了解人工神经网络的有关研究思想,从中 学习开拓者们的部分问题求解方法。 通过实验进一步体会有关模型的用法和性 能,获取一些初步的经验。 查阅适当的参考文献,将所学的知识与自 己未来研究课题(包括研究生论文阶段的 研究课题)相结合起来,达到既丰富学习 内容,又有一定的研究和应用的目的

4.1 互联网路由结构与路由算法 4.1.1 互联网结构特点 4.1.2 互联网的路由结构 4.1.3 路由算法分类 4.2 互联网域内路由协议 4.2.1 路由信息协议 4.2.2 开放最短路径优先协议 4.3 互联网域间路由协议 4.3.1 自治系统级网络拓扑 4.3.2 自治系统间连接关系 4.3.3 边界网关协议 4.3.4 BGP 中的策略路由 4.4 组播及组播地址 4.4.1 计算机网络中的通信方式 4.4.2 IP 组播技术优缺点 4.4.3 IPv4 组播地址 4.4.4 互联网组管理协议 IGMP 4.5 组播转发 4.5.1 源树 4.5.2 共享树 4.5.3 源树和共享树的比较 4.5.4 组播转发原理 4.6 组播路由协议 4.6.1 域内组播路由协议 4.6.2 域间组播路由协议 4.6.3 分析与比较

《专业实践》 《超密集无线组网》 《创新创业活动》 《多抽样率信号处理》 《多域感知与信息融合》 《分数域信号与信息处理及其应用》 《复杂系统与复杂网络》 《高等工程电磁场》 《高分辨率遥感图像理解》 《光纤宽带网络技术》 《行业前沿讲座》 《基于 FPGA 的通信系统设计》 《集成电路科学与工程》 《集成光电子芯片原理与应用》 《计算机视觉》 《近代光信息处理与应用》 《卡尔曼滤波及其在导航系统中的应用》 《空天地智能信息网络》 《空天信息通信技术》 《空天信息网络安全技术》 《雷达目标智能识别》 《雷达信号处理》 《绿色网络通信技术》 《模式识别与机器学习》 《嵌入式信息处理系统设计》 《人工智能导论》 《人工智能中的矩阵方法》 《认知无线电与认知网络》 《射频识别协议架构与安全认证》 《深度强化学习与信息处理》 《水中机器人实训》 《通信网理论与应用》 《通信系统软硬件协同设计》 《图像处理与图像理解》 《图像理解与识别》 《网络协议工程与算法》 《微波射频测量技术》 《微纳米信息系统与智能硬件》 《卫星通信智能抗干扰技术》 《文献阅读与学术写作》 《无线通信先进技术》 《无线通信原理与应用》 《现代数字通信》 《现代天线理论与技术》 《现代信号处理》 《信号检测与估计》 《信息论与编码理论》 《虚拟现实仿真系统实践》 《学科前沿讲座》 《遥感技术原理与应用》 《移动通信网络与系统》 《语义通信技术》 《智慧城市与物联网》 《智能网络协同计算实践》 《专业英语》 《最优化理论与方法》

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

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

6.1 物联网概述 6.1.1 物联网概念及其由来 6.1.2 物联网研究进展 6.2 物联网的基本组成和体系结构 6.2.1 物联网与其它网络的关系 6.2.2 物联网组成架构 6.2.3 物联网软件系统组成 6.2.4 物联网产业链基本组成 6.2.5 物联网体系结构设计的基本原则 6.2.6 M2M 体系结构 6.2.7 物联网的 EPC 体系结构 6.2.8 物联网的体系结构 6.2.9 物联网与物理信息融合体系结构 6.2.10 物联网相关产业体系 6.3 物联网技术体系 6.3.1 感知与识别技术 6.3.2 支撑技术 6.3.3 共性技术 6.3.4 网络与通信技术 6.3.5 物联网应用技术 6.4 物联网标准化体系 6.4.1 国际物联网标准的制定 6.4.2 国内标准化工作 6.5 物联网的应用 6.5.1 物联网的应用前景 6.5.2 我国物联网应用现状

《最优化方法》 《高级计算机系统结构》 《高级人工智能》 《自然语言处理》 《高级算法设计与分析》 《软件系统与工程》 《网络与信息安全》 《大数据处理技术》 《嵌入式系统及应用》 《数据挖掘理论与方法》 《现代密码学》 《机器学习》 《智能制造技术及应用》 《区块链与隐私计算》 《AI 驱动的材料与化学》 《计算机视觉》 《人工智能原理与应用》 《计算成像技术》 《AI for Vision and Imaging》 《学科前沿讲座 A》 《文献阅读与学术写作》 《网络空间安全概论》 《密码学理论与应用》 《网络空间安全前沿技术研讨》 《信息隐藏技术》 《信息安全管理与评估》 《网络攻防对抗技术》 《深度学习与大数据分析》 《大数据安全与隐私保护》 《专业英语》 《网络信息内容安全技术》 《专业实践》 《学科前沿讲座 B》 《人工智能工程应用及安全》

1.1 排队系统概述 1.1.1 排队论发展历程 1.1.2 排队现象 1.1.3 排队系统的组成和特征 1.1.4 经典排队系统的符号表示 1.1.5 排队问题的求解 1.2 几个重要的概率分布 1.2.1 定长分布 1.2.2 负指数分布 1.2.3 爱尔郎（Erlang）分布 1.2.4 泊松（Poisson）分布 1.3 泊松过程 1.4 单服务者负指数分布排队系统的分析 1.4.1 系统中有个i 顾客的概率 1.4.2 系统的运行指标 1.5 Little 公式及其直观意义 1.5.1 Little 公式直观意义 1.5.2 Little 公式的证明 1.6 利用因数P的定义及其物理意义

回声状态网络是近年来新兴的一种递归神经网络,独特而简单的训练方式以及高精度的训练结果已使其成为当前研究的热点之一.在该网络中,引入了储备池计算模式这一新的神经网络的建设方案,克服了之前网络模型基于梯度下降的学习算法所难以避免的收敛慢和容易陷入局部极小等问题.围绕这种新型网络结构,国内外许多学者开展了多样的研究.本文全面深入介绍了回声状态网络这一新兴技术,讨论了回声状态网络的优缺点,并综合近年的研究现状,总结了回声状态网络的主要研究工作进展和未来的研究方向

第十一章网络商务信息与市场调研 一、教学目的和要求 通过本章教学使学生掌握网络商务信息和网络市场调的概念和特点,掌握市场调查的途径、方法与策略,学会网络商务信息的收集方法,及对网络商务信息的整理和研究。 二、内容提要 1、网络商务信息和网络市场调研概述 2、网络市场调查 3、网络商务信息和网络市场调研 4、网络商务信息的整理和研究