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龙献宝：矢志传承苗乡文化
【出 处】
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铜仁日报
【发表日期】
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2020年01期
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电力系统属于国家的关键基础设施,与国家经济的发展以及人民的日常生活关联紧密。电力系统在信息化、网络化、智能化的同时,也引入了信息安全威胁。入侵检测作为电力系统安全防护的关键步骤,及早发现电力系统遭受的攻击行为并采取安全防护措施可降低攻击所造成的影响。为此,本文在分析电力信息物理系统（CyberPhysical System,CPS）结构的基础上研究了其对应的漏洞和安全威胁,并设计了一种基于区域划分
针对纳米结构STM图像的分割,旨在从复杂背景中识别出纳米结构区域,进而辅助其物理特性参数的分析。为提升纳米结构图像分割精度,采用了一种基于神经网络的STM图像分割方法。以量子点等纳米结构为感兴趣区域,展开图像分割实验。其中主要涉及图像预处理、分割及物理特性参数识别等工作。预处理实验主要包含灰度化、降噪、除污及数据增强等流程。首先,根据图像特性,设计一种基于自适应权值的图像灰度化算法,以降低数据维度
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