数据加密技术的研究综述毕业(设计)论文.doc

基于CCD的侧向散射激光雷达不受几何因子的影响, 是探测近地面气溶胶的有力工具。夜晚的探测技术已成熟, 由于背景光中夜晚的月光和星光远弱于白天的太阳光, 故利用夜晚探测技术得到的白天气溶胶信噪比很低。实验中选用窄带滤光片和小张角镜头, 通过校正窄带滤光片透射率、缩短单次曝光时间、多次曝光平均等技术可有效提高白天探测气溶胶的信噪比。白天个例表明, 侧向散射激光雷达与后向散射激光雷达反演的气溶胶后向散射系数廓线在0.75~1.50 km范围内的变化趋势一致, 并对0.75 km以下侧向散射激光雷达探测的正确性进行了验证。对合肥地区近地面气溶胶后向散射系数进行了37 h的连续昼夜探测, 并与同一地点的温度、PM2.5质量浓度联合进行分析。研究表明, 改进后的白天侧向散射激光雷达技术是正确、可行的。

红炉火整理，共11讲

"通向AGI之路：大型语言模型（LLM）技术精要" 大型语言模型（LLM）技术精要是当前人工智能（AI）领域的热点话题。随着ChatGPT等大型语言模型的出现，人们开始关注LLM技术的发展前景和潜力。本文将从LLM技术的发展历程、技术精要和未来的发展趋势进行讨论。 一、大型语言模型（LLM）技术发展历程 LLM技术的发展可以追溯到Bert时代，但真正的技术跃迁来自GPT 3.0的出现。GPT 3.0不仅仅是一项具体的技术，更体现了LLM应该往何处去的发展理念。自此之后，国内的技术发展gap开始拉大，ChatGPT只是这种发展理念差异的一个自然结果。 二、LLM技术精要 LLM技术的精要在于其能够学习和存储大量数据，并将其转化为有用的信息。LLM可以通过海量数据学习到知识，并将其存储在模型中。随着LLM规模逐步增大，会带来一些影响，如模型的计算复杂度增加和数据存储需求的增加。 三、In Context Learning和Instruct技术 In Context Learning是一种学习方法，它可以让LLM模型在特定上下文中学习和应用知识。Instruct技术是OpenAI推出的一个技术，可以让LLM模型更好地理解和执行指令。In Context Learning和Instruct技术的结合将使LLM模型的能力更加强大。 四、LLM的推理能力和思维链CoT LLM模型具备推理能力，可以通过思维链CoT来实现。思维链CoT是一种基于LLM模型的推理方法，可以让模型更好地理解和推理问题。 五、未来发展趋势 LLM技术的未来发展趋势将是更加强大和智能的模型。随着LLM规模的增加，模型的能力将更加强大，可能会带来一些影响，如模型的计算复杂度增加和数据存储需求的增加。 LLM技术精要在于其能够学习和存储大量数据，并将其转化为有用的信息。LLM技术的未来发展趋势将是更加强大和智能的模型，为人类带来更多的便捷和价值。

Pandas+python可视化技术对医疗数据进行数据与处理、数据分析、数据可视化

一步一图，详细介绍项目中22个生产级技术方案设计和代码落地，并对代码落地后的方案，部署到阿里云端环境进行演示和性能压测

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ARP协议的基本原理与基本工作过程及ARP欺骗技术，通过arp欺骗软件监听两台主机A和B之间通信的内容，获得有用的数据，懂得防御ARP欺骗的重要性。

本文讨论了宽带时域测量技术应用于测量电磁干扰(EMI) 时所具备的优势。宽带时域测量技术用于EMI测量时，其数字信号处理能力使它能够实时仿真传统模拟设备的各种测量模式，如峰值检测模式、平均值检测模式、 RMS检测模式和类峰值检测模式。同时，它还能引入诸如相位谱、短时谱、统计评估以及基于FFT的时－频分析方法等新的分析理念。由于时域技术允许对整个 信号谱内的幅度和相位信息进行并行处理，因此测量时间至少可以缩短一个数量级。本文还讨论了该技术中用到的信号处理算法和利用时域电磁干扰系统(TDEMI)进行实际测量得到的测量结果。

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