现代移动通信蔡跃明题参考答案.doc

《学术英语(理工)》是蔡基刚教授为理工科学生量身打造的英语学习教材，旨在帮助学生在专业领域内提升英语应用能力。第二版于2016年出版，由外语教学与研究出版社出版发行，适合正在寻求提高学术英语水平的理工科学生和专业研究人员。 书中涵盖的领域包括但不限于学术论文写作、学术报告的准备和演讲技巧、科技英语阅读与理解、以及专业英语词汇的积累等方面，全面覆盖理工科学生在学术交流中可能遇到的各种英语使用场景。教材注重理论与实践相结合，通过大量的实例、练习和活动，帮助学生在实际使用中不断巩固和提高英语水平。 教材着重教授如何准确、高效地使用英语进行学术交流，其中包括对学术英语写作规范的深入讲解，如何正确引用文献，避免学术不端行为。同时，书中还介绍了如何应对国际学术会议上的提问，以及如何撰写和提交学术论文，这些都是理工科学生在学术领域成功不可或缺的部分。 《学术英语(理工)》第二版不仅为学生提供了丰富的学术英语知识，还配备了大量真实案例分析，使学生能够更好地理解和吸收。此外，教材还注重引导学生思考和解决在学术英语应用中可能遇到的实际问题，如如何处理复杂的语言结构、专业术语的准确使用等。 蔡基刚教授的这本教材通过结构化、系统化的教学内容，帮助学生逐渐提升语言能力，最终达到能够自信地使用英语进行学术交流的目标。因此，无论是作为课堂教学的辅助材料，还是个人自学的参考书，这本教材都是理工科学生学术英语能力提升的得力助手。

蔡式电路是由物理学家蔡国雄（Leon Chua）提出的非线性电子电路，它具有混沌行为，即在特定条件下展现出不可预测且高度复杂的动态特性。这种电路模型由电阻、电容、电感以及一个非线性元件（通常是忆阻器）组成。蔡式电路在混沌理论的研究中占有重要地位，其混沌特性被广泛应用于通信、密码学、信号处理等领域。 同步是复杂网络研究中的一个重要概念，尤其是在混沌系统中。同步意味着两个或多个独立系统的动态行为在某种意义上趋于一致，即使它们初始状态不同。在蔡式电路的同步中，可以实现多个蔡式电路的混沌行为协调一致，这对于构建混沌通信系统或优化复杂网络的性能有重要意义。 在提供的压缩包文件中，我们可以看到几个以“Chua”命名的MATLAB脚本文件，这表明这些文件可能是用于模拟和可视化蔡式电路混沌行为的代码。例如： 1. `Chua42.m` 和 `Chua2.m` 可能是不同的蔡式电路参数配置，用以探索不同条件下的混沌特性。 2. `ChuaShow.m` 和 `ChuaShow2.m`、`ChuaShow42.m` 很可能包含了用于绘制电路动态行为的函数，如相平面图、时间序列图或者Lyapunov指数等，这些可以帮助我们理解和分析电路的混沌行为。 通过运行这些MATLAB脚本，我们可以观察蔡式电路如何进入混沌状态，以及如何通过调整参数实现同步。例如，可能需要调整忆阻器的非线性特性，或者改变电路的初始条件，来观察同步现象的出现。此外，还可以通过比较不同配置下的同步程度，探索最佳同步策略。 在实际应用中，同步蔡式电路可以用于混沌通信，其中发送端和接收端的蔡式电路通过调整达到同步状态，混沌信号可以作为载体隐藏信息，提高信息传输的安全性。同时，蔡式电路的混沌特性也可以用于复杂网络的建模，研究网络节点间的同步行为，这对于理解电力系统、神经网络等实际系统的动态行为有重要价值。 蔡式电路的混沌特性与同步现象是复杂系统研究的重要组成部分，不仅在理论上有深远意义，也在实际应用中展现了广阔前景。通过提供的MATLAB代码，我们可以深入学习和探索这一领域的知识，并进行相关的实验研究。

