Internet的安全隐患主要源于计算机网络的脆弱性、 网络通信协议本身固有的缺陷、网络软件与网络服务的 漏洞、网络结构和网络硬件的安全缺陷等几个方面 具体表现为:

一、了解网络信息安全基础知识 二、熟悉网络信息安全体系结构与模型 三、了解网络信息安全管理体系 四、初步掌握网络信息安全评测认证体系 五、了解网络信息安全与法律

一、网络营销的概念 二、网络营销的产生与发展 三、网络营销的功能与特点 四、网络营销与传统营销 五、网络营销的理论基础

基本概念 （1）网络的图表示 （2）节点的聚类系数 （3）节点的介数 （4）平均度和度分布 结构模型 （1）小世界网络 （2）无标度网络 （3）社区网络

4.1 引言 4.2 100BASE-T网络 4.3 千兆位以太网 4.4 100VG-AnyLAN网络 4.5 FDDI网络 4.6 ATM网络 4.7 交换式网络 4.8 广域网络

8.1网络管理( Network Management)的主要功能 8.2简单网络管理协议(sMP) 8.3网络管理新技术 8.4网络维护(Network Maintenance)与故障排除(Failure Restore) 8.5典型的网络管理软件

在语音识别中,卷积神经网络(convolutional neural networks,CNNs)相比于目前广泛使用的深层神经网络(deep neural network,DNNs),能在保证性能的同时,大大压缩模型的尺寸.本文深入分析了卷积神经网络中卷积层和聚合层的不同结构对识别性能的影响情况,并与目前广泛使用的深层神经网络模型进行了对比.在标准语音识别库TIMIT以及大词表非特定人电话自然口语对话数据库上的实验结果证明,相比传统深层神经网络模型,卷积神经网络明显降低模型规模的同时,识别性能更好,且泛化能力更强

网络传送是个很复杂的过程,为了实现计算机之间可靠地交换数据,许多工作要协调(如发送信号的 数据格式,通信协调与出错处理,信号编码与电平参数,传输速度匹配等) 假定一个与网络相连的设备正向另一个与网络相连的设备发送数据,由于各个厂家有其各自的实现方 法,这些设备可能不完全兼容,它们相互之间不可能识别和通信。解决方法之一是在同一个网络中全部使 用某一厂家的专有技术和设备,在网络互连的今天已不可行

6.1 神经网络模型 6.2 反向传播多层前馈神经网络 6.3 其他神经网络 6.3.1遗传神经网络 6.3.2 径向基函数神经网络 6.3.3 概率神经网络PNN 6.3.4 竞争特征映射神经网络

1.1 短距离无线网络概述 1.3 无线传感器网络的特征 1.4 无线传感器网络的关键技术 1.5 无线传感器网络的应用 1.6 无线传感器网络仿真平台 1.7 无线传感器网络开发平台 1.8 小结