引言 在日益严峻的商业竞争和更加难以预测的市场面前,企业如何才能尽可能地 提高并保持其创造力和竞争力呢?这个问题一直困扰着许多的IT企业地管理 者。过去几年IT产业的沉浮兴衰与风云变换使得情况变得越来越复杂。这就使 得IT产业的经营者们不得不在其计算机、应用程序甚至网络构架中采取“额 外”的措施来最大限度地提髙其自身的工作效率,以期能取得较好的业绩与效 许多企业的管理者发现,除了建立映射数据中心和网络备份系统外,“移动 办公”也已成为一条提高企业工作效率、促进业务反弹的有效途径

基本内容：传输层的概念，TCP/IP体系中的传输层，端口的概念，用户数据报协议UDP，传输控制协议TCP，TCP报文格式、数据的编号与确认、流量控制、拥塞控制、重传机制、TCP的连接管理。 重点掌握：TCP/IP体系中的传输控制协议TCP：TCP报文格式、数据的编号与确认、流量控制、拥塞控制、重传机制、TCP的连接管理。 7.1 运输层协议概述 7.2 TCP/IP 体系中的运输层 7.2.1 运输层中的两个协议 7.2.2 端口的概念 7.3 用户数据报协议UDP 7.4 传输控制协议 TCP 7.4.1 TCP 概述 7.4.2 TCP 报文段的首部 7.4.3 TCP 的数据编号与确认 7.4.4 TCP 的流量控制与拥塞控制 7.4.5 TCP 的重传机制 7.4.6 采用随机早期丢弃 RED 进行拥塞控制 7.4.7 TCP 的运输连接管理 7.4.8 TCP 的有限状态机

《多源信息融合技术》课程教学大纲.1 《非线性控制理论》课程教学大纲.5 《高动态导航技术》课程教学大纲.10 《机器人动力学与仿生控制》课程教学大纲.14 《机器视觉》课程教学大纲.18 《机器学习与数据挖掘》课程教学大纲.23 《模式识别》课程教学大纲.27 《强化学习与博弈》课程教学大纲.31 《神经网络与深度学习》课程教学大纲.35 《数字图像处理》课程教学大纲.39 《先进驱动控制技术》课程教学大纲.43 《现代传感技术及应用》课程教学大纲.47 《现代电力电子学》课程教学大纲.51 《现代信号处理》课程教学大纲.55 《线性系统理论》课程教学大纲.59 《云控制技术》课程教学大纲.64 《运动体制导与控制》课程教学大纲.69 《智能计算课》程教学大纲.73 《智能控制》课程教学大纲.77 《智能滤波方法及其应用》课程教学大纲.83 《智能硬件与并行计算》课程教学大纲.86 《智能自主系统》课程教学大纲.93 《专业英语》课程教学大纲.97 《最优化与鲁棒控制》课程教学大纲.101

2.1 物理层的基本概念 *2.2 数据通信的基础知识 2.2.1 数据通信系统的模型 2.2.2 有关信道的几个基本概念 2.2.3 信道的最高码元传输速率 2.2.4 信道的极限信息传输速率 2.3 物理层下面的传输媒体 2.3.1 导向传输媒体 2.3.2 非导向传输媒体 2.4 模拟传输与数字传输 2.4.1 模拟传输系统 *2.4.2 调制解调器 *2.4.3 数字传输系统 *2.5 信道复用技术 2.5.1 频分复用、时分复用和统计时分复用 2.5.2 波分复用 2.5.3 码分复用 *2.6 同步光纤网SONET和同步数字系列SDH 2.7 物理层标准举例 2.7.1 EIA-232-E接口标准 2.7.2 RS-449接口标准

