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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

介绍了该领域的安全现状,然后对区块链的具体应用进行了介绍,并结合区块链的特点分析了区块链技术在该领域所存在的优势。结合现有的解决思路对未来区块链应用中所需要注意的隐私问题、可扩展性问题、安全问题以及区块链结构演进的方向进行了分析,并对未来基于区块链的网络安全体系结构与关键技术研究进行了展望

 1.OSI七层网络模型  2.数据封装与解封装  3.TCP/IP协议分层结构  4.无线局域网（WLAN）协议

针对复杂网络社团结构挖掘算法复杂度高的问题,定义了一个衡量局部社团结构的指标,提出了一种基于最小社团链接度增量的社团结构挖掘算法.本算法的时间复杂度为O(kd),其中d为网络的平均节点度数,k为搜索的节点数.为了验证本算法的性能和计算的准确性,把本算法与一种经典的挖掘局部社团结构方法——Clauset算法,进行了比较.实验结果表明:本算法抽取的社团结构与Clauset算法相比基本一致,但在性能上有了显著提高

本章学习要点： 了解信息技术的相关知识。 掌握计算机系统、计算机硬件系统、计算机软件系统的结构和特点。 了解计算机网络技术的基本概念。 掌握计算机网络的拓扑结构、分类及应用。 了解数据库技术的基本概念。 掌握数据库系统结构、关系数据库标准语言 SQL 及数据库的设计步骤

– 第三代移动通信系统的特点和系统结构 – WCDMA无线接口分层结构、信道结构和关键技术 – 3G网络的演进策略和关键技术 – WCDMA相关技术，系统结构和规划优化等 – CDMA2000的关键技术、系统结构和资源管理等 – 介绍TD-SCDMA技术的发展和特点以及系统实现的关键技术，干扰的分析和消除，讲述了网络规划和优化等