基于单片机的手机无线充电器设计 全方位分区控制智能照明系统的设计实现 防挂载电流智能断电插排 公交客流统计系统设计 电磁辐射检测仪的设计与实现 呼吸暂停综合症早期发现仪的开发与研制 智能多功能台灯 可远程交互的二次重合闸微机装置的设计与实现 基于彩信的智能防盗报警系统 便携式电感测量仪 高密度电法编号检测仪 基于三角测量的三维扫描和激光测距装置 基于 STC12C5A60S2 单片机的声源定位系统设计 光伏发电并网孤岛检测技术 光纤检波器电磁阻尼的研制与仿真 基于 SG3525 Buck 型的 DC-DC 直流变换器设计 基于 nRF24L01 的无线多点温湿度检测系统设计 ＸＹＺ轴步进电机三维运动控制系统 基于 NRF905 的无线温室环境检测系统设计 基于 GSM 无线通讯的宿舍智能安全报警系统 一种射频宽带放大器的设计 办公室计算机显示器的电磁辐射测量报警系统 基于对消法的高精度数控陷波器的设计

本书共分为 20 章，内容涵盖了部署 Linux 系统，常用的 Linux 命令，与文件读写操作有关的技术，使用 Vim 编辑器编写和修改配置文件，用户身份与文件权限的设置，硬盘设备分区、格式化以及挂载等操作，部署 RAID 磁盘阵列和 LVM，firewalld 防火墙与 iptables 防火墙的区别和配置，使用 ssh 服务管理远程主机，使用 Apache 服务部署静态网站，使用 vsftpd 服务传输文件，使用 Samba或 NFS 实现文件共享，使用 BIND 提供域名解析服务，使用 DHCP 动态管理主机地址，使用 Postfix 与Dovecot 部署邮件系统，使用 Ansible 服务实现自动化运维，使用 iSCSI 服务部署网络存储，使用 MariaDB数据库管理系统，使用 PXE+Kickstart 无人值守安装服务，使用 LNMP 架构部署动态网站环境等

3.1 信息保障体系的基本概念 3.2 信息保障体系的构成 3.2.1 国家信息保障体系的构成 3.2.2 信息保障体系模型 3.2.3 信息安全保障体系框架 3.2.4 信息保障体系设计和建设的基本原则 3.3 信息系统安全等级保护 3.3.1 等级保护建设的相关国际标准 3.3.2 信息及信息系统的分级 3.3.3 等级保护技术分级 3.3.4 等级保护要素与实施过程  4.1 计算机硬件安全缺陷及环境威胁  4.2 计算机硬件安全技术 4.2.1 硬件访问控制技术 4.2.2 防拷贝技术 4.2.3 硬件防辐射技术(电磁泄露)  4.3 环境安全技术 4.3.1 机房安全等级 4.3.2 机房环境基本要求 4.3.3 机房场地环境  4.4 基于物理方法的安全策略 物理隔离、远程灾备和双机热备份

公路上正常行驶的车辆一旦操纵失控,安装在路侧的护栏就显得极为重要,可避免车辆直接冲出道路发生致命危险.波形梁护栏是最常见的一种被动防护装置,可有效抵御车辆施加的碰撞荷载.依据常规的设计思路,这种护栏可以利用波形梁板、防阻块和立柱的变形来吸收汽车碰撞所产生的能量.但与实际情况不同的是,在这一过程中忽略了地基土体对碰撞过程可能产生的影响.本文通过分别建立不考虑和考虑地基约束作用的碰撞计算模型来研究土体的贡献.在模拟过程中,分别观测货车的运行轨迹、护栏的变形和土体的变形.此外,也分析了不同部件对碰撞能量的吸收比率.与立柱接触区毗邻的土体因受冲击荷载影响,可能发生剪切失效.整个护栏系统中超过10%的系统能量实际上是由土体吸收的,常用的简化固定基模型跟实际情况有一定的出入

