第一章：打开LabVIEW编程之门第二章：LabVIEW基本函数第三章：LabVIEW的程序运行结构第四章：LabVIEW的数据结构及内存优化第五章：字符串与文件存储 第六章：属性节点、方法节点及引用 第七章：高级控件的运用 第八章：文本编程与外部接 第九章：MathScript 第十章：基于组件的程序结构 第十一章：人机交互与编程风格 第十二章：VI模板、设计模 式、状态图 第十三章：串并口通讯、网络与DSC 第十四章：数据库、报表工具 第十五章：LabVIEW与RT系 统 第十六章：LabVIEW与数据 采集 第十七章：FPGA工具包

认识虚拟局域网 VLAN的划分方式 IEEE802.1Q帧的结构与应用 理解PVID和VID 接口类型——Access接口 接口类型——Trunk接口 接口类型——Hybrid接口

6.1 滤波器的原理及分类 6.2 常用模拟滤波器的设计 6.3 数字滤波器的基本网络结构及其信号流图

⚫ 4.1 入侵检测系统概述 ⚫ 4.2 入侵检测系统的基本结构 ⚫ 4.3 入侵检测系统的实现 ⚫ 4.4 入侵检测系统的标准化 ⚫ 4.5 网络诱骗 ⚫ 4.6 安全审计 ⚫ 习题

矿区废弃地为室外大型非结构化环境，包含多种类型的障碍物且存在诸多不确定性因素，给移动机器人全覆盖路径规划造成了极大的困难。本文使用牛耕式单元分解法结合生物激励神经网络算法完成移动机器人对矿区废弃地的全覆盖路径规划。首先，针对矿区废弃地已知环境，采用牛耕式单元分解法对复杂环境做出区域分解，将具有综合复杂性的地图分解为多个不含障碍物的子区域；然后，根据子区域的邻接关系构建无向图，采用深度优先搜索算法确定子区域间的转移顺序；最后，采用生物激励神经网络算法确定子区域内部行走方式以及子区域间路径转移。仿真结果表明，生物激励神经网络算法在解决机器人路径转移问题方面比其他路径规划算法更高效，所得的方法能够处理复杂的非结构化环境，完成废弃矿区移动机器人的覆盖路径规划

一、生态学的形成与发展——从天赐生态观到系统生态观 二、生态系统结构与功能——从平面-垂直结构到交错相联的生态网络 三、生态系统服务与人类福祉——多尺度和情景下的评估与启示 四、生态系统与人类发展——米都斯世界模型的警告与启示

• 第一节 电子商务的概念 • 第二节 电子商务的技术基础和结构 • 第三节 电子商务对企业和社会变革带来的影响 • 第四节 电子商务的安全问题 • 第五节 电子商务的支付问题 • 第六节 电子商务与物流系统 • 第七节 网络营销

1. 为什么需要WLAN？ 2. 认识802.11 3. 认识频谱 4. WLAN的结构 5. WLAN的各种标准 6. WLAN的加密与认证

多聚焦图像融合是计算机视觉领域中的一个重要分支，旨在使用图像处理技术将同一场景下的聚焦不同目标的多张图像中各自的清晰区域进行融合，最终获得全清晰图像。随着以深度学习为代表的机器学习理论的突破，卷积神经网络被广泛应用于多聚焦图像融合领域，但大多数方法仅关注网络结构的改进，而使用简单的两两串行融合方式，降低了多图融合的效率，并且在融合过程中存在的失焦扩散效应也严重影响了融合结果的质量。针对上述问题，在显微成像分析的应用场景下，提出了一种最大特征图空间频率融合策略，通过在基于无监督学习的卷积神经网络中增加后处理模块，规避了两两串行融合中冗余的特征提取过程，实验证明该策略显著提高了多张图像的多聚焦图像融合效率。并且提出了一种矫正策略，在保证融合效率的情况下可有效缓解失焦扩散效应对融合图像质量的影响

三、分组交换与路由 1.广域网的结构 2.编址与分组交换 3.路由问题 4.常用广域网