"人工智能详解" 人工智能是一门跨学科的领域，涉及计算机科学、数学、心理学、哲学、工程学等多个领域。人工智能的主要研究和应用领域包括问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、自动程序设计、专家系统、机器学习、神经网络、机器人学、模式识别、智能控制、智能检索、智能调度与指挥、分布式人工智能与 Agent、计算智能与进化计算、数据挖掘与知识发现、人工生命等。 人工智能的学派有符号主义、连接主义和行为主义等。符号主义认为人工智能起源于数理逻辑；连接主义认为人工智能起源于仿生学，特别是对人脑模型的研究；行为主义认为人工智能源于控制论。 人工智能的主要研究和应用领域之一是专家系统。专家系统是一种能够模拟人类专家的推理和决策能力的计算机系统。专家系统的特点是能够根据特定的领域知识和经验，进行推理和决策。专家系统的应用领域非常广泛，包括医药、金融、制造业、交通等领域。 机器学习是人工智能的另一个重要领域。机器学习是指计算机系统通过学习和训练，提高其推理和决策能力的过程。机器学习的方法包括监督学习、无监督学习、半监督学习等。机器学习的应用领域包括图像识别、自然语言处理、语音识别等。 计算智能与进化计算是人工智能的另一个新的研究热点。计算智能与进化计算是指使用进化算法和计算智能方法解决复杂问题的过程。计算智能与进化计算的应用领域包括优化问题、调度问题、资源分配问题等。 数据挖掘与知识发现是人工智能的另一个新的研究热点。数据挖掘与知识发现是指从大量数据中挖掘有价值的信息和知识的过程。数据挖掘与知识发现的应用领域包括商业智能、医疗保健、金融等领域。 人工生命是人工智能的另一个新的研究热点。人工生命是指使用计算机系统模拟生命体的行为和演化的过程。人工生命的应用领域包括生物工程、系统生物学、生态学等领域。 在人工智能的研究和应用中，存在许多挑战和问题，例如可解释性、鲁棒性、安全性等问题。为了解决这些问题，需要结合多个领域的知识和技术，进行深入的研究和探索。

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郎格朗日乘数法: 在条件极值问题中, 满足条件 g(x, y) = 0 下，去寻求函数 f(x, y) 的极值。 对三变量函数 F(x, y, λ) = f(x, y) + λg(x, y) 分别求F对三变量的偏导,并联立方程式 Fλ = g(x, y) = 0 Fx = fx (x, y) + λgx (x, y) = 0 Fy = fy (x, y) + λgy (x, y) = 0 求得的解 (x, y) 就成为极值的候补。 这样求极值的方法就叫做拉格朗日乘数法、λ叫做拉格朗日乘数。

