7.1 云计算概述 7.1.1 云计算概念的由来 7.1.2 云计算的定义 7.1.3 云计算的特征 7.1.4 云计算的分类 7.1.5 云计算发展历程和标志性事件 7.1.6 国内外云计算标准化进展 7.1.7 云计算发展趋势 7.2 云计算体系结构 7.2.1 云计算机体系 7.2.2 云计算的组成和拓扑结构 7.2.3 云计算的逻辑架构和系统架构 7.2.4 云计算的技术体系结构 7.2.5 云计算的服务层次结构 7.2.6 云计算中的网络层次结构 7.2.7 云计算服务交易市场系统模型 7.2.8 主要云计算平台及其体系结构 7.3 云计算的相关技术 7.3.1 云计算与相关计算形式的关系 7.3.2 云计算的核心技术 7.3.3 虚拟化技术 7.3.4 云计算安全技术

7.1 云计算概述 云计算概念的由来、云计算的定义、云计算的特征、云计算的分类、云计算发展历程和标志性事件、国内外云计算标准化进展、云计算发展趋势。 7.2 云计算体系及其结构 云计算机体系、云计算的组成和拓扑结构、云计算的逻辑架构和系统架构、云计算的技术体系结构、云计算的服务层次结构、云计算中的网络层次结构、云计算服务交易市场系统模型、主要云计算平台及其体系结构。 7.3 云计算的相关技术 云计算与相关计算形式的关系、云计算的核心技术、虚拟化技术、云计算安全技术

教学目的： 按照系统和局部两种方式归纳总结胸部解剖理论，探讨各知识点的规律性和相互联系。 教学重点： 1.肋间隙层次结构；2.胸膜与胸膜腔；3.肺的位置、外形，肺内支气管和血管； 4.纵隔概念；5.上纵隔结构；6.心包与心包腔；7.膈神经胸段；8.食管、奇静脉、胸导管、迷走神经；8.心的位置、外形；9.心冠状循环；10.心腔结构。 教学难点： 1.胸膜腔的概念，支气管肺段的概念及肺段划分；2.心包层次与心包腔概念，胸交感干的组成和分支支配； 3.心传导系与心的收缩、舒张及心腔内血液流动、瓣膜的作用。 胸部系统解剖、胸部局部解剖、小结

(In, Co)共掺的ZnO薄膜（ICZO薄膜）在100 ℃下通过射频（RF）溅射沉积至玻璃基板上。沉积过程采用In、Co、Zn三靶共溅射。通过调节靶功率，获得了不同In含量的ICZO薄膜。研究了不同In含量下薄膜电学性质和磁学性质的变化。分别使用扫描电子显微镜（SEM）、高分辨透射电子显微镜（HR-TEM）、原子力显微镜（AFM）、电子探针扫描（EPMA）、X射线衍射仪(XRD)、霍尔测试（Hall measurement）和振动样品磁强计（VSM）对薄膜的成分、形貌、结构、电学特性和磁学特性进行了表征和分析。详细分析了薄膜中载流子浓度对磁学性质的影响。实验结果表明，随着薄膜中In含量的提高，薄膜中载流子浓度显著提高，薄膜的导电性得到优化。所有的薄膜均表现出室温下的铁磁特性。与此同时，束缚磁极化子（BMP）模型与交换耦合效应两种不同的机制作用于ICZO半导体材料，致使薄膜的饱和磁化强度随载流子浓度发生改变，并呈现在三个不同的区域

针对单核学习支持向量机无法兼顾学习能力与泛化能力以及多核函数参数寻优问题，提出了一种基于群体智能优化的多核学习支持向量机算法。首先，研究了五种单核函数对支持向量机分类性能的影响，进一步提出具有全局性质的多项式核和局部性质的拉普拉斯核凸组合形式的多核学习支持向量机算法；其次，为增加粒子多样性及快速寻优，将粒子群优化算法引入了遗传算法中的杂交操作，并用此改进的群体智能优化算法对多核学习支持向量机进行参数寻优。最后，分别采用深度特征与手工特征作为识别算法的输入，研究表明采用深度特征优于手工特征。故本文采用深度特征作为多核学习支持向量机的输入，以交叉遗传与粒子群混合智能优化算法作为其寻优方式。实验选取合作医院数据集对所提算法进行训练并初步测试，进一步为了验证所提算法的泛化能力，选取公开数据集LUNA16进行测试。实验结果表明，本文算法易于跳出局部最优解，提升了算法的学习能力与泛化能力，具有较优的分类性能

