想记忆网络其目的是为了设计一个网络,储 存一组平衡点,使得当给网络一组初始值时网络通过自行运行而最终收敛到这个设计的 平衡点上。 1982年,美国加州工学院物理学家霍普菲尔德(J. Hopfield)发表了一篇对人工神经网 络研究颇有影响的论文

一、计算机网络的形成与发展; 二、计算机网络的定义与功能; 三、计算机网络的组成; 四、计算机网络的分类; 五、计算机网络的拓扑结构; 六、标准化组织;

Internet的安全隐患主要源于计算机网络的脆弱性、 网络通信协议本身固有的缺陷、网络软件与网络服务的 漏洞、网络结构和网络硬件的安全缺陷等几个方面 具体表现为:

第一节 网络渠道的含义 第二节 网络渠道的优势 第三节 网络渠道类型 第四节 网络渠道策略 第五节 网络营销的渠道冲突

第一节 重要的基本概念 第二节 整体网络产品（WHOLE E-PRODUCT）理论 第二节 网络产品的特点与类型 第二节 网络产品的特点与类型 第二节 网络产品策略 第三节 网络营销品牌策略