### 保险企业信息安全思路之管窥与思考 #### 蔡嘉勇 分享 #### 平安产险信息安全负责人 平安产险作为中国领先的科技型财产保险公司，自成立以来便不断推动行业的科技进步。从1988年成立至今，平安产险不仅在保费规模上实现了快速增长，还不断创新科技应用，如推出“平安好车主”APP等服务，为客户提供更加便捷的服务体验。面对日益复杂的网络安全环境，平安产险高度重视信息安全，并积极探索有效的信息安全管理和技术防护措施。 #### 一、信息安全的概念与发展阶段 信息安全是指确保信息的机密性（Confidentiality）、完整性（Integrity）和可用性（Availability），简称CIA三要素。随着信息技术的发展，信息安全经历了三个主要阶段： 1. **探索期（1999-2008年）**：此阶段主要关注会计账务电子化、金融业务电子数据处理等方面的基础信息化建设。 2. **发展期（2008-2014年）**：随着互联网的普及，保险公司开始关注网络支付、保险互联网化等技术的应用。 3. **爆发期（2014年后）**：在此阶段，区块链、物联网、云计算、大数据等新技术的兴起，使得保险行业的业务模式发生了根本性的变革，同时也带来了新的安全挑战。 #### 二、当前面临的挑战 平安产险认为当前保险行业面临的主要挑战包括： 1. **黑客诈骗团伙**：利用各种手段进行攻击和欺诈活动。 2. **竞争对手**：可能通过非法手段获取竞争优势。 3. **合作伙伴**：合作伙伴的信息安全管理能力可能成为薄弱环节。 4. **法律法规监管**：需要遵循严格的合规要求，如GDPR等。 #### 三、核心资产与防线 为了有效应对这些挑战，平安产险明确了需要保护的核心资产，包括但不限于知识库、财务信息、商业秘密、报表数据、精算模型等，并建立了一套多层次的安全防线体系： 1. **业务属主**：负责业务层面的安全需求分析与实施。 2. **法律合规**：确保所有活动符合法律法规要求。 3. **信息安全**：负责整体的信息安全策略规划与执行。 4. **IT、网络、系统、应用、数据**：从技术层面构建安全防护体系。 #### 四、数据安全治理：共治促赢 针对数据安全，平安产险采取了“共治促赢”的策略，从数据的生命周期角度出发，实施了全面的数据安全治理措施： 1. **数据采集**：明确告知并获得用户的授权，确保数据的合法性采集。 2. **数据创建与存储**：按照不同的敏感级别对数据进行分类与加密存储。 3. **数据使用**：实施严格的访问控制与权限管理，确保数据使用的安全性。 4. **数据销毁**：制定合理的数据保留政策及销毁流程。 #### 五、互联网业务安全 1. **风险防控**：采用深度学习等先进技术，通过数据分析识别潜在风险。 2. **实时监控与拦截**：对异常行为进行实时监测，并及时拦截。 3. **预防措施**：加强用户认证机制，提高系统的抗攻击能力。 #### 六、未来展望 随着人工智能等新兴技术的不断发展，平安产险将继续探索更多的技术解决方案，以更好地应对未来的安全挑战。通过构建更加智能的安全防护体系，不断提高自身的安全保障能力，为客户提供更安全、更可靠的服务。 平安产险在信息安全方面进行了全方位的布局与实践，不仅关注当前的安全威胁，还着眼于未来的发展趋势，积极应对新的挑战。通过持续的技术创新与管理优化，平安产险致力于构建一个更加安全、高效的保险生态环境。

提出了一种多涡卷蔡氏混沌系统的数字化设计方法,根据蔡氏系统方程,用参数可调的双曲正切函数产生出多涡卷混沌吸引子,给出了系统数值仿真的混沌吸引子相图,分析了系统在平衡点处的动力学特性.利用Euler算法将连续多涡卷蔡氏混沌系统离散化,给出了在CCS(Code Composer Stud io)集成开发环境中以数字化设计方法产生出多涡卷混沌吸引子的软件仿真结果.

matlab蔡氏混泥土仿真代码蜂窝非线性网络 由 Leon Chua 开发的蜂窝非线性网络 (CNN) 的软件实现。 背景 - 我强烈推荐这套讲座。 他讨论了生物学、复杂性、混沌以及他首先将其理论化的一项非常重要的 ML 新兴技术，即忆阻器。 网络动力学 从上图中可以看出，这是一个动态系统，而不仅仅是一个查找表。 在 CNN 范式中，给出了一个 19 位基因作为网络对图像执行操作的模板。 可以看到一个简单的Matlab代码，如果你想跟随，一个python版本。 在 python 版本中，网络作为一个对象存在，我们可以将图像和基因发送到该对象。 在 CNN 范式中，基因基于生物学，其中基因决定了分子的构成以及系统的大部分行为和发展方式。 第一个数字 Z 本质上是偏差。 基因中的第 2 个到第 10 个数字 B 可以重新整形为 3 x 3 输入权重卷积。 第 11 到第 19 个数字包含 3 x 3 抑制权重卷积 A。随着时间的推移，网络为每个像素确定一个值。 在接收到输入图像后，像素i , j的激活是通过将所有像素最近邻居的输出乘以 A（即抑制），加上 B 和输入的乘积，然后加上 Z 来

matlab蔡氏混沌电路仿真代码 Discrete-Collaborative-Filtering in python This is implementation Discrete-Collaborative-Filtering in python refered as below links. Implementation DCF in matlab Original paper Hanwang Zhang, Fumin Shen, Wei Liu, Xiangnan He, Huanbo Luan, Tat-Seng Chua. "Dicrete Collaborative Filtering". SIGIR 2016 Dataset