网络环境下的恶意软件严重威胁着工控系统的安全，随着目前恶意软件变种的逐渐增多，给工控系统恶意软件的检测和安全防护带来了巨大的挑战。现有的检测方法存在着自适应检测识别的智能化程度不高等局限性。针对此问题，围绕威胁工控系统网络安全的恶意软件对象，本文通过结合利用强化学习这一高级的机器学习算法，设计了一个检测应用方法框架。在实现过程中，根据恶意软件行为检测的实际需求，充分结合强化学习的序列决策和动态反馈学习等智能特征，详细讨论并设计了其中的特征提取网络、策略网络和分类网络等关键应用模块。基于恶意软件实际测试数据集进行的应用实验验证了本文方法的有效性，可为一般恶意软件行为检测提供一种智能化的决策辅助手段

为提高复杂环境下红外小目标的检测效率,将图像分为平坦区域、边缘区域和小目标区域三种区域,并针对三种成分的特点,提出基于拉普拉斯金字塔的非线性局部滤波检测方法.首先将图像进行高斯金字塔分解,将高斯低通金字塔与原图像尺寸匹配后,相减并进行阈值操作,抑制平坦区域;其次将标记像素灰度值与其周围环域均值的最小差作为指标,滤除边界区域;最后将非线性局部滤波结果生成相应的拉普拉斯金字塔各层系数,重构得到高对比度的检测图像,利用邻域特点剔除孤立噪声点并通过简单阈值标记红外小目标.实验结果表明:与现有其他算法相比,该检测算法能够对复杂背景有效抑制,检测速度快

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7.1.1 背景 7.1.2 气体传感器及气体检测方法 7.1.3 气体传感器的分类 7.1.4 气体传感器的发展趋势

实验一 透射电子显微镜的原理与演示 实验二 孚尔根反应（Feulgen Reaction） 实验三 染色体的标本制作及其组型实验 实验四 染色体G-带的分带技术 实验五 PEG介导的动物细胞融合技术 实验六 线粒体和液泡系的超活染色与观察 实验七 叶绿体的分离与荧光观察 实验八 细胞凝集反应 实验九 腹腔巨噬细胞吞噬功能检测方法 实验十 动物细胞微丝束的光学显微镜观察 实验十一 杂交瘤技术 实验十二 联会复合体的染色与观察 实验十三 细胞生物学设计性实验