第2章物理层 2.1物理层的基本概念 2.2数据通信的基础知识 2.2.1数据通信系统的模型 2.2.2有关信道的几个基本概念 2.2.3信道的最高码元传输速率 2.2.4信道的极限信息传输速率 2.3物理层下面的传输媒体 2.3.1导向传输媒体 2.3.2非导向传输媒体 2.4 模拟传输与数字传输 2.4.1 模拟传输系统 *2.4.2 调制解调器 *2.4.3 数字传输系统 *2.5 信道复用技术 2.5.1 频分复用、时分复用和统计时分复用 2.5.2 波分复用 2.5.3 码分复用 *2.6 同步光纤网SONET和同步数字系列SDH 2.7 物理层标准举例 2.7.1 EIA-232-E接口标准 2.7.2 RS-449接口标准

MatLab是一种数值计算和图形图像处理工具软件,它的特点是语法结构简明、数值计算高效、图形 功能完备、易学易用。它在矩阵代数、数值计算、数字信号处理、提动理论、神经网络控制、动态仿真 等领域都有广泛的应用 本书从 MatLab的基础知识入手,在详细介绍各种命令的同时,向读者介绍了 Matlab在高等数学、 线性代数、符号运算、图形图像处理、数据处理等方面的应用和外部接口程序设计。本书侧重于利用大 量的实例来引导读者快速学习和掌握 MatLab的各种功能,并尽量与实际问题相结合,以体现其工程应用 的重要性。书中配有习题和参考答案,供读者练习附录则配有常用命令的列表,以供参考

提出了一种联合多种边缘检测算子的无参考质量评价算法，同时考虑一阶和二阶边缘算子，避免了单一算子的局限性.该方法首先将彩色图像转换为灰度图像，然后计算灰度图像的梯度，相对梯度以及LOG特征.本文所使用的特征分为两部分，一部分提取相对梯度方向的标准差，另一部分利用条件熵来量化不同特征之间的相似性和相互关系，并且考虑到人眼特性进行多尺度计算，最后使用自适应增强（AdaBoost）神经网络进行训练和预测.在公共数据库LIVE和TID2008上进行实验，结果表明新方法对失真图像的预测评分与主观评分有较高的一致性，能很好地反映图像质量的视觉感知效果，仅使用10维特征，性能优于现有的主流无参考质量评价算法

序 顾名思义,这本数十万字的《环境监测人员守则》,对象是我国环境监测工作人 员 我国环境监测应环境监督管理的需要而产生,随着环境监督管理的深人而发展, 也随着环境监督管理的强化而提高。环境监测,作为环境管理的“耳日”、“哨兵”、“基 础”,其本质是环境监督管理的重要组成部分,与环境监督管理的主要职能紧密相 连。离开环境监测,环境监督管理就要落空。 我国的环境监测队伍,是坚守环境保护前沿阵地的队伍。提高这支队伍的业务素 质和战斗力,对十环境保护的全局具有十分重要的意义。《环境监测人员守则》的出 版,就是为了提高环境监测队伍的素质,提高工作质量和效能,更好地为环境监督管 理服务,为经济建设服务。经过“七五”期间的努力,以监测站点网络化、采样布点规 范化、分析方法标准化、数据处理计算机化、质量保证系统化等“五化”为主要内容的 监测技术路线业已形成,并日趋成熟,增强了为环境监督管理服务的能力

为解决进行PM2.5质量浓度预测中多因素回归模型的不稳定、神经网络模型的过拟合及局部最小等问题，提出应用支持向量机和模糊粒化时间序列相结合的方法，对PM2.5质量浓度未来变化趋势和范围进行预测.根据PM2.5不同季节的日变化周期模式，确定以24 h为周期的粒化窗宽，利用三角型隶属函数对数据样本进行特征提取作为支持向量机的输入，并在k重交叉验证法下采用网格划分寻找出模型的最佳参数.以2013年3月—2014年2月北京市海淀区万柳监测点四个季节PM2.5的1 h质量浓度监测值为样本数据，应用该方法建立PM2.5质量浓度的时间序列预测模型，并在MATLAB平台下应用LIBSVM工具实现计算过程.结果表明，基于模糊粒化时间序列的预测模型，能较好解决PM2.5机理性建模方式下由于影响因素考虑不全而造成的预测结果不稳定，对模糊粒子拟合效果较好