内容概要：本文档是关于使用ResNet-50网络实现图像情感分类的深度学习实验报告。首先介绍了ResNet网络的特点及其优越性，特别是在图像识别领域的优势，主要包括解决梯度消失和梯度爆炸问题、信息传输完整性、特征学习能力等方面。文档详细描述了实验的设计过程，从理论基础到程序实现再到模型训练、优化、评估和最终的数据可视化等多个环节。重点展示了使用ResNet-50网络在处理图像情感分类问题上的优越性，并进行了详细的性能评估和技术细节探讨。 实验采用了SGD优化器，在ResNet的基础上做了超参数调节、预训练模型微调等工作，通过大量的迭代使最终的平均正确率达到45.2%, 最高达到52.1%。同时也指出了当前实验中存在的局限性及未来可能的方向，包括但不限于数据增强、细化调参以及探索更深的网络模型。 适合人群：具有一定的深度学习基础知识，尤其熟悉卷积神经网络（CNN）的从业者和研究者，或者想要深入了解图像分类特别是情感分类领域的研究人员。 使用场景及目标：本文适合于那些希望采用类似技术栈进行图像识别项目的团队和个人开发者；对于希望提高现有图像识别系统的准确性和效率的研究人员同样有价值。具体来说，该资源可用于理解和实践如何使用ResNet等先进CNN模型解决实际中的图像情感分类任务，通过学习代码实现和实验配置，帮助使用者建立自己的高质量分类模型。 阅读建议：读者应在了解基础的深度学习概念基础上阅读此文，重点理解ResNet的基本架构及其实现方式，以及各部分（比如Bottleneck block、残差连接）的具体作用机制。实验部分的内容可以帮助读者掌握数据准备、模型选择与调整的方法，同时也可以从中学习到有效的超参数调节技巧和其他优化策略。

根据提供的实验报告大纲，我们可以提炼出以下几个主要的知识点： ### 一、实验背景与目标 #### 背景介绍 本实验是针对湖南科技大学计算机科学与工程学院开设的《传感器网络及应用A》课程进行的一次实践教学活动。实验旨在通过Omnet++这一模拟平台，帮助学生理解和掌握无线传感器网络中的差错控制协议。 #### 实验目标 本次实验的目标主要包括： 1. **实现报文自动收发和重传功能**：即通过编程实现组帧协议、数据检错机制以及自动重传请求（ARQ）协议，确保数据能够准确无误地传输。 2. **性能分析**：通过仿真实验来分析和评估协议的性能指标，如数据帧平均响应时间等。 ### 二、实验内容与方法 #### 实验内容 1. **实现停等式ARQ协议仿真**：这是一种简单的差错控制协议，当发送方发送一个数据帧后，会等待接收方的确认（ACK），只有在收到确认后才会发送下一个数据帧。 2. **性能指标数据帧平均响应时间仿真**：通过模拟实际的无线通信环境，记录并计算每个数据帧从发送到接收到确认的平均时间。 3. **设计滑窗ARQ协议**：在此基础上，进一步设计并实现滑动窗口版本的ARQ协议，以提高数据传输效率。同时，还需要添加CRC校验程序，以增强差错检测能力。 #### 实验方法 - **使用Omnet++模拟软件**：作为主要的实验工具，用于构建无线传感器网络模型，并实现上述协议的仿真。 - **编程实现**：利用C++语言编写相应的模块代码，包括发送端和接收端的处理逻辑。 ### 三、实验步骤 1. **环境搭建**：确保实验所需的台式计算机已安装好Omnet++软件，并配置好开发环境。 2. **协议实现**：按照实验内容的要求，编写具体的协议实现代码。 3. **性能测试**：通过调整不同的参数（如信道噪声、传输速率等），观察协议在不同条件下的表现，并收集相关数据。 4. **数据分析**：对收集的数据进行整理和分析，得出结论。 ### 四、实验结果与讨论 #### 结果展示 1. **网络仿真时动画截图**：提供实验过程中网络行为的可视化展示，帮助理解数据传输过程。 2. **ARQ协议流程图**：详细展示协议的工作流程，有助于理解其工作原理。 3. **ARQ协议实现代码**：附上完整的代码，并加入详细的注释，方便他人阅读和理解。 #### 讨论 通过对实验结果的分析，可以讨论以下几点： - **协议的有效性**：评估所实现的ARQ协议是否能够有效减少数据传输中的差错。 - **性能优化**：探讨如何进一步提高协议的性能，例如通过调整滑动窗口大小等参数。 - **应用场景**：考虑这些协议在实际无线传感器网络中的应用可能性。 ### 五、实验总结 基于实验的结果和讨论，总结本次实验的主要收获，并提出可能存在的问题以及改进的方向。这不仅有助于加深学生对无线传感器网络的理解，也为未来的研究提供了宝贵的参考。

人形机器人产业发展研究报告（2024年）.pdf

《湖南大学信号与系统源代码程序及实验报告》是一份包含深入学习和实践"信号与系统"课程所需资源的综合资料。这份资料由湖南大学信息学院的颖异乐帝精心整理并分享，旨在帮助学生更好地理解和掌握这门关键的电子工程和计算机科学领域的基础课程。 “信号与系统”是电子信息和通信工程专业的重要课程，它涵盖了信号的基本概念、系统分析方法、滤波器设计、频谱分析等核心内容。源代码程序部分提供了实际操作的例子，帮助学生将理论知识转化为实际应用，通过编程实现各种信号处理和系统分析任务。例如，这些源代码可能包括傅里叶变换的实现、滤波器的设计以及系统的模拟。 实验报告则反映了学生在实验室中的实际操作和理解过程。通常，实验报告会详细记录实验目的、设备配置、实验步骤、数据处理、结果分析和结论。通过阅读和参考这些报告，其他学生可以了解如何进行实验，如何分析数据，并从中学习到解决问题的方法。 信号与系统四次实验报告打包.rar 文件可能包含了四次不同实验的完整过程，从实验准备到实验数据的处理，再到最终的结果分析。这些报告可能涉及了不同类型的信号（如连续时间信号和离散时间信号）、不同的系统模型（如线性时不变系统）以及不同的分析方法（如Z变换和拉普拉斯变换）。 信号与系统源代码.rar 文件很可能是用编程语言（如C++、Python或Matlab）编写的，用于处理和分析信号的程序。这些代码可以帮助学生直观地理解算法的运作机制，比如快速傅里叶变换(FFT)、滤波器设计、卷积和相关操作。 信号实验七、八、九要求[1].zip 文件则可能包含了后续三个实验的具体要求和指导，包括实验目标、预期结果、必要的预备知识以及实验报告的格式。这些要求有助于学生在开始实验前明确方向，确保实验的顺利进行。 通过这份资料，学生不仅可以深化对信号与系统理论的理解，还能通过实际操作提升自己的编程技能和问题解决能力。同时，这些资源也适合教师作为教学辅助材料，以增加课堂互动性和实践性。这是一份宝贵的教育资源，对于学习和教学信号与系统课程都有着极大的价值。

2022 年，党的二十大胜利召开，吹响了全面迈向第二个百年奋斗目标的嘹亮号角。在加快构建新发展格局、着力推动高质量发展的进程中，党和国家将安全置于更加显著的战略位势，这无疑为网络安全及行业发展注入了更加强大的发展动力和信心。网络安全在新百年奋斗征程中，将沿着二十大报告明确的发展方向、发展体系、发展特征踔厉前行。从发展方向看，“总体国家安全观”要求网络安全行业牢固使命意识突出核心主业;从发展体系看，“新安全格局”要求网络安全行业强化协同合作、构筑生态共赢;从发展特征看，“中国式现代化”为网络安全行业发展勾画了明确的发展场景和需求框架。 “数据要素安全”“供应链安全”“网络战”等成为引发高关注回顾过去的一年，度的国内外网络安全高频热点领域。而其背后反映的实质，则是网络安全的要素化、资产化、融合性趋势正在加速拓展演进。

自2020年始，人类进入了21世纪的第二个十年，全球进入了百年未有之大变局，新十年的开始即被新冠疫情逆转了全球化发展的历程，而至2022年3月俄乌战争又突然爆发，紧接着2023年7月“巴以冲突"皱起，世界快速进入动荡中，不确定性激增，网络对抗愈演愈烈，导致中国网络安全市场和环境受到重大影响。 作为国内最具影响力的信息安全专业媒体之一，安在新媒体，从2015年成立以来，一贯秉持专业内涵和大众视角之基调，以人物采访、热点报道、品牌推广、资源对接等方式，为中国网络安全产业发展摇旗助力。而由安在新媒体发起并组织的企业网络安全专家联盟暨“诸子云“社群，更是把视角聚焦在除攻防圈、技术圈、厂商圈之外网络安全产业不可或缺的阵地--网络安全用户企业，也就是我们俗称的"甲方”。

基于SpringBoot宠物领养系统，系统包含两种角色：管理员、用户,系统分为前台和后台两大模块，主要功能如下。 前台： 1. 首页：展示宠物领养相关信息和公告。 2. 宠物领养：用户可以查看并申请领养宠物。 3. 宠物认领：用户可以发布宠物认领信息。 4. 感谢信：用户可以发布领养宠物后的感谢信。 5. 教学视频：展示相关的宠物教育和训练视频。 6. 公告：展示系统内部公告信息。 7. 个人中心：用户可以管理个人信息和查看领养记录和认领记录。 后台： 用户： 1. 个人中心：管理个人信息和进行相关操作。 2. 宠物领养管理：管理员宠物领养信息和审核领养申请。 3. 宠物认领管理：管理员宠物认领信息和审核认领申请。 4. 教学视频管理：管理宠物教育和训练视频。 5. 感谢信管理：管理领养宠物后的感谢信。 6. 公告管理：发布和管理系统内部公告信息。 管理员： 1. 个人中心：管理管理员个人信息和进行相关操作。 2. 管理员管理：管理系统内部管理员信息和权限。 3. 用户管理：管理系统内部用户信息和权限设置。 4. 宠物领养管理：管理宠物领养信息和审核领养申请。 5. 宠物认领管理

标题中的“基于System View的2DPSK调制解调系统的设计和仿真”是指使用System View软件进行2DPSK（二进制相移键控）调制解调系统的建模与仿真工作。System View是一款广泛应用于通信系统建模与仿真的工具，它允许用户通过图形化界面构建复杂的通信系统模型。 2DPSK是一种数字调制技术，它通过改变信号的相位来传输信息。在2DPSK系统中，通常有两种类型：DBPSK（差分二进制相移键控）和 DQPSK（差分四进制相移键控）。在这个系统中，描述中提到的“差分编码/译码”是关键环节，它能够解决相位模糊问题。在传统的PSK系统中，由于载波同步误差，可能会出现180°的相位不确定性，导致解调时的错误。而差分编码通过比较连续两个符号的相位差来传输信息，即使载波相位发生180°变化，差分解码器仍能正确恢复原始数据，因为相邻符号间的相位差不受此影响。 “相干接收2DPSK系统分析”可能是指PPT文件，其中详细讨论了采用相干检测技术的2DPSK接收机的工作原理和性能分析。相干接收是利用本地载波与接收到的信号进行相干检测，通过比较它们的相位来解调信号，这种方法对于相位信息的检测非常敏感，适合2DPSK系统的应用。 “07通信2 徐斌、吴镛、金华宇.doc”可能是一份实验报告，由徐斌、吴镛和金华宇三位同学共同完成，详细记录了他们在通信课程中的2DPSK调制解调系统设计和仿真实验的过程、结果以及分析。这份文档可能包含了实验目的、理论基础、系统模型建立、仿真参数设置、仿真结果以及结论等内容。 “2DPSK.svu”文件可能是System View的工程文件，保存了2DPSK系统模型的具体配置和参数，可以直接在System View环境中打开进行复现或进一步研究。 综合这些信息，我们可以深入学习2DPSK调制解调技术，了解其在克服相位模糊方面的优势，以及如何使用System View进行系统建模和仿真。此外，还可以通过阅读实验报告和PPT来掌握相干接收的实际应用和系统性能分析方法。这些资料对理解数字通信系统，尤其是2DPSK调制解调技术具有重要的实践价值。

**ARM学习报告一二三** ARM（Advanced RISC Machines）架构是一种广泛应用在嵌入式系统、移动设备、服务器等领域的精简指令集计算机（RISC）架构。这份“ARM学习报告”旨在帮助读者深入理解ARM处理器的工作原理以及如何进行基于ARM的开发工作。报告分为三个部分，分别标记为001、002、003，涵盖从基础概念到实际开发应用的广泛内容。 **001：ARM基础** 这部分主要介绍ARM的历史、特点以及在市场上的地位。ARM架构以其低功耗、高性能和灵活性闻名，广泛应用于各种设备，从微控制器到超级计算机。它介绍了ARM指令集的结构，包括寄存器布局、指令编码以及操作模式。此外，还会讨论不同系列的ARM处理器，如Cortex-A、Cortex-R和Cortex-M，它们分别适用于不同的应用场景。 **002：开发环境搭建与编程** 这一部分详细讲解如何设置ARM开发环境，包括选择合适的开发工具链，如GNU Arm Embedded Toolchain，以及安装集成开发环境（IDE），如Keil uVision或Eclipse。读者将学习如何编写、编译和调试ARM汇编代码和C/C++代码。同时，还会涉及连接器、加载器的概念，以及如何生成可执行文件。 **003：在开发板上的实践** 这部分以实际的开发板为例，如BeagleBone、Raspberry Pi或STM32开发板，讲解如何进行硬件连接、固件烧录和系统启动过程。读者将学习如何使用串口通信工具进行调试，理解bootloader的作用，以及操作系统（如Linux或RTOS）在ARM上的运行机制。此外，还会涉及到驱动程序的编写和设备树配置，这些都是在实际项目中必不可少的技能。 **学习资源的利用** 本报告提供的学习资源不仅限于理论知识，还包括了丰富的实践案例和代码示例，帮助读者将理论与实践相结合，提升动手能力。通过学习这份报告，无论是对ARM新手还是有经验的开发者，都能增强对ARM体系结构的理解，提高开发效率，并为解决实际问题打下坚实的基础。 总结来说，"ARM学习报告一二三"是一份全面且深入的学习资料，涵盖了ARM从基础到高级的各个方面，是想要在嵌入式系统领域或者ARM开发上提升自己的人的宝贵财富。通过深入学习并实践报告中的内容，你将能够更好地掌握ARM技术，自如地应对各种开发挑战。

# 基于深度学习的医学图像报告生成系统 ## 项目简介 本项目是一个基于深度学习的医学图像报告生成系统，旨在通过结合自然语言处理（NLP）和图像处理技术，自动生成针对医学X光图像的诊断报告。系统能够从输入的X光图像中提取关键信息，并生成详细的医学报告描述，帮助医生快速获取图像信息，提高诊断效率。 ## 项目的主要特性和功能 1. 图像特征提取使用预训练的CheXNet模型对X光图像进行特征提取，获取图像的高级表示。 2. 注意力机制在生成报告时，模型使用注意力机制关注图像中的关键区域，确保生成的报告内容准确且相关。 3. 文本处理采用LSTM（长短期记忆）网络处理文本数据，生成连贯且语义丰富的医学报告描述。 4. 多模态融合结合图像和文本信息，生成更加全面和准确的医学报告，确保信息的完整性和准确性。 5. 模型训练与评估提供完整的模型训练流程，包括数据加载、模型编译、训练、验证和评估，确保模型的性能和可靠性。