6.1 密码技术基础 6.2 典型加密技术 6.3 密钥管理与密钥分配 6.4 数据隐藏及其数字水印技术

在贝叶斯理论框架下, 提出了一种基于多源数据融合的深埋硬岩隧道围岩参数概率反演方法.首先, 分析硬岩隧道常用的启裂-剥落界限本构模型中围岩单轴抗压强度、启裂强度与抗压强度比及抗拉强度三个参数不确定性来源, 确定其概率统计特征; 其次, 利用粒子群算法优化多输出支持向量机, 建立反映反演参数与隧道监测数据间非线性映射关系的智能响应面; 最后, 结合贝叶斯分析方法构建概率反演模型, 运用马尔科夫链蒙特卡洛模拟算法实现了围岩参数的动态更新.将该方法应用到某深埋硬岩隧道中, 利用反演的围岩参数计算隧道拱顶下沉点、周边收敛点变化值及开挖损伤区深度, 与监测数据吻合较好.结果表明, 该方法可以实现围岩多参数快速概率反演, 更新后的参数可用于硬岩隧道施工安全风险评估与结构可靠性设计

10.1 数据库检索 10.2 反应查询 10.3 表单的制作 10.4 数据库连接 10.5 建立自己的数据库 10.6 制作子表单

随着我国隧道工程建设的快速发展,由隧道病害引发的隧道质量和安全问题越发常见.通过地质雷达探测隧道病害对于减少隧道质量和安全问题具有十分重要的意义,为了提高病害探测的效率及可靠性,基于雷达反射波信号多维度分析,提出一种隧道病害智能辨识的新方法.根据反射波信号时域、频域及时频域分析结果提取病害信号辨识的6个典型特征,利用支持向量机算法对典型特征的训练构建病害信号的二分类模型,实现了病害水平分布范围的自动辨识;再依据病害信号的第一本征模态函数分量振幅包络计算病害深度分布范围,最终实现隧道病害的智能辨识.结合某隧道回填层雷达实测数据对智能辨识算法的性能进行评价,与人工辨识结果的对比表明,该智能算法对于病害的辨识能力较强,病害的识别率高达100%,但辨识结果中同时存在少量误判,准确率达78.6%,满足工程应用的需求.该算法可用于隧道工程各类地质雷达探测数据中病害的智能辨识,而对于其他领域的地质雷达探测数据,本文研究成果亦可为不同类型探测目标智能辨识算法的设计提供可行思路

路由器的工作过程：从某个端口收到一个数据包，它首先 把链路层的包头去掉（拆包），读取目的IP地址，然后查找路 由表，若能确定下一步往哪送，则再加上链路层的包头（打 包），把该数据包转发出去；如果不能确定下一步的地址，则 向源地址返回一个信息，并把这个数据包丢掉

第1章 SQL Server关系数据库简介 1.1 SOL Server特点 1.2 SOL Server的安装和配置 1.3 SQL Server工具和实用程序

从非开挖水平定向钻进（Horizontal directional drilling，HDD）装备技术、地下生命线工程的探测与信息化、双向对穿HDD技术、大口径HDD技术、HDD回拖力计算模型、地表变形与冒浆6个方面开展了文献调研工作，分析了HDD装备与技术研究应用进展：世界上最大回拖力（20000 kN）的电驱动钻机被设计并研发；电磁感应法被广泛用于既有生命线的空间探测，复杂干扰下的数据解析与精度提高仍是研究重点；基于三维数据，融合建筑信息模型、人工智能、大数据等技术，借鉴美国“811”体系，局部完成了地下生命线的信息化；采用对穿技术完成了长距离的地下生命线敷设；基于过程化的HDD工艺参数、设备参数和控制监测技术被大量应用，有效提升了应用中的风险识别能力；针对不同地层条件下的回拖力计算为设备选型提供了依据，并为HDD多学科融合研究提供了途径；复杂地质条件下的冒浆、卡钻等热点和难点也得到初步探索研究，构建了理论、实验和数值分析模式，为提高HDD的应用效率和质量提供了依据。综合国内外研究进展，进一步分析了HDD的发展趋势

What is the stream? (什么是流？) 一、流是数据的有序序列，流可分为输入流和输出流 二、输入流指从某个数据来源输入的数据序列

一、熟悉公式和函数的基本概念，了解其基本用法 二、掌握数据清单的使用方法 三、初步掌握数据排序、筛选的基本方法

医疗实体识别是电子病历文本信息抽取的基本任务。针对中文电子病历文本复合实体较多、实体长度较长、句子成分缺失严重、实体边界不清的语言特点以及标注语料难以获取的现状，提出了一种基于领域词典和条件随机场（CRF）的双层标注模型。该模型通过对外部资源的统计分析构建医疗领域词典，再结合条件随机场，进行了两次不同粒度的标注，将领域词典识别的准确性和机器学习的自动性融为一体，从中文电子病历文本中识别出疾病、症状、药品、操作四类医疗实体。该模型在测试数据中的宏精确率为96.7%、宏召回率为97.7%、宏F1值为97.2%。同时对比分析了采用注意力机制的深度神经网络的识别效果，因受到领域数据集大小的限制，在该测试数据集中后者表现不佳。实验结果表明了该双层标注模型对中文医疗实体识别的高效性