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

• §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

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

– 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

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

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

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

• 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）

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)

• 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