网络安全教育 演讲人：小熊猫 时间：2021.X.X Network security education 提升网络安全意识，养成良好用网习惯 网络安全教育PPT全文共30页，当前为第1页。 CONTENTS 目录 1 网络安全主要特征 2 网络安全相关法律 3 网络安全防护措施 网络安全教育PPT全文共30页，当前为第2页。 0 1 网络安全主要特征 The user can demonstrate on a projector or computer, or print the presentation and make it into a film to be used in a wider field 第一章 网络安全教育PPT全文共30页，当前为第3页。 主要特征 病毒软件，钓鱼网站，信息丢失， 清理微信僵尸粉诈骗，免费WIFI陷阱 网络安全教育PPT全文共30页，当前为第4页。 0 2 网络安全相关法律 The user can demonstrate on a projector or computer, or print the presentation and make it into a film to be used in a wider field 第二章 网络安全教育PPT全文共30页，当前为第5页。 《中华人民共和国网络安全法》由全国人民代表大会常务委员会于2016年11月7日发布，自2017年6月1日起施行。《网络安全法》是我国第一部全面规范网络空间安全管理方面问题的基础性法律，是我国网络空间法治建设的重要里程碑，是依法治网、化解网络风险的法律重器，为网络安全工作提供切实法律保障。 相关法律 网络安全教育PPT全文共30页，当前为第6页。 0 3 网络安全防护措施 The user can demonstrate on a projector or computer, or print the presentation and make it into a film to be used in a wider field 第三章 网络安全教育PPT全文共30页，当前为第7页。 为了防止他人爬取本文档，我加入了此页面，不影响您使用，用时把此页删除即可。爬取的文档没有动画效果，并且大段文字被切割成了很多小文本框，在修改时比较麻烦，PPT的背景图层有时也被合并了，你想要其中的无背景PNG图片，根本做不到。还需要你自己去除背景。所以不要相信爬取。 网络安全教育PPT全文共30页，当前为第8页。 e7d195523061f1c0205959036996ad55c215b892a7aac5c0B9ADEF7896FB48F2EF97163A2DE1401E1875DEDC438B7864AD24CA23553DBBBD975DAF4CAD4A2592689FFB6CEE59FFA55B2702D0E5EE29CD460A1AC370B226DEBE908B2FF819E4A1FC4F1758D523790F4121B8C80FA7CB37F1EFCCA1FD7CA77B4DF45B8E73C5C3F5414A721527975475 03 如何设置windows系统开机密码 05 01 使用电脑的过程中应采取什么措施 如何将网页浏览器配置得更安全 02 计算机中毒有哪些症状 04 如何防范U盘、移动硬盘泄密 06 勿打开陌生的网页、电子链接或附件 网络安全教育PPT全文共30页，当前为第9页。 接入移动硬盘或u盘为何先进行扫描 如何安全的使用WIFI 如何安全的使用智能手机 如何保护手机支付安全 防范骚扰电话、诈骗、垃圾短信 网络安全教育PPT全文共30页，当前为第10页。 