注意力缺陷多动障碍（ADHD）是儿童期最常见的精神疾病之一，在大多数情况下持续到成年期。近年来，基于功能磁共振数据的ADHD分类成为了研究热点。文献中已有的大多数分类算法均假设样本是均衡的，然而事实上，ADHD数据集通常是不平衡的。传统的学习算法会使得分类器倾向于多数类样本，从而导致性能下降。本文研究了基于不平衡神经影像数据的ADHD分类问题，即基于静息状态功能磁共振数据对ADHD进行分类。采用功能连接矩阵作为分类特征，提出了一种基于多目标支持向量机的ADHD数据分类方案。该方案将不均衡数据分类问题建模为具有三个目标的支持向量机模型，其中三个目标分别为最大化分类间隔、最小化正样本误差和最小化负样本误差，进而正负样本经验误差可以被分开处理。然后采用多目标优化的法向量边界交叉法对模型进行求解，并给出一组代表性的分类器供决策者进行选择。该方案在ADHD-200竞赛的五个数据集上进行测试评估，并与传统分类方法进行对比。实验结果表明本文提出的三个目标支持向量机分类方案比传统的分类方法效果好，可以有效的从算法层面解决数据不平衡问题。该方案不仅可用于辅助ADHD诊断，还可用于阿尔茨海默病和自闭症等疾病的辅助诊断

针对分类数据, 通过数据对象在属性值上的集中程度定义了新的基于属性值集中度的类内相似度(similarity based on concentration of attribute values, CONC), 用于衡量聚类结果中类内各数据对象之间的相似度; 通过不同类的特征属性值的差异程度定义了基于强度向量差异的类间差异度(dissimilarity based on discrepancy of SVs, DCRP), 用于衡量两个类之间的差异度.基于CONC和DCRP提出了新的分类数据聚类有效性内部评价指标(clustering validation based on concentration of attribute values, CVC), 它具有以下3个特点: (1)在评价每个类内相似度时, 不仅依靠类内各数据对象的特征, 还考虑了整个数据集的信息; (2)采用几个特征属性值的差异评价两个类的差异度, 确保评价过程不丢失有效的聚类信息, 同时可以消除噪音的影响; (3)在评价类内相似度及类间差异度时, 消除了数据对象个数对评价过程的影响.采用加州大学欧文分校提出的用于机器学习的数据库(UCI)进行实验, 将CVC与类别效用(category utility, CU)指标、基于主观因素的分类数据指标(categorical data clustering with subjective factors, CDCS)指标和基于信息熵的内部评价指标(information entropy, IE)等内部评价指标进行对比, 通过外部评价指标标准交互信息(normalized mutual information, NMI)验证内部评价效果.实验表明相对其他内部评价指标, CVC指标可以更有效地评价聚类结果.此外, CVC指标相对于NMI指标, 不需要数据集以外的信息, 更具实用性

同步定位与地图构建技术（SLAM）是当前机器人领域的重要研究热点，传统的SLAM技术虽然在实时性方面已经达到较高的水平，但在定位精度和鲁棒性等方面还存在较大缺陷，所构建的环境地图虽然一定程度上满足了机器人的定位需要，但不足以支撑机器人自主完成导航、避障等任务，交互性能不足。随着深度学习技术的发展，利用深度学习方法提取环境语义信息，并与SLAM技术结合，越来越受到学者的关注。本文综述了环境语义信息应用到同步定位与地图构建领域的最新研究进展，重点介绍和总结了语义信息与传统视觉SLAM在系统定位和地图构建方面结合的突出研究成果，并对传统视觉SLAM算法与语义SLAM算法做了深入的对比研究。最后，展望了语义SLAM研究的发展方向

人工智能特别是近几年深度学习的飞速发展，深刻的影响着军事领域，并赋予现代战争智能性、交叉性和破坏性的新特点。要想在军事对抗中取胜，不仅需要机器智能，同样需要人类智慧，能在军事作战中达到人机高度协同，是实现人与机器取长补短的重要途径，也是在愈发复杂的战争形势中取得胜利的关键。本文将军事对抗中人工智能的应用作为切入点，罗列了代表性国家在军事领域对人工智能的重视程度，从对抗策略和物联网三层架构两大角度对发展现状进行总结，同时指出在目前军事领域使用人工智能存在的不足，对人机融合智能在军事对抗中的发展趋势进行分析，并给出可能实现的技术方案，对未来的研究方向作出展望。如何实现高度的人机融合，从而获得“1+1>2”的良好效果，是人工智能在军事对抗中的下一步研究工作

以碳纤维2.5D浅交弯联结构为预制体,分别采用树脂传递成型工艺(RTM)和热压成型工艺(HPM)制备了碳纤维增强酚醛树脂基摩擦材料.通过MS-T3001摩擦磨损试验机考核了材料的摩擦磨损性能,采用扫描电子显微镜、激光三维形貌扫描仪观测了材料的磨损形貌,对比分析了两种成型工艺对材料摩擦学性能的影响.结果表明:随着滑动速度和工作载荷的增大,材料的摩擦系数均减小.热压成型工艺成型摩擦材料的主要磨损形式为磨粒磨损,摩擦系数0.085~0.130,磨损率1.5×10-8 g·N-1·m-1.树脂传递成型工艺成型摩擦材料的主要磨损形式为黏着磨损和疲劳磨损,摩擦系数0.075~0.120,磨损率7.5×10-8 g·N-1·m-1