针对影响建筑施工现场安全的因素具有一定灰性的特点,建立了基于灰色欧几里德关联理论的评价模型,构建了建筑施工现场安全评价指标体系.应用区间层次分析法确定了各评价指标的权重,并利用该方法修订了现有的建筑施工安全检查表.计算了灰色相对欧几里德加权关联度,得出了所评价施工现场的安全管理水平排序.结果表明:在掌握实际的建筑施工现场检查数据的情况下,应用该模型可以获得较好的安全评价结果

掌握水体、饮用水、安全饮用水的概念;了解水的卫生学意义,掌握饮用水的基本卫 生要求;了解饮用水的调查与评价;掌握安全饮用水的保证措施;掌握废水与生活污水处 理的主要原则和基本方法

营养生理学是食品质量与安全系的重要专业基础课。通过本课程学习,使学生掌握正常 人体生命活动的基本规律,了解各器官系统的生理功能,了解营养成分和功能性因子对人体 生理功能的影响和调节,使学生掌握营养生理学的基本理论、基本知识和基本研究方法,为 学生今后从事食品质量与安全,从事功能性食品的开发和研究,奠定良好基础

 了解安全操作系统的安全策略与模型。  了解安全操作系统的访问控制机制。  了解安全操作系统的评测方法与准则

3.1 信息保障体系的基本概念 3.2 信息保障体系的构成 3.2.1 国家信息保障体系的构成 3.2.2 信息保障体系模型 3.2.3 信息安全保障体系框架 3.2.4 信息保障体系设计和建设的基本原则 3.3 信息系统安全等级保护 3.3.1 等级保护建设的相关国际标准 3.3.2 信息及信息系统的分级 3.3.3 等级保护技术分级 3.3.4 等级保护要素与实施过程  4.1 计算机硬件安全缺陷及环境威胁  4.2 计算机硬件安全技术 4.2.1 硬件访问控制技术 4.2.2 防拷贝技术 4.2.3 硬件防辐射技术(电磁泄露)  4.3 环境安全技术 4.3.1 机房安全等级 4.3.2 机房环境基本要求 4.3.3 机房场地环境  4.4 基于物理方法的安全策略 物理隔离、远程灾备和双机热备份

第一章 绪论 第二章 流行病学基本概论 第三章 流行病学资料的来源与疾病分布 第四章 常用流行病学研究方法 第五章 诊断试验和筛检试验 第六章 环境与人类健康 第七章 环境有害因素对健康的危害 第八章 环境有害因素的预防与控制 第九章 营养素与合理营养 第十章 合理营养指导 第十一章 食品安全 第十二章 职业病概述 第十三章 职业卫生服务与职业病管理

1HRA在PSA中的作用与意义 人因可靠性分析(HRA):以人因工程、系 统分析、认知科学、概率统计、行为科学等 学科为理论基础,以对人的可靠性进行定性 与定量分析和评价为中心内容,以分析、预 测、减少与预防人的失误为研究目标。 概率安全评价(PSA):对来自系统运行各 个水平上的损害和其他不期望后果进行辨识, 并对相关事件作出定性定量分析、评价、预 测的系统安全/风险评估方法

第一节 井巷断面上风速分布 一、风流流动状态 二、井巷断面上风速分布 第二节 摩擦阻力 一、摩擦阻力 二、摩擦阻力系数与摩擦风阻 三、井巷摩擦阻力计算方法 第三节 局部阻力 一、局部阻力及其计算 二、局部阻力系数和局部风阻 第四节 矿井总风阻与等级孔 一、井巷阻力特性 二、矿井总风阻 三、矿井等级孔 第五节 井巷通风阻力测算 一、通风阻力hR测算 二、局部阻力测算 三、井筒阻力测算 四、测算结果分析 第六节 降低矿井通风阻力措施 一、降低井巷摩擦阻力的措施 二、降低局部阻力措施

学科基础课平台必修课 《高等数学 A1》 《高等数学 A2》 《大学物理 A1》 《大学物理 A2》 《大学物理实验》 《C++程序设计》 《C++程序设计实验》 《C++程序设计实训》 《线性代数》 《概率论与数理统计 B》 《离散数学Ⅰ》 《计算机组成原理 I》 《数据结构 I》 《数据结构 I 实验》 《计算机网络原理Ⅰ》 《操作系统 I》 《操作系统Ⅰ》 《电工电子技术 C》 学科基础课平台选修课 《数字逻辑》 《Java 程序设计》 《Java 程序设计实验》 《Java 程序设计》实训 《管理信息系统》 《管理信息系统实训》实践 《数据库原理 A》 《编译原理》 《软件工程概论 A》 《汇编语言与接口技术》 《汇编语言与接口技术》考查大纲 《汇编语言与接口技术》实践 《算法分析与设计》 专业课平台必修课 《C#程序设计》 《AspNet 程序设计 A》实践 《软件项目管理》 《软件工程专业毕业设计（论文）》 《软件工程》毕业实习 《UML 建模语言》 《软件设计与规范》 《UML 软件建模》 《软件设计模式》 《软件工程生产实习》 《软件验证与确认 A》 《软件验证与确认 A》课程实验 《单元测试与软件质量》 《软件工程综合实训 I》 《软件验证与确认 B》 《软件验证与确认 B》课程实验 《软件工程综合实训 II》 专业课平台选修课 《软件工程综合实训 III》 《软件测试技术与工具》 《软件测试技术与工具》课程实验 《单元测试实训》 《集成测试实训》 《软件测试设计与文档规范实训》 《搜索引擎》 《搜索引擎》课程实验 《JavaScript 与 Ajax 开发》实验 《Fortran 与科学计算》 《Java 软件开发实训》 《Oracle 高级数据库开发设计》 《安卓系统编程实训》 《工程数据库技术》 《工程数据库技术》课程实验 《计算方法》 《软件安全测试》 《软件安全测试》课程实验 《经典代码与文档阅读》 《软件安全》 《软件安全》课程实验 《软件部署与维护》 《计算机游戏基础》 《人机交互工程》 《人机交互工程》考查大纲 《网络软件开发技术》

网络环境下的恶意软件严重威胁着工控系统的安全，随着目前恶意软件变种的逐渐增多，给工控系统恶意软件的检测和安全防护带来了巨大的挑战。现有的检测方法存在着自适应检测识别的智能化程度不高等局限性。针对此问题，围绕威胁工控系统网络安全的恶意软件对象，本文通过结合利用强化学习这一高级的机器学习算法，设计了一个检测应用方法框架。在实现过程中，根据恶意软件行为检测的实际需求，充分结合强化学习的序列决策和动态反馈学习等智能特征，详细讨论并设计了其中的特征提取网络、策略网络和分类网络等关键应用模块。基于恶意软件实际测试数据集进行的应用实验验证了本文方法的有效性，可为一般恶意软件行为检测提供一种智能化的决策辅助手段