一、无监督学习神经元网络 竞争学 Kohonen习和自组织网络。 竞争学习根据输入模式来更新权值,输入单元i与所有输。出单元j用w连接。输入的数目即为输入的维数,输出的数目即为输入数据要聚类的数目

本章围绕网络工程施工过程中各阶段的要点,并结合网络拓朴结构:总线型、星型、环型 叙述网络工程施工过程中的实用技术

基于面部动态表情序列，针对静态表情缺少时间信息等问题，将空间特征与时间特征融合，利用神经网络在图像分类领域良好的特征，对需要进行细节分析的表情序列进行处理，提出基于分离式长期循环卷积网络(Separate long-term recurrent convolutional networks, S-LRCN)的微表情识别方法。首先选取微表情数据集提取面部图像序列，引入迁移学习的方法，通过预训练的卷积神经网络模型提取表情帧的空间特征，降低网络训练中过拟合的危险，并将视频序列的提取特征输入长短期记忆网络(Long short-team memory, LSTM)处理时域特征。最后建立学习者表情序列小型数据库，将该方法用于辅助教学评价

教学目的:通过学习,认识网络经济 对传统产业的影响、两者之间的基本关系 以及在网络经济过渡时期两者相互融合的 基本实现方式。 教学要求:重点明确网络经济带给传统 产业的变革以及两者之间的基本关系

教学目的:通过学习,认识到网络经 济的发展目前还存在着一系列的瓶颈,只 有突破这些瓶颈,网络经济才能真正成为 21世纪的主导产业。 教学要求:重点掌握网络经济所遭遇的主、 客观资源瓶颈的具体内涵

教学目的:通过与传统经济学的比较学习,熟 悉网络经济下有关消费者需求的特殊性。 教学要求:重点掌握网络外部性原理和边际效 用递增规律。 学习方法:本章以微观经济学的需求理论为基 础,所以在学习过程中最好能自学一下有关需 求的基本原理,这样对后面知识的理解比较有 帮助

本章主要介绍计算机网络互连设备、 Internet的基础知识与应用。通过本章学习 ,大家应该能够掌握: 熟悉国际互联网 Internet的概念及网络服 务 计算机网络的互连设备 掌握TCP/IP参考模型的具体内容 IP地址 Internet与运行机制

竞争学习和Kohonen自组织网络 竞争学习根据输入模式来更新权值，输入单元i与所有输 出单元j 用wij 连接。输入的数目即为输入的维数，输出的 数目即为输入数据要聚类的数目

本章重点学习局域网的拓扑结构、特点及主要功能 局域网的组成 虚拟局域网 局域网的模型 掌握网络传输介质，如同轴电缆、双绞线和光缆的使用方法 学习网线在不同网络环境中的制作及网卡的安装调试等

对网络工程验收是施工方向用户方移交的正式手续,也是用户对工程的认可。尽管许多单 位把验收与鉴定结合在一起进行,但验收与鉴定还是有区别的,主要表现如下 验收是用户对网络工程施工工作的认可,检查工程施工是否符合设计要求和符合有关施工 规范。用户要确认,工程是否达到了原来的设计目标?质量是否符合要求?有没有不符合原设 计的有关施工规范的地方?