在语音识别中,卷积神经网络(convolutional neural networks,CNNs)相比于目前广泛使用的深层神经网络(deep neural network,DNNs),能在保证性能的同时,大大压缩模型的尺寸.本文深入分析了卷积神经网络中卷积层和聚合层的不同结构对识别性能的影响情况,并与目前广泛使用的深层神经网络模型进行了对比.在标准语音识别库TIMIT以及大词表非特定人电话自然口语对话数据库上的实验结果证明,相比传统深层神经网络模型,卷积神经网络明显降低模型规模的同时,识别性能更好,且泛化能力更强

回顾了基于复杂性科学利复杂网络研究的相关理论建立的几种Internet安全大范围模式行为的模型.从Internet复杂系统的Power-Law分布规律出发,论述了该分布规律对网络安全建模的影响,然后围绕网络安全的两个方面,即病毒传播和网络鲁棒性,分别论述了基于复杂系统利复杂网络研究成果建立的病毒传播的定量模型,以及网络鲁棒性与复杂网络结构的定性关系模型,最后还展望了未来该领域的研究前景

7.1 网络安全威胁与控制 7.2 防火墙 7.3 入侵检测系统 7.4 虚拟专用网 7.5 无线网络安全  网络安全威胁和几种主要的网络安全控制技术  防火墙的类型、体系结构及配置实例  IDS（入侵检测系统）的功能及类型  虚拟专有网的类型和协议  无线网络安全：移动通信网络安全、无线局域网安全

 计算机网络的作用  因特网概述  因特网的组成  中国的计算机网络发展  计算机网络的分类  计算机网络的性能  计算机网络体系结构

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一、了解网络信息安全基础知识 二、熟悉网络信息安全体系结构与模型 三、了解网络信息安全管理体系 四、初步掌握网络信息安全评测认证体系 五、了解网络信息安全与法律

基本概念 （1）网络的图表示 （2）节点的聚类系数 （3）节点的介数 （4）平均度和度分布 结构模型 （1）小世界网络 （2）无标度网络 （3）社区网络

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;

本章对计算机网络进行了简要的介绍，通过本章的学习，读者应掌握以下基本内容： 一、 计算机网络的概念、功能与分类 二、计算机网络可提供的服务主要有哪些方面 三、认识计算机网络的常见拓扑结构 四、了解与计算机网络相关的一些基本通信常识

1. 网络环境下信息系统建设的过程； 2. 网络环境下信息系统建设的原则； 3. 网络环境下信息系统建设的硬件环境； 4. 网络环境下信息系统建设的软件环境； 5. 网络环境下信息系统建设的体系结构； 6. 网络环境下信息与信息系统安全建设