第一节 二重积分的概念与计算 第二节 二重积分应用举例 第三节 三重积分的概念与计算 第四节 对坐标的曲线积分 第五节 格林（Green）公式及其应用 第六节 对坐标的曲面积分及其应用

大数据是多源异构的。在信息技术飞速发展的今天，多模态数据已成为近来数据资源的主要形式。研究多模态学习方法，赋予计算机理解多源异构海量数据的能力具有重要价值。本文归纳了多模态的定义与多模态学习的基本任务，介绍了多模态学习的认知机理与发展过程。在此基础上，重点综述了多模态统计学习方法与深度学习方法。此外，本文系统归纳了近两年较为新颖的基于对抗学习的跨模态匹配与生成技术。本文总结了多模态学习的主要形式，并对未来可能的研究方向进行思考与展望

科研绩效评价和学科分析的权威数据 成果—江西师范大学科研概览 对标—江西师范大学与同类院校的对比 合作—如何寻找匹配的全球合作伙伴 人才—学术带头人（院系/实验室）学术影响力分析

第三章长期水文过程的因子挑选 第一节挑选预报因子的方法P23 1、物理考察—要分析预报对象与预报因子之间的物理联系和因果关系,挑选出物理意义清楚的预报因子。 2、统计考察一分析预报因子和对象之间的统计关系,挑选出来的因子应该符合数理统计中的原则

7.1 网络安全问题概述 7.1.1 计算机网络面临的安全性威胁 7.1.2 计算机网络安全的内容 7.1.3 一般的数据加密模型 7.2 两类密码体制 7.2.1 对称密钥密码体制 7.2.2 公钥密码体制 7.3 数字签名 7.4 鉴别 7.4.1 报文鉴别 7.4.2 实体鉴别 7.5 密钥分配 7.5.1 对称密钥的分配 7.5,2 公钥的分配 7.6 因特网使用的安全协议 7.6.1 网络层安全协议 7.6.2 运输层安全协议 7.6.3 应用层的安全协议破 7.7 链路加密与端到端加密 7.7.1 链路加密 7.7.2 端到端加密 7.8 防火墙

为探究干湿循环对水泥基复合充填材料长期稳定性的影响，以水灰比4∶1水泥基复合材料为研究对象，借助ETM力学试验系统、X射线衍射及扫描电镜扫描装置，对不同干湿循环次数下“饱水”状态和“失水”状态的试件进行单轴抗压强度试验，并通过物相分析及微观结构探讨干湿循环对其影响机理。结果表明，随着干湿循环次数的增加，“饱水”状态下失水率逐渐增大，含水率和容重呈下降趋势，峰值强度先增加后减小，增幅最高达9%；“失水”状态下失水率、含水率和容重均变化不大，峰值强度较初始状态有所降低，最高达13.5%；两种状态弹性模量和残余强度都呈下降趋势。通过机理分析发现，“干”过程中碳化反应是材料强度降低的主要原因，而“湿”过程中吸水将部分碳酸钙等物质转化为具有承载能力的钙矾石（AFT）和碳硫硅钙石（TSA）是材料强度恢复的主要原因，但恢复能力有限，长期的干湿循环会对水泥基复合充填材料稳定性产生不利影响

在科学试验和生产实践中，影响一事物的因素往往是 很多的。如产品质量是否受到配料、设备、人工等的差异 的影响。要找出对产品质量有影响的因素，我们需要进行 试验。方差分析就是根据试验的结果进行分析，鉴别各个 有关因素对试验结果影响的有效方法

一、性质 随机现象广泛地存在于人类活动的各个方面。随着科技的不断进步，人们对 定量地分析随机现象的规律性提出了愈来愈多愈来愈高的要求，概率论的主要任 务是对不同类型的随机现象建立不同的数学模型，研究它们各自的规律和相互关 系, 其理论严谨，内容丰富，应用广泛，发展迅速，是目前最活跃的数学学科之 一,它有不同于其它研究必然现象的数学分支的独特的思想和方法

2.1 数据加密概述 2.2 对称密码体制 2.3 非对称密码体制 2.4 密钥的管理 2.5 散列函数与数字签名 2.6 本章小结

浅层黄土滑坡是黄土高原广泛分布和频繁发生的地质灾害,造成了巨大的人员伤亡和财产损失.尽管二维确定性模型已被广泛用于浅层滑坡稳定性预测,但不能充分考虑岩土性质、地层结构、地下水等条件的三维空间变化,这可能与实际的斜坡稳定性不相符.因此,利用能考虑复杂斜坡环境的三维确定性模型评价滑坡稳定性,对获取更真实的评价结果以及指导滑坡防治工作具有重要意义.本文利用Scoops3D三维确定性模型评价了在浅层黄土滑坡稳定性预测中的适应性和可靠性.首先,模型计算参数敏感性的分析发现黏聚力、滑动视倾角和栅格单元重量对安全系数准确度影响较大,并用于指导获取详细的关键参数.然后,选取不同分辨率的数字高程模型(DEM)数据,利用Scoops3D模型对典型黄土沟壑中的浅层黄土滑坡稳定性进行预测,并通过详细的点状和面状滑坡分布图与预测结果的对比发现,该模型对黄土沟壑区的浅层滑坡稳定性预测准确度较高,且点状滑坡分布图可能更适合模型适应性的检验.最后,混淆矩阵法和成功率曲线法对不同分辨率数字高程模型预测结果可靠性的检验显示,该模型能够有效地预测黄土浅层滑坡的稳定性,且在高分辨率数字高程模型数据下可以获得可靠的预测精度