1、使用光纤进行长距离连接,最适于建筑物间的连接。 2、3个标准 3、1 0BaseFP0-无源星形拓扑,链路最长1km 4、10 BaseFL-异步点到点链路,链路最长2km 5、10 BaseFB-同步点到点链路,链路最长2km,有 6、15个层叠的转发器 7、10Broad36 8、使用75Ω电缆连接,拓扑结构为树形 9、用于宽带NLA

7.1第三层交换 7.2多层交换技术 7.3标记交换 7.4IP路由 7.5静态路由和动态路由 7.6网关协议 7.7路由信息协议(rIP) 7.8开放最短路径优先协议(OSPF) 7.9无类域间路由(CIDR)与可变长子网掩码

5G标准下的蜂窝网络正在向异构化、超密集化的方向发展，传统的基于六边形网格模型的研究方法较为理想化且并不精确，越来越不适用于如今的异构网络.针对这个问题，目前常用的方法是使用基于随机几何的泊松点过程来研究异构网络的基站部署，这种方法假设基站的空域分布完全随机，因此得到了覆盖概率的理论下界.但是由于宏蜂窝边缘（盲区）以及热点地区（忙区）等特殊区域中，站点的分布可能形成簇，此时，基于泊松点过程的空域分布将不再准确.针对这个问题，本文使用泊松簇过程研究三层异构蜂窝网络的基站部署与规划.首先，提出基于泊松簇过程的基站部署系统模型，讨论了基于簇分布的基站形成过程；其次，在充分分析用户受到的聚集干扰基础上，采用基于瞬时信干噪比的小区选择机制，推导出了中断概率模型，并讨论了三种特殊条件下的中断概率；最后，通过仿真对比分析了基于泊松簇过程与泊松点过程的中断概率的差异以及信干噪比阈值变化时的中断概率的变化曲线，证明了基于簇的空域基站部署具有更低的中断概率

人工神经网络为学习实数值和向量值函数提供了一种实际的方法，对于连续值和离散值的属性都可以使用，并且对训练数据中的噪声具有很好的健壮性。反向传播算法是最常见的网络学习算法。反向传播算法考虑的假设空间是固定连接的有权网络所能表示的所有函数的空间。包含3层单元的前馈网络能够以任意精度逼近任意函数，只要每一层有足够数量的单元。即使是一个实际大小的网络也能够表示很大范围的高度非线性函数。反向传播算法使用梯度下降方法搜索可能假设的空间，迭代减小网络的误差以拟合训练数据

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

实验一 电动机的正反转控制及顺序控制.3 实验二 S7-200 PLC 的认识实验.8 实验三 简单的逻辑控制.2 0 实验四 PLC 实现电动机的正反转及顺序控制.23 实验五 顺序控制与定时控制.2 6 实验六 计 数 控 制.32 实验七 步 进 控 制.38 实验八 交通灯自动控制.45 实验九 交流电动机的 Y-△启动控制.50 实验十 四层电梯的 PLC 控制（四层内选升降控制）.53 实验十一 P LC 的网络监控.53 实验十二 LED 数码管显示控制.71 实验十三 液体混合装置控制的模拟.78 实验十四 舞台灯的 PLC 控制.84 实验十五 机械手的 PLC 自动控制.92 实验十七 水塔水位控制.94 实验十八 邮件分拣控制.99 实验十九 正次品分拣机.103 实验二十 模拟锅炉温度压力检测控制过程.107 实验二十一 自动送料装车系统.117

以磁性Fe3O4微球为模板，通过St?ber法和水热法合成了一种杨梅状的新型Fe3O4@SnO2复合材料，主要应用于电磁波吸收领域。借助X射线衍射、X光电子能谱、扫描电子显微镜、透射电子显微镜、振动样品磁强计和矢量网络分析仪对其物相结构、表面元素、微观形貌、磁性及吸波特性进行了分析表征。分析结果表明，杨梅状的Fe3O4@SnO2的球径约为500 nm，无明显团聚，具有良好的形貌均匀性。其SnO2层由纳米SnO2颗粒松散堆叠而成，具有大量的空隙结构，层厚约为40 nm。杨梅状的Fe3O4@SnO2具有较强的介电损耗能力，且有利于提升阻抗匹配性能，呈现出良好的电磁波吸收能力，当厚度为1.4～2.8 mm时，其最小反射损耗RL（min）均低于?20 dB。其最优厚度为1.7 mm，此时RL（min）为?29 dB，有效带宽为4.9 GHz（13.1～18 GHz），是一种具有发展潜力的吸波材料

针对一类具有空间不均匀性的辨识和回归问题，提出了基于小波分析的极限学习机方法.从多分辨率分析的思想出发，构造一簇紧支撑正交小波作为隐层激活函数，并利用改进的误差最小化极限学习机训练输出层权重，避免了新加入高分辨率子网络后的重新训练.同时，由一维多分辨分析的张量积构造了二维多分辨小波极限学习机.进而通过脊波变换将小波学习机扩展到高维空间，对脊波函数的伸缩、方向和位置参数进行优化计算.对具有奇异性的函数仿真结果证明，与标准极限学习机相比，小波极限学习机由于其聚微性能在极短的训练时间内更好地逼近目标.一些实际基准回归问题上的测试验证了脊波极限学习机在其中大部分问题上达到更高的训练和泛化精度

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

中文电子病历文本包含大量嵌套实体、句子语法结构复杂、句式偏短。为有效识别其医疗实体，提出一种融合多特征嵌入与注意力机制的命名实体识别算法，在输入表示层融合字符、单词、字形三个粒度的特征，并在双向长短期记忆网络的隐含层引入注意力机制，使算法在捕获特征时更加关注于医疗实体相关的字符，最终实现对中文电子病历中疾病、身体部位、症状、药物、操作五类实体的最优标注。面向开源和自建糖尿病数据集的实验结果中所提算法的实体识别准确率、召回率和F1值都达到97%以上，表明其可以更加有效地识别中文电子病历中各类实体