绪 论. 1 一 实验室规则. 1 二 实验室安全及防护知识. 2 三 实验记录与实验报告. 4 第一章 生物化学试验技术. 7 实验一 蛋白质的显色反应. 7 实验二 蛋白质的水解和氨基酸的纸层析法分离. 11 实验三 蛋白质的粗提及含量测定（考马斯亮蓝 G-250 法）. 14 实验四 还原糖和总糖含量的测定（3，5-二硝基水杨酸比色法）. 17 实验五 过氧化氢酶活性的测定——碘量法. 20 实验六 维生素 C 的定量测定 . 27 实验七 葡聚糖凝胶柱层析法基本训练. 29 第二章 组织学与胚胎学实验技术. 31 实验一 动物组织切片技术. 31 实验二 动物组织的鉴别和胚胎发育的比较. 44 第三章 生理学实验技术. 57 实验一 坐骨神经-腓肠肌标本的制备. 57 实验二 水产动物血液常规检测. 61 实验三 血液免疫学实验. 70 实验四 水产动物消化酶的测定. 73 实验五 水产动物耗氧率的测定. 76 实验六 水产动物应激状态生理学指标的测定. 80 实验七 植物呼吸作用和光合作用强度的测定. 89 第四章 遗传育种学实验技术. 95 实验一 鱼类肾细胞的染色体制作技术. 95 实验二 染色体核型分析方法. 98 实验三 鱼类肝脏酯酶同工酶的电泳分析. 102 实验四 鱼类 DNA 的简易提取法 . 105 实验五 DNA 浓度测定与纯度鉴定 . 107 实验六 聚合酶链式反应（Polymerase Chain Reaction，PCR） . 109 实验七 DNA 的琼脂糖凝胶电泳 . 113

1、“层 Layer)”的概念 与字处理或其它许多软件中为实现图、文、色彩等的嵌套与合成而引入的“层”的概念 有所同, Protel的“层”不是虚拟的,而是印刷板材料本身实实在在的各铜箔层。现今,由于 电子线路的元件密集安装。防干扰和布线等特殊要求,一些较新的电子产品中所用的印刷 板不仅有上下两面供走线,在板的中间还设有能被特殊加工的夹层铜箔,例如,现在的计 算机主板所用的印板材料多在4层以上。这些层因加工相对较难而大多用于设置走线较为 简单的电源布线层(如软件中的 Ground dever和 Power Dever),并常用大面积填充的办法 来布线(如软件中的 External phalle和Fll)

1 建设工程安全管理概述 2 建设工程安全生产管理制度 2 1 建筑施工企业安全生产许可制度 2 2 安全教育制度 2 3 安全生产责任制度 2 4 施工组织设计、专项施工方案安全编审制度 2 5 安全技术交底制度 2 6 安全生产检查制度 2 7 生产安全目标管理与奖惩制度 2 8 其他安全生产相关制度 3 建筑施工安全技术 3 1 建筑施工安全专业基础知识 3 2 土方工程及基坑工程施工安全技术 3 3 模板与脚手架工程施工安全技术 3 4 高处作业安全技术 3 5 起重、吊装工程安全技术 3 6 拆除与爆破工程施工安全技术 4 施工现场管理与文明施工 4 1 施工现场的平面布置与划分 4 2 施工现场场容管理 4 3 施工临时设施 4 4 施工现场绿色施工 4 5 施工现场的卫生和防疫 4 6 职业病防范 4 7 施工现场文明施工 5 危险源的辨识与风险评价 5 1 危险源的基本知识 5 2 危险源的辨识 5 3 危险源的风险评价 5 4 危险源的风险控制 5 5 重大危险源辨识 6 安全事故处理及应急救援 6 1 建设工程生产安全事故 6 2 建设工程生产安全事故的调查与处理 6 3 生产安全事故应急救援预案 6 4 水利生产安全事故应急预案 7 安全评价与安全生产统计分析 7 1 安全评价概述 7 2 常用的安全评价方法 7 3 安全生产统计分析 8 消防安全管理 8 2 消防安全管理的性质和特性 8 3 消防安全管理的要素 8 4 施工现场的火灾风险以及管理职责 8 5 施工现场总平面图的布置 8 6 施工现场内建筑的防火要求 8 7 施工现场临时消防设施设置 8 8 施工现场的消防安全管理要求 8 9 常用消防器具的使用方法 9 施工现场用电安全管理 9 1 用电安全基本知识 9 2 触电防护技术 9 3 施工现场临时用电管理 9 4 触电事故的急救 10 典型工程事故案例 10 1 物体打击典型工程事故案例 10 2 机械伤害典型工程事故案例 10 3 起重伤害典型工程事故案例 10 4 火灾典型工程事故案例 10 5 触电典型工程事故案例 10 6 高处坠落典型工程事故案例 10 7 坍塌典型工程事故案例 10 8 爆炸典型工程事故案例 10 9 中毒典型工程事故案例 10 10 车辆伤害典型工程事故案例 10 11 工程危险源分析案例

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

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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