互联网地址能够将不同的物理地址统一起来, 采用的技术是在各种物理网络技术上覆盖一层 软件(IP协议+ARP协议+RARP协议),将物理地址 隐藏起来。但因特网技术并没有改变底层的物 理网络,最终数据还是在物理网络上传输,而 在物理网络上传输时使用的仍是物理地址。 因特网在网络层使用IP地址的同时,在物理网 络中仍使用物理地址。这样一来,网络中就同 时存在两套地址,而且在这两套地址之间必须 建立映射关系

在语音识别中,卷积神经网络(convolutional neural networks,CNNs)相比于目前广泛使用的深层神经网络(deep neural network,DNNs),能在保证性能的同时,大大压缩模型的尺寸.本文深入分析了卷积神经网络中卷积层和聚合层的不同结构对识别性能的影响情况,并与目前广泛使用的深层神经网络模型进行了对比.在标准语音识别库TIMIT以及大词表非特定人电话自然口语对话数据库上的实验结果证明,相比传统深层神经网络模型,卷积神经网络明显降低模型规模的同时,识别性能更好,且泛化能力更强

针对网络控制系统模型参数选取困难的问题,利用特征模型和动态特征模型的自适应控制方法在实际工程中建模简单、控制精度较高的特点,以直流电机的网络控制系统为例,研究了具有时延和数据丢包网络情况下的网络控制系统,提出了基于特征模型的自适应控制方法和基于模糊动态特征模型的自适应控制方法.仿真结果表明:丢包率对特征模型控制器系统的影响较大,而网络延时对模糊动态特征模型控制器系统影响较大.所提两种方法均可有效保证网络控制系统的控制性能

第一节网络课程 一、网络课程的基本概念 (1)网络课程的定义 (2)网络课程的特点 (3)网络课程的基本结构

7.1网络营销的市场细分 7.2网络营销的目标市场定位 7.3网络营销的品牌策略 7.4网络营销的定价策略 7.5网络营销的渠道策略 7.6网络营销的服务策略 7.7移动电子商务营销策略

针对如何识别无人机的问题，提出了一种基于卷积神经网络的声音识别无人机的方法。首先，对100 m范围内的无人机、鸟和人的声音进行采集、预处理和提取MFCC+GFCC特征值，将其特征参数作为卷积神经网络学习和识别的数据集；然后分别设计了支持向量机和卷积神经网络两种模型对无人机等声音进行识别实验。实验结果表明，运用支持向量机识别无人机的准确率为91.9%，卷积神经网络识别无人机的准确率为96.5%。为了进一步验证设计的卷积神经网络的识别能力，在部分UrbanSound8K数据集上进行测试，准确率达到90%。实验结果表明运用卷积神经网络识别无人机具有可行性，且识别性能优于支持向量机

建立数据链路就是在两个或多个网络实体间建 立一条逻辑通道。 过程:发方网络层向其数据链路层发出链接请 求,要求数据链路层为它建立一条链接。通过 收方数据链路层向其网络层发出链接指示原语, 通知网络层,有一链接请求出现。收方网络层 以链接响应原语应答链接指示原语。通过发方 数据链路层向其发方网络层发出链接确认原语, 使发方获悉请求是否被成功执行,若不成功, 是何原因

一、计算机网络的形成与发展; 二、计算机网络的定义与功能; 三、计算机网络的组成; 四、计算机网络的分类; 五、计算机网络的拓扑结构; 六、标准化组织;

针对目前视网膜血管分割中存在的细小血管提取不完整、分割不准确的问题，从血管形状拓扑关系利用的角度出发，探索多任务卷积神经网络设计，提出骨架图引导的级联视网膜血管分割网络框架。该框架包含血管骨架图提取网络模块、血管分割网络模块和若干自适应特征融合结构体。骨架提取辅助任务用于提取血管中心线，能够最大限度地保留血管拓扑结构特征；自适应特征融合结构体嵌入在两个模块的特征层间。该结构体通过学习像素级的融合权重，有效地将血管拓扑结构特征与血管局部特征相融合，加强血管特征的结构信息响应。为了获得更完整的骨架图，骨架图提取网络还引入了基于图的正则化损失函数用于训练。与最新的血管分割方法相比，该方法在3个公共视网膜图像数据集上均获得第一名，在DRIVE，STARE和CHASEDB1中其F1值分别为83.1%，85.8%和82.0%。消融实验表明骨架图引导的视网膜血管分割效果更好，并且，基于图的正则化损失也能进一步提高血管分割准确性。通过将骨架提取模块和血管分割模块替换成不同的卷积网络验证了框架的普适性

Internet的安全隐患主要源于计算机网络的脆弱性、 网络通信协议本身固有的缺陷、网络软件与网络服务的 漏洞、网络结构和网络硬件的安全缺陷等几个方面 具体表现为: