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9.1 入侵检测概述 9.2 信息收集 9.4 结果处理 9.5 入侵检测分类 9.6 入侵检测的部署 9.7 轻量级入侵检测Snort
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• §8.1 定义、收敛域 • §8.2 Z变换计算方法 • §8.3 Z变换性质 • §8.4 Z变换性质与 L 变换的关系 • §8.5 Z变换解差分方程 • §8.6 系统函数、BIBO稳定
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一、概述 什么叫Turbo码? 历史 原理 二、编码器 2.1 编码器结构 2.2 分量(基本)编码器 2.3 交积器 2.4 收缩 2.5 复用 三、译码器 3.1 信道模型 3.2 译码器结构 3.3 分量译码器
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– 帮助学生了解口译的性质、分类、特点、主要理论,从而促进对口译活动的认识 – 指导学生熟悉并掌握常用的交替传译技能,如口译准备、听力理解、短时记忆、速记、视译、顺句驱动、长句切分、数字口译、信息重组、演说等 1.宾馆入住 2.机场接待 3.口译速记 4.演讲比赛 5.面试访谈 6.礼仪祝酒 7.餐饮宴请 8.观光旅游 9.数字口译 10.中国文化 11.商业谈判 12.口语表达
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教学目标: • 1、知道显示器分类及功能、视觉显示方式的选择原则; • 2、掌握刻度盘指针式显示器、语言传示装置、信号显示装置以及仪表盘的设计方法; 教学内容: 一、显示器的分类 二、显示器的设计原则 三、视觉显示器 四、听觉显示器
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什么是自然语言处理 机器翻译(Machine Translation) 信息抽取的结果 自然语言处理所涉及的学科 基于规则的自然语言处理方法(理性方法,传统方法) 形态还原算法 基于规则的歧义字段消歧方法 句法分析——组成分分析 自底向上句法分析 句法分析与逻辑程序设计 增加句法符号和规则带来的问题 合一文法 语义组合 机器翻译
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13.1 概述 13.2 电路交换方式 13.3 报文交换方式 13.4 分组交换方式 13.5 帧中继 13.6 ATM 13.7 几种交换方式的比较
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• 支持向量机 • 二元线性SVM • SVM用于非线性分类 • 机器学习方法 • 人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN) • 深度学习(Deep Learning)现状 • 经典的深度学习模型/算法 • 卷积神经网络 Convolutional Neural Networks (CNN) • 多层反馈网络 Recurrent neural Network(RNN) • 自动编码器 AutoEncoder • 受限玻尔兹曼机 Restricted Boltzmann Machine, RBM • 深度置信网络 (Deep Belief Nets,DBN)
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多媒体网络未来趋势分析  Augmented reality  Ubiquitous Computing  Internet of Things 多媒体网络中的信息组织与搜索方法的变迁  Google PageRank多媒体检索  WEBSemantic WEB 信息发布方法与计算架构的变迁  P2P、CDN、EC、MEC  Data Centric Network Information Centric Network 软件定义网络与网络功能虚拟化  SDN(Software Defined Network)  NFV(Network Function Virtualization)
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• 什么是Graphical Model • 定义、示例 • Representation、Inference、Learning • 主题模型与分类 • LSA (Latent Semantic Analysis), 1990 • pLSA (probabilistic Latent Semantic Analysis), 1999 • LDA(Latent Dirichlet Allocation), 2003 • Hierarchical Bayesian model • 主题模型的R语言实现示例
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