1.概述 2、工艺设计基础数据 3、工艺设计的内容和深度 4、工艺流程图（PFD) 5、设备设计压力和设计温度的确定原则 6、过程控制方案的确定 7、能耗计算 8、与工艺设计相关的消防、劳动安全及环境保护的基本知识 9、工艺设计工作程序

 1. 设备管理概述  2. I/O硬件特性  3. 设备管理的实现技术  4. I/O软件的结构  5. Windows I/O系统的结构  6. Windows I/O系统的核心数据结构  7. Windows的I/O处理

网络环境下的恶意软件严重威胁着工控系统的安全，随着目前恶意软件变种的逐渐增多，给工控系统恶意软件的检测和安全防护带来了巨大的挑战。现有的检测方法存在着自适应检测识别的智能化程度不高等局限性。针对此问题，围绕威胁工控系统网络安全的恶意软件对象，本文通过结合利用强化学习这一高级的机器学习算法，设计了一个检测应用方法框架。在实现过程中，根据恶意软件行为检测的实际需求，充分结合强化学习的序列决策和动态反馈学习等智能特征，详细讨论并设计了其中的特征提取网络、策略网络和分类网络等关键应用模块。基于恶意软件实际测试数据集进行的应用实验验证了本文方法的有效性，可为一般恶意软件行为检测提供一种智能化的决策辅助手段

基于广义混沌同步系统(GS)和广义离散Sinai映射,提出了具有非对称密钥的数字图像安全通讯方案.方案能通过一个常规的语音信号隐藏几乎所有计算机所能识别的图像文件,以实现信息的伪装与隐藏,且含有24个密钥数并能无损恢复隐藏图像,密钥空间可达到10360.该方案能使接收方利用非对称密钥对收到的密文进行数据源真伪性认证和解密,适用于网络数字通讯语音伪装中的图像传输.对密钥空间、密钥参数敏感性和加密图像的相关性等分析表明该方案具有较高的安全性

认证的目的 认证的目的有两个方面: 一是验证信息的发送者是合法的,而不 是冒充的,即实体认证,包括信源、信宿 的认证和识别; 二是验证消息的完整性,验证数据在传 输和存储过程中是否被篡改、重放或延迟 等

本书用图解的方式对易语言的使用方法和操作技巧作了生动、系统的讲解。 全书分十章，分十天讲完。 第一章是介绍易语言的安装，以及运行后的界面。同时介绍一个非常简单的 小程序，以帮助用户入门学习。最后介绍编程的输入方法，以及一些初学者会遇 到的常见问题。第二章将接触一些具体的问题，如怎样编写一个 1+2 等于几的程 序，并了解变量的概念，变量的有效范围，数据类型等知识

一、数字签名的基本概念 ①在人们的工作和生活中,许多事物的处理需要当事者签名。 ②签名起到确认、核准、生效和负责任等多种作用。 3签名是证明当事者的身份和数据真实性的一种信息。 ④签名可以用不同的形式来表示

网络分析原理 • 经典网络分析原理 • 我的面向对象网络分析理论 静态安全分析 电力系统潮流计算中的特殊问题 潮流问题的扩展 电力系统状态估计 Power System State Estimation 电力系统状态估计概述 Introduction to Power System State Estimation 电力系统状态估计算法 Models and Approaches of Power System State Estimation 不良数据辨识 Bad Measurement Identification 抗差状态估计 Robust State Estimation

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

在输电场景中，吊车等大型机械的运作会威胁到输电线路的安全。针对此问题，从训练数据、网络结构和算法超参数的角度进行研究，设计了一种新的端到端的输电线路威胁检测网络结构TATLNet，其中包括可疑区域生成网络VRGNet和威胁判别网络VTCNet，VRGNet与VTCNet共享部分卷积网络以实现特征共享，并利用模型压缩的方式压缩模型体积，提升检测效率，从计算机视觉和系统工程的角度对入侵输电场景的大型机械进行精确预警。针对训练数据偏少的问题，利用多种数据增强技术相结合的方式对数据集进行扩充。通过充分的试验对本方法的多个超参数进行探究，综合检测准确率和推理速度来研究其最优配置。研究结果表明，随着网格数目的增加，准确率也随之增加，而召回率有先增加后降低的趋势，检测效率则随着网格的增加迅速降低。综合检测准确率与推理速度，确定9×9为最优网格划分方案；随着输入图像尺寸的增加，检测准确率稳步上升而检测效率逐渐下降，综合检测准确率和效率，选择480×480像素作为最终的图像输入尺寸。输入实验以及现场部署表明，相对于其他的轻量级目标检测算法，该方法对输电现场入侵的吊车等大型机械的检测具有更优秀的准确性和效率，满足实际应用的需要