土壤:陆地地表具有肥力并能生长植物的疏松表层,介于大气、岩石、水、生物圈之间 污染来源:农药、污灌等 后果:土壤质量下降,生产能力降低;污染农作物进而影响人类生命健康安全;污染水源 (地下水、地表水等) 第一节土壤组成与背景值 。 一、组成 母质的形成一—风化作用形成的矿物颗粒 成土因素一母质、生物、气候、地形、时间等

问题的提出 通信威胁 1.泄露:把消息内容发布给任何人或没有合法密钥的进程; 2.流量分析:发现团体之间信息流的结构模式。在一个面向连接的应用中,可以用来确定连接的频率和持续时间长度。 3.伪造:从一个假冒信息源向网络中插入消息。 4.内容修改:消息内容被插入、删除、变换、修改。 5.顺序修改:插入、删除或重组消息序列。 6.时间修改:消息延迟或重放。 7.否认:接受者否认收到消息;发送者否认发送过消息

《公园设计规范》条文说明第2.1.4条指出“市、区级公园各个方向出入口的 游人流量与附近公交车设站点位置、附近人口密度及城市道路的客流量密切相 关,所以公园出入口位置的确定需要考虑这些条件。主要出入口前设置集散广 场,是为了避免大股游人出入时影响城市道路交通,并确保游人安全。” 出入口的分类 主要出入口 次要出入口 专门出入口

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习题 1.结构可靠性的含义是什么?它包括哪些 功能要求? 2.结构超过极限状态会产生什么后果? 3.建筑结构安全等级是按什么原则划分的? 4.“作用”和“荷载”有什么区别?为什 么说构件的抗力是一个随机变量? 5.什么是结构的极限状态?结构的极限状态 分为几类,其含义各是什么?

《无公害猪肉》的定义指有毒有害物质残留量控制在安全允许范围内经省无公害畜产品认定机构认定,符合我国无公害产品行业标准和四川省地方 标准,并经许可使用认定专用标志的畜产品

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近年来，无人机入侵的事件经常发生，无人机跌落碰撞的事件也屡见不鲜，在人群密集的地方容易引发安全事故，所以无人机监测是目前安防领域的研究热点。虽然目前有很多种无人机监测方案，但大多成本高昂，实施困难。在5G背景下，针对此问题提出了一种利用城市已有的监控网络去获取数据的方法，基于深度学习的算法进行无人机目标检测，进而识别无人机，并追踪定位无人机。该方法采用改进的YOLOv3模型检测视频帧中是否存在无人机，YOLOv3算法是YOLO（You only look once，一次到位）系列的第三代版本，属于one-stage目标检测算法这一类，在速度上相对于two-stage类型的算法有着明显的优势。YOLOv3输出视频帧中存在的无人机的位置信息。根据位置信息用PID（Proportion integration differentiation，比例积分微分）算法调节摄像头的中心朝向追踪无人机，再由多个摄像头的参数解算出无人机的实际坐标，从而实现定位。本文通过拍摄无人机飞行的照片、从互联网上搜索下载等方式构建了数据集，并且使用labelImg工具对图片中的无人机进行了标注，数据集按照无人机的旋翼数量进行了分类。实验中采用按旋翼数量分类后的数据集对检测模型进行训练，训练后的模型在测试集上能达到83.24%的准确率和88.15%的召回率，在配备NVIDIA GTX 1060的计算机上能达到每秒20帧的速度，可实现实时追踪

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主要内容 2.1Java语言的特点 2.1.1简单的面向对象程序设计语言 2.1.2健壮安全的分布式语言 2.1.3结构中立、可移植性强的解释型语言 2.1.4高效能 2.1.5支持多线程的动态语言 2.1.6Java与几种常用语言的比较 2.2Java执行环境 2.2.1VM机制Java平台的基础 2.2.2自动垃圾收集 2.2.3保护域机制与沙箱模型 2.2.4类加载器一一启动引擎的点火器 2.3JDK的组成与安装设置 2.3.1Java平台的组成结构 2.3.2 SET PATHSET和 CLASSPATH的作用 2.4典型例子及常见问题 2.4.1编译器、解释器、小程序观察器和反编译器 2.4.2最简单的例子 2.4.3应用程序的主方法 2.4.4小程序的运行