e7d195523061f1c0205959036996ad55c215b892a7aac5c0B9ADEF7896FB48F2EF97163A2DE1401E1875DEDC438B7864AD24CA23553DBBBD975DAF4CAD4A2592689FFB6CEE59FFA55B2702D0E5EE29CD460A1AC370B226DEBE908B2FF819E4A1FC4F1758D523790F4121B8C80FA7CB37F1EFCCA1FD7CA77B4DF45B8E73C5C3F5414A721527975475 1.安装防火墙和防病毒软件，并经常升级； 4.不要执行从网上下载后未经杀毒处理的软件； 2.注意经常给系统打补丁，堵塞软件漏洞； 3.不要上一些不太了解的网站； 5.不要打开MSN 或者QQ 上传送过来的不明文件等。 2 1 4 3 5 使用电脑的过程中应采取什么措施 网络安全教育PPT全文共30页，当

基于无线Mesh网络这一热点技术日益成熟的背景，系统全面地向读者介绍了无线Mesh网络发展的来龙去脉、主要技术和应用，是一本关于无线与移动网络最新理论与技术的专业书籍。内容首先涉及无线Mesh网络的相关技术与发展背景、相关网络结构、MAC协议与资源管理、路由协议、Qos保证机制、安全架构及方案，此外，还介绍了目前在无线网络，特别是在无线Mesh网络中一个新的研究领域——网络跨层设计与优化。最后，全面介绍了无线Mesh网络的当前应用实例和潜在应用领域。 无线Mesh网络是近年来无线通信领域的一个重要发展方向，其构架基于无线网络节点间的多跳自组织和自配置的通信方式，以实现高效、可靠、灵活的无线宽带网络覆盖。本部分将详细介绍无线Mesh网络的起源、演进、结构与连通性、MAC协议与资源管理、路由协议、QoS保证技术及网络的应用实例和潜在应用领域。 起源与演进方面，无线Mesh网络起源于移动Adhoc网络，但随着技术的发展和对网络覆盖需求的增加，无线Mesh网络逐渐演变成了一种更优化的网络架构。它的定义包括了其分布式网络拓扑结构、自我修复能力以及可以快速部署的特性。与蜂窝网络、WLAN（Wi-Fi）、移动Adhoc网络相比，无线Mesh网络的主要优缺点是其在覆盖范围、成本效益、网络冗余度、以及扩展性和灵活性上的显著优势和在频谱利用率、节点密度以及移动性支持方面可能存在的不足。 网络结构与连通性是无线Mesh网络设计的核心内容之一，包括平面网络结构、多级网络结构、混合网络结构等，每种结构都有其特点和适用场景。WiMAX（802.16）标准中的Mesh结构和Wi-Fi中的802.11s标准都支持Mesh网络的组建，各有侧重点。无线Mesh网络的连通性分析涉及图形学理论和渗透理论，对网络设计和优化至关重要。 MAC协议与资源管理部分深入探讨了无线Mesh网络中的介质访问控制问题，其中包括802.11标准家族中的MAC协议及其分布式协调功能（DCF）和集中式协调功能（PCF），802.11e标准提供的QoS增强机制，以及802.16标准的MAC协议参考模型。速率自适应多跳网MAC协议和多信道Mesh网络MAC协议都是提高网络效率和带宽利用率的关键技术。视频流媒体业务的自适应编解码与传输，以及多址接入技术（如MIMO和OFDM）也是无线Mesh网络资源管理的重要内容。 无线Mesh网络路由协议是该技术实现灵活多跳通信的关键，包括动态源路由（DSR）、基于目的序号距离矢量（DSDV）、按需距离矢量（AODV）等多种协议。此外，无线Mesh网络路由协议设计的基础、多射频链路质量源路由（MR-LQSR）协议、可预测的无线路由协议（PWRP）、单收发器多信道路由协议（MCRP）等，都是为了在复杂多变的无线环境中提供稳定的路由选择。 QoS保证技术是无线Mesh网络中确保服务质量的重要手段，基本方法包括QoS保证的基本要求和策略，例如带宽保证、延迟控制、丢包率降低和优先级控制等。相关的技术如速率自适应多跳网MAC协议、多信道Mesh网MAC协议和流媒体业务的自适应编解码与传输等，都是实现QoS保证的重要途径。 无线Mesh网络的应用实例和潜在应用领域十分广泛。它可以应用于城市宽带接入、临时网络部署、灾难恢复网络、社区网络等多个场景，为用户提供更加灵活、可靠和经济的无线网络服务。随着技术的不断进步和应用需求的增长，无线Mesh网络有望在未来的无线通信领域扮演更加重要的角色。

在材料科学与工程领域中，复合材料层合板因其优异的力学性能被广泛应用在航空航天、汽车制造、船舶工程等行业。这些材料在使用过程中，由于受到各种复杂力学和环境因素的影响，容易出现损伤。损伤的类型和程度直接影响材料的性能和使用寿命，因此，对复合材料层合板的损伤进行准确的检测和分类具有重要的实际意义。 随着深度学习技术的发展，其在图像识别和分类领域展现出了强大的能力。深度学习尤其是卷积神经网络（CNN）在处理图像数据方面取得了突破性的成果。将深度学习技术应用于复合材料层合板损伤图像的分类研究，可以通过自动学习和提取图像特征来提高分类的准确性和效率。 在进行深度学习模型的设计时，首先需要构建一个包含大量层合板损伤图像的数据集。这些图像应涵盖不同的损伤类型和程度，如划痕、孔洞、脱层、分层、裂缝等。接着，对这些图像进行预处理，包括去噪、增强对比度、归一化等操作，以提高训练效率和分类准确性。然后，设计合适的深度学习网络结构，包括选择合适的卷积层、池化层、激活函数和连接方式，以及确定网络的层数和每层的参数。 在训练过程中，需要对网络模型进行反复迭代，不断调整网络参数，以最小化损失函数，最终使模型的输出与真实标签尽可能一致。此外，还可能使用一些高级技术，如数据增强、迁移学习、正则化和超参数优化等，以防止过拟合，提升模型的泛化能力。模型训练完成后，可以通过测试集对其进行评估，以确定模型的分类性能。 本研究的目标是通过深度学习技术，实现对复合材料层合板损伤图像的快速、准确分类。研究的创新点包括但不限于：开发高效的数据预处理方法、设计适合层合板损伤特征提取的深度神经网络结构、提出新的模型训练和评估策略等。该研究的结果对于维护复合材料层合板结构安全，延长其使用寿命具有重要的工程应用价值。 随着深度学习技术的不断进步，未来的研究还可能涉及到利用更先进的深度学习模型，如深度残差网络（ResNet）、生成对抗网络（GAN）等，以及结合多模态数据（如声发射信号、超声波图像等）进行综合损伤检测。此外，基于云平台的大数据分析和机器学习服务，也为深度学习模型的在线实时学习和实时损伤预测提供了可能。 本研究通过深入分析复合材料层合板损伤图像的特点，运用深度学习技术进行图像特征学习和分类，旨在提高层合板损伤检测的自动化和智能化水平，推动材料检测技术的发展，为相关工业领域提供技术支持和决策依据。

非自治脉冲微分方程的不变流形与非一致$(h,k,mu,u)$型二分性，张继民，杨柳，本文主要研究了非自治脉冲微分方程的不变流形问题。我们假定线性非自治脉冲方程具有非一致$(h,k,mu, u)$型二分性,这种二分性扩展了以

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针对光电对抗稳定平台中的变焦镜头进行了光机结构设计及热光学特性分析。根据30~120 mm 变焦要求采用凸轮机构进行结构设计。为确保工作在高低温环境下的光学系统获得高分辨率的目标图像，利用有限元方法分析了高低温环境下整机热变形与轴向温度场下变形位移，采用Zernike 多项式对形变后的镜面进行拟合，带入Zemax 软件分析出调制传递函数(MTF)、峰谷值(PV)、均方根(RMS)等评价函数随温度变化曲线，验证了光机设计的合理性。经过高低温可靠性实验对分析结果与变焦光学系统的温度适应性进行了验证。

在STMicroelectronics（意法半导体）的开发环境中，STVD（ST Visual Develop）是一个常用的集成开发环境，用于编写和调试基于STM8系列微控制器的程序。在这个特定的项目中，我们利用STM8S003这款8位微控制器来生成正弦波。STM8S003是STM8系列中的一个成员，它具有丰富的外设集和低功耗特性，适用于各种嵌入式应用，包括模拟信号的生成。 正弦波的生成主要依赖于PWM（脉宽调制）技术，尤其是SPWM（Sine Pulse Width Modulation），这是一种用矩形脉冲波的宽度来模拟正弦波形的技术。在STM8S003中，我们将使用定时器1的三个通道——通道1、2和3来实现这一功能。定时器1是STM8S003中一个可配置的定时器，它提供了多个输出比较模式，可以用来生成SPWM信号。 我们需要配置定时器1的工作模式，使其能够周期性地重载计数器值，形成基本的PWM周期。然后，我们将设置每个通道的比较值，这些值将决定每个PWM周期内高电平的时间比例，从而控制输出的SPWM波形的幅度。通过调整这些比较值，我们可以改变生成的正弦波频率和幅值。 在STM8S003中，定时器1的每个通道都可以独立配置为PWM输出。为了生成正弦波，我们需要预先计算一系列代表正弦函数的离散值，并将它们映射到比较寄存器。这通常需要一个合适的算法或查找表来实现，确保在有限的内存和处理能力下，得到尽可能精确的正弦波形。 值得注意的是，定时器1的通道1、2、3的输出端口在实际应用中需要外接滤波电路。这是因为SPWM信号本身就是一系列快速切换的矩形波，直接应用可能引入高频噪声。在这里，使用了105电容进行滤波，这是一个常见的电容值，可以有效地滤除高频成分，平滑输出信号，使得最终得到的近似正弦波形更加稳定。 在编程过程中，我们还需要考虑STM8S003的中断机制，以便在定时器溢出或者比较匹配时进行必要的处理，例如更新比较值或触发新的PWM周期。此外，正确设置微控制器的时钟源和预分频器也是至关重要的，它们决定了定时器的工作频率，从而影响到SPWM信号的频率。 通过STVD环境和STM8S003单片机，我们可以实现SPWM技术生成正弦波的功能。这个过程中涉及到寄存器配置、中断处理、数学计算以及硬件接口的设计。对于初学者来说，理解这些知识点并将其应用于实践，不仅可以提升嵌入式系统的编程技能，还能深入理解数字信号处理的基本原理。在STVD项目文件"STM8S_SPWM"中，应该包含了实现这一功能的具体代码和配置，可供学习和参考。

在当今科技发展的背景下，各种复杂决策问题的解决方法层出不穷，而DEMATEL-ISM方法作为一种结合了决策试验和评价实验室（DEMATEL）以及解释结构模型（ISM）的技术，因其在处理复杂系统相互关系中的优势，被广泛应用于决策分析领域。MATLAB作为一种高效的数学计算和仿真软件，在实现DEMATEL-ISM方法中扮演了重要角色。 DEMATEL方法，全称决策试验和评价实验室方法，是一种用于分析和解决复杂决策问题的技术。它通过构建直接影响矩阵，并通过矩阵运算来反映各因素之间的相互影响，从而揭示系统中各元素间的因果关系。ISM方法，即解释结构模型方法，是一种用于描述复杂系统层次结构的模型技术，它通过建立直接关系矩阵并经过多层推导，最终将复杂关系简化为有序的层次结构，便于理解和分析。 将DEMATEL与ISM结合起来，可以更有效地分析和解释复杂系统的内部结构和相互关系。这种方法通过DEMATEL来建立元素间的影响关系矩阵，并进一步通过ISM将这些关系结构化，形成一种层次化的因果关系图，以此来辅助决策者对复杂系统有一个清晰的认识。 MATLAB是一种高性能的数学计算软件，其强大的计算能力和丰富的数学函数库使其在各种工程计算和数据分析领域得到了广泛应用。在DEMATEL-ISM方法中，MATLAB可以有效地实现从矩阵的构建、计算到结果的可视化等一系列处理过程。用户可以通过MATLAB编写相应的代码，利用其提供的矩阵操作功能，高效地进行DEMATEL-ISM的计算和仿真。 在文件名称列表中出现的“1748498978资源下载地址.docx”，很可能是一个有关于DEMATEL-ISM方法资源或者示例的文档。用户可以通过这个文档获取有关DEMATEL-ISM方法的理论知识、实践案例或者MATLAB代码的下载链接。而“doc密码.txt”这个文件名暗示了可能存在的文档访问权限保护，需要通过特定的密码才能打开和阅读文档内容。 DEMATEL-ISM方法结合MATLAB的实现，为复杂决策问题的分析提供了强大的工具和方法。通过MATLAB编程，研究人员和工程师能够将DEMATEL-ISM方法应用于各种实际问题中，以期得到更为合理和科学的决策支持。而相关资源文档的下载和阅读，则有助于用户深入理解该方法的理论基础和实际应用。

这是基于V4L2实现UVC摄像头代码，开发板采用的是JZ2440，摄像头使用的是罗技C270，只要将内核裁剪好，写好根文件系统拷入开发板即可。

基于Lasso回归算法的数据预测分析（Matlab代码实现，推荐版本2018B及以上）,基于Lasso回归的数据回归预测 Lasso数据回归 matlab代码， 注：暂无Matlab版本要求 -- 推荐 2018B 版本及以上 ,核心关键词：基于Lasso回归的数据回归预测; Lasso数据回归; Matlab代码; Matlab 2018B及以上版本。,基于Lasso回归的数据预测与Matlab代码实现 基于Lasso回归算法的数据预测分析是一项深入探讨如何利用Lasso回归模型，在数据科学和统计学中进行预测和特征选择的研究。Lasso回归，全称为最小绝对收缩和选择算子回归（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator），是一种通过在回归过程中加入L1正则项来增强模型预测准确性的技术。这种正则化方法能够在参数估计中引入稀疏性，也就是说，在回归系数中促使一些系数准确地变为零，从而实现自动的特征选择功能。这在处理高维数据，尤其是特征数量可能远超过样本数量的情况时，显得尤为重要。 在计算机科学和数据分析领域，回归分析是一种非常重要的统计工具，它用于研究变量间的关系，尤其是预测一个或多个自变量与因变量之间的关系。回归分析的主要目的是建立一个数学模型来描述这种关系，然后利用这个模型进行预测或者控制某些变量。而Lasso回归算法正是在传统回归分析的基础上引入了正则化技术，能够有效地防止过拟合，并且在数据特征选择上具有独特的优势。 在数据回归预测中，Lasso回归模型的一个重要应用就是变量选择。在面对多变量数据集时，有些变量可能与目标变量关系不大或无关系，而Lasso回归能够通过惩罚系数的绝对值来“压缩”这些不重要的变量系数至零，从而实现自动选择有意义的变量，提高模型的解释力和预测性能。 在Matlab环境中实现Lasso回归的代码，可以帮助数据分析师快速构建和测试Lasso回归模型。Matlab是一种广泛应用于工程计算、数据分析的高级编程和数值计算平台。Matlab提供了丰富的工具箱，其中就包括用于统计分析和机器学习的工具箱。推荐使用Matlab 2018B及以上版本，可能是因为在这些版本中对相关函数的性能和稳定性进行了优化，提供了更为强大的计算能力以及更多便捷的接口来支持复杂的数据处理和算法实现。 在研究中，文档资料通常起到重要的辅助作用。例如，像“在计算机科学和数据分析领域回归分析是一种常用的统计.doc”这样的文件，很可能是对回归分析概念、应用场景、算法原理等基础知识的介绍；而“基于回归的数据回归预测深度技术分析与.txt”则可能包含了对Lasso回归在数据预测方面应用的深入研究和分析。图片文件如“1.jpg”至“4.jpg”可能是对应研究内容的图表或模型可视化，帮助直观理解研究结论和数据处理结果。 对于研究者和工程师而言，掌握Lasso回归算法及其在Matlab中的实现，不仅能够提升数据分析的准确性，而且在处理大量数据时，能够更有效地识别出影响因变量的关键因素，优化模型结构。此外，Lasso回归模型因其简洁性和在稀疏性上的优势，在金融、生物信息学、信号处理等多个领域都有广泛应用。 基于Lasso回归的数据回归预测分析不仅是一个理论和实践并重的领域，也是一个跨学科的研究方向，它结合了统计学、机器学习、计算机科学等多个学科的知识，为复杂数据集的分析提供了新的视角和工具。通过Matlab这一强大的计算平台，研究者可以更加便捷地实现Lasso回归算法，并将理论知识应用到实际问题中，以解决现实生活中的各种数据预测问题。