1、掌握两种宏观经济政策(货币政策与财政政策)、在两种汇率制度(固定汇率与浮动汇率)与两种资本管制状况(资本完全管制与完全自由)下,如何同时实现两种均衡(对内均衡与对外均衡)

同步定位与地图构建技术（SLAM）是当前机器人领域的重要研究热点，传统的SLAM技术虽然在实时性方面已经达到较高的水平，但在定位精度和鲁棒性等方面还存在较大缺陷，所构建的环境地图虽然一定程度上满足了机器人的定位需要，但不足以支撑机器人自主完成导航、避障等任务，交互性能不足。随着深度学习技术的发展，利用深度学习方法提取环境语义信息，并与SLAM技术结合，越来越受到学者的关注。本文综述了环境语义信息应用到同步定位与地图构建领域的最新研究进展，重点介绍和总结了语义信息与传统视觉SLAM在系统定位和地图构建方面结合的突出研究成果，并对传统视觉SLAM算法与语义SLAM算法做了深入的对比研究。最后，展望了语义SLAM研究的发展方向

提出了基于免疫遗传算法的形态学自适应结构元素生成算法，并将其用于光学相干断层成像(optical coherence tomography，OCT) 图像中视网膜组织边缘检测. 首先将图像进行去噪和粗分割的预处理，并将图像划分为若干子图像; 其次对每一子图利用免疫遗传算法求取自适应结构元，初始随机生成固定长度的二进制数串作为抗体，并将其转化为结构元素格式，以图像二维熵定义抗体适应度，根据子图像本身结构特征信息，寻找最优抗体结构元素; 最后利用寻优得到的各结构元素对子图进行形态学边缘检测，合并各子图的分割结果，实现整体图像目标边界提取. 实验结果表明了该方法在图像目标边界提取的有效性

第一节 连续反应器中物料混合状态分析 第二节 停留时间分布的测定及其性质 第三节 非理想流动模型 第四节 混合程度及对反应结果的影响 第五节 非理想流动反应器的计算

将传统涂料与改性石墨烯复合，在7A52铝合金基体上制备防腐性能优良的石墨烯复合涂层.采用电化学噪声技术监测石墨烯改性涂层在质量分数为3.5%的NaCl溶液中的初期腐蚀过程.通过电化学噪声的时域分析、时域统计分析、傅里叶变换、频域分析，对不同石墨烯含量复合涂层的腐蚀过程进行研究，确定石墨烯具有最佳防腐蚀性能含量，根据电化学噪声特征参数的变化对涂层腐蚀情况进行具体研究.结果表明：添加不同含量的改性石墨烯，涂层在一定时间内出现不同程度的电化学噪声；当石墨烯涂层发生腐蚀时，电流电位变化过程为：波动范围由小变大→两者同步波动→电位缓升急降→两者波动范围再次变小.涂层交流阻抗在高频区的阻抗值随改性石墨烯含量的增加而增加；涂层添加改性石墨烯后，涂层腐蚀电位明显正移，自腐蚀电流密度减小，涂层的耐腐蚀性能明显提高；不同石墨烯含量涂层在3.5% NaCl溶液浸泡后铝合金表面出现不同程度点蚀，质量分数1%的石墨烯涂层仅出现少量点蚀坑；结合交流阻抗、极化曲线结果以及铝合金表面腐蚀形貌，综合分析确定石墨烯质量分数为1%时涂层防腐蚀性能最佳

降雨是诱发滑坡的主要因素之一,尤其在暴雨条件下,更易激发滑坡.随着南帮边坡开采高陡化,滑坡发生频繁.为研究降雨条件下南山矿凹山采场南帮边坡稳定性特征,采用MSR300型雷达对边坡进行了连续4 a的实时稳定性监测,基于采集到的采场降雨数据和边坡滑移数据,分析了降雨量和降雨强度与边坡变形规律,对凹山采场滑坡各阶段进行了划分,建立了凹山采场边坡失稳模型和预警阈值.结果表明:凹山采场变形与降雨量呈正相关,服从幂函数规律;边坡变形速度曲线与降雨强度有良好的一致性,滑坡一般发生在最大降雨强度之后;滑坡阶段主要包括初始变形阶段,稳定变形阶段和加速变形阶段;报警阈值分别为:6 h时序内,位移阈值为20 mm,速度阈值1.5 mm·h-1;12 h时序内,位移阈值为30 mm,速度阈值为2.5 mm·h-1.凹山采场滑坡曲线与岩土体非稳定蠕变曲线具有较高的相似性,位移曲线出现了\阶跃\现象,速度曲线出现了\尖凸\现象,这种情况易引起滑坡事故,其中在位移曲线的\拐点\处和相应速度曲线的\凸点\处发生滑坡的可能性最大.研究成果为类似矿山边坡稳定性监测和破坏机制提供了科学依据和参考

一、对称密码算法 1 运算速度快、密钥短、多种用途、历史悠久 2 密钥管理困难(分发、更换) 二、非对称密码算法 1 一只需保管私钥、可以相当长的时间保持不变、需要的数目较小 2 -运算速度慢、密钥尺寸大、历史短

4.1公钥密码体制的基本原理 一、对称密码体制的缺点: 二、密钥分配和管理 传统密钥管理两两分别用一对密钥时,则n个用户需要

一、对称密码体制 二、K=K,或者由其中一个很容易推出另一个。 三、特点:发送者和接收者之间密钥必须安全传送。 四、代表密码:des,idea

大数据是多源异构的。在信息技术飞速发展的今天，多模态数据已成为近来数据资源的主要形式。研究多模态学习方法，赋予计算机理解多源异构海量数据的能力具有重要价值。本文归纳了多模态的定义与多模态学习的基本任务，介绍了多模态学习的认知机理与发展过程。在此基础上，重点综述了多模态统计学习方法与深度学习方法。此外，本文系统归纳了近两年较为新颖的基于对抗学习的跨模态匹配与生成技术。本文总结了多模态学习的主要形式，并对未来可能的研究方向进行思考与展望