物联网的安全与隐私保护问题直接关系到物联网服务能否得到真正的实际推广应用,从信息安全的机密 性、完整性和可用性等三个基本属性出发,分析了物联网安全的特征和面临的安全问题,讨论了物联网安全的系统 架构,以及一些安全关键技术,包括密钥管理、认证与访问控制、安全路由、隐私保护、入侵检测与容错容侵等,对其 中的密钥管理和路由技术进行了较详细的讨论。

基于瞬时统计特征的调制方式自动识别，董雪，张晓林，本文通过对非协作通信环境下的调制识别算法进行研究，针对2ASK、4ASK、2FSK、2PSK、MSK、FM、LSB和USB等八种通信信号，提出一种基于瞬时统

第1章 深度学习介绍 2 1.1. 深度学习与机器学习的区别 2 1.1.1. 特征提取方面 2 1.1.2. 数据量和计算性能要求 3 1.1.3. 算法代表 3 1.2. 深度学习的应用场景 4 1.3. 深度学习框架介绍 4 1.3.1. 常见深度学习框架对比 4 1.3.2. TensorFlow的特点 6 1.3.3. TensorFlow的安装 7 1.4. END 8

目的：探讨桂林市道路交通事故伤亡特征和道路交通事故时间分配特征。 方法：通过对桂林市2007-2014年道路交通事故数据进行分析，探讨道路交通伤害的伤亡特征和道路交通事故的时间分布特征。 结果：共研究了3162例道路交通事故伤亡。 大多数研究对象是男性（63.23％），几乎是女性的两倍。 伤亡年龄为5至78岁，平均年龄为33.65±16.76岁。 男性的RTC死亡率显着高于女性（61.39对38.61，P <0.05）。 RTIs对成年人的影响不成比例，其中大多数死亡发生在15-59岁的人群中。 RTC的死亡率因教育程度的不同而有很大差异，其中三分之一以上发生在中学人群中。 大约40.25％的道路交通事故死亡发生在日常工作中，这表明死亡率显着高于其他职业（P <0.05）。 道路交通死亡的季节分布涉及Spring（24.72％），夏季（15.56％），秋季（30.56％）和冬季（29.17％）。 道路交通死亡的比例从9:00-12:00的最低6.02％到0:00-3：0的最高的16.78％不等； 午夜（0:00-3:00）显示报告的道路交通死亡比例显着更高（P <0.05）。 上肢和下

1、MFCC概述 在语音识别（Speech Recognition）和话者识别（Speaker Recognition）方面，最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数（Mel-scale FrequencyCepstral Coefficients，简称MFCC）。根据人耳听觉机理的研究发现，人耳对不同频率的声波有不同的听觉敏感度。从200Hz到5000Hz的语音信号对语音的清晰度影响较大。两个响度不等的声音作用于人耳时，则响度较高的频率成分的存在会影响到对响度较低的频率成分的感受，使其变得不易察觉，这种现象称为掩蔽效应。由于频率较低的声音在内耳蜗基底膜上行波传递的距离大于频率较高的声音，故一般来说

在财务领域，纸质报表向电子报表的转换需要大量的人工和时间成本。本文探究了纸质财务报表的自动识别过程，通过预处理、表头和表格区域的分割提取、单元格分割、字符提取与识别、表格还原等过程实现报表图片的转换，在实现报表信息便捷存储和查询的同时，也克服了人工录入的低效率、高成本等缺点。实验结果表明，该算法能有效实现图像的倾斜校正，且无需设置提示框限定拍摄范围；能有效分割表格格式的字符，其准确率为99.3%，无需手动框选待识别字符；字符识别准确率为93.7%，其中数字识别的准确率为97.8%，总体字符识别准确率相较Tesseract提升了8.1%。

该部分涉及特征变量编码、特征相关性分析、训练集测试集拆分、PCA主成分分析、自动化特征选择及K-means聚类分析。

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数学深度学习的特征分析

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