上一章讨论的局域网是单个的同种协议网,即网络中每台机器对应层所用协议相同,通信 是在同一个网络内不同主机之间进行的。而所谓“网络互连”,就是采用各种网络互连设备将 同一类型的网络或不同类型的网络相互连接起来,形成所谓“ internet“(互连网络),使一个 网络上的主机能与另一网络上的主机相互通信。因特网( Internet)是世界上最大的 internet 此外,为了保证网络的传输性能、可靠性及安全性,一般要求一个网络所管理的范围不要 太大,这就要求把一个大的网络分解成若干个较小的子网,通过网络互连技术,形成所谓的 Intranet(内部互连网),以便隔离故障,提高安全保密性,方便网络管理

实践证明:正确地利用这种对称性质会使网络 的分析得到很大的简化。 具有翻转对称性质的网络绕位于其所在平面上的 a轴(下图中的虚线)转逆时针或顺时针)180°后, 无论在几何上和电气上都保持不变。这种网络由 两个互为镜像的子网络构成

一、贪污的定义 英国出版的《社会科学百科全书》将贪污定义为“为谋私利而滥用公权 力”;国际透明度组织将贪污定义为“公职人员为私人利益滥用权力”中国社 会科学语言研究所词典编辑室1996年7月修订的《现代汉语词典》解释,贪污 是指利用职务上的便利非法地取得财物;上海辞书出版社出版的《辞海》(1979 年版)解释,贪污指工作人员利用职务上的便利,侵吞、盗窃、骗取、套取国家 或集体财物,强索他人财物,收受贿赂以及其他假公济私违法取利的行为;根 据《中华人民共和国刑法》第三百八十二条规定,贪污是指国家工作人员利用 职务上的便利,侵吞、窃取、骗取或者以其他手段非法占有公共财物的行为

一、污染物在生物化学和分子水平上的影响 二、污染物在细胞和器官水平上的影响 三、污染物在个体水平上的影响 四、污染物在种群和群落水平上的影响 五、化学污染物对生物的联合作用

旅游资源审美:是指作为主体的旅游者对 作为客体的旅游资源进行美学意义上的关照 (感知和体验)、鉴赏和探求等,从而得到 感官上、情绪上和心灵上的愉悦和满足 旅游的核心内容就是对自然美和人文美的欣赏活 动,就是对旅游资源的审美

1.激光加工的原理与特点 （1)激光加工的原理 激光是一种强度高、方向性好、单色性好的相干光。由 于激光的发散角小和单色性好,理论上可以聚焦到尺寸与光 的波长相近的(微米甚至亚微米)小斑点上,加上它本身强度 高,故可以使其焦点处的功率密度达到107~1011W/cm2, 温度可达10000℃以上

缺口又称窗口或裂口,是指在K线图上没有发 生交易的区域。在上升趋势中,某天(或周、 月)最低价高于前一日(或周、月)的最高价, 从而K线图上留下一段当时价格不能覆盖的缺 口,称之为向上跳空缺口,表明市场坚挺;在 下降趋势中,某天(或周、月)的最高价格低 于前一日(或周、月)的最低价,称之为向下 跳空缺口,通常是市场疲软的标志

运用Factsage软件模拟了MgO含量对CaO-SiO2-Al2O3-MgO熔渣中液相区的影响.结果表明，随着CaO-SiO2-Al2O3-MgO渣中MgO含量增加，渣中低熔点液相区整体向低CaO高SiO2区移动.相图中1500℃液相区比例由0%MgO（质量分数）时的25.05%上升至9%MgO（质量分数）时的52.69%，而后降至15%MgO时的46.70%.相图中1400℃液相区比例由3%MgO时的14.41%上升至11%MgO时的34.39%，而后降至15%MgO时的31.04%.相图中1300℃液相区比例由5%MgO时的5.57%上升至14%MgO时的11.02%，而后降至15%MgO时的10.50%.相图中1200℃液相区域比例在MgO为0~6%时为零，由7%MgO时的0.88%上升至11%MgO时的1.22%，在MgO为13%~15%时降为零.模拟结果可对以CaO-SiO2-Al2O3-MgO为基本组元配置炼钢渣系的成分选择提供有效指导

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

教学目的欧氏空间R”上的测度与积分是本课程的主要研究对象本节讨 论欧氏空间上的若干拓扑概念通过本节的学习可以熟悉欧氏空间上的开集, 闭集和 Borel集, Cantor集等常见的集,为后面的学习打下基础 本节要点由R”上的距离给出邻域内点聚点的定义从而给出开集,闭集 的定义由开集生成一个o代数引入 Borel集 Cantor集是一个重要的集,它有 一些很特别的性质.应使学生深刻理解本节介绍的各种集的概念并熟练应用 充分利用几何图形的直观,可以帮助理解本节的内容