本书针对低压电器的基础知识和应用技术展开阐述。全书共6章。第1章和第2章介绍低压电器的基础知识，主要包括常见低压电器的基本工作原理、基本概念、常用术语、技术参数、选用原则及低压电器的标准体系、常见认证。第3~5章为低压电器的应用技术部分，详细介绍低压电器的设计技术、制造工艺及设备、测试技术。第6章为电气控制线路的分析与设计基础，介绍了典型控制线路的工作原理。为顺应我国工业智能化制造的发展趋势，第2
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内容简介
《信息内容安全管理及应用》从概念、技术、应用三个角度出发，介绍了信息内容安全领域的基础知识，包括信息内容安全的概念、管理理论和应用模型、管理应用体系；详细介绍了该领域所处理的各类媒体信息，包括文本、图像、音频等的特点和处理方法，以及互联网信息获取的技术；介绍了各类媒体信息的进一步智能处理的各类算法，以及社交网络的分析模型；在*后给出了两个应用系统案例。《信息内容安全管理及应用》每章均配有习题，以指导读者深入地进行学习。 《信息内容安全管理及应用》既可作为高等学校信息安全、网络空间安全等专业的内容安全课程的教材，也可作为电子商务或电子政务从业人员在内容安全领域的入门书籍。
章节目录
- 封面
- 书名页
- 版权页
- 高等教育网络空间安全规划教材编委会成员名单
- 前言
- 目录
- 第1章 绪论
- 1.1 信息内容安全概述
- 1.2 信息内容威胁
- 1.3 信息内容安全的特点及其与相关学科的联系
- 1.4 信息内容安全的研究现状
- 1.4.1 代表性项目
- 1.4.2 信息内容安全相关规定
- 1.4.3 信息内容安全产品
- 1.5 信息内容安全研究的意义
- 1.6 小结
- 1.7 思考题
- 第2章 信息内容安全管理
- 2.1 信息内容安全管理基础理论
- 2.1.1 信息内容安全管理的定义
- 2.1.2 信息内容安全管理的应用特征
- 2.2 信息内容安全管理应用模型
- 2.2.1 智能化网络内容分析理解管控引擎的基础框架
- 2.2.2 智能化网络内容分析理解管控引擎的工作机制
- 2.2.3 智能化网络内容分析理解管控引擎的应用范例
- 2.3 信息内容安全管理应用体系
- 2.3.1 信息内容安全管理应用体系的组成
- 2.3.2 信息内容安全管理应用的关键技术支撑
- 2.4 小结
- 2.5 思考题
- 第3章 网络信息内容的获取
- 3.1 网络信息内容的类型
- 3.1.1 网络媒体信息
- 3.1.2 网络通信信息
- 3.2 网络媒体信息的获取原理
- 3.2.1 网络媒体信息获取的理论流程
- 3.2.2 网络媒体信息获取的分类
- 3.2.3 网络媒体信息获取的技术难点
- 3.3 网络媒体信息的获取方法
- 3.3.1 静态网络媒体发布信息的获取方法
- 3.3.2 基于自然人网络浏览行为模拟的网络发布信息的获取方法
- 3.4 信息内容获取大数据结构存储
- 3.5 小结
- 3.6 思考题
- 第4章 文本信息的特征抽取
- 4.1 文本特征的抽取概述
- 4.2 语义特征的抽取
- 4.2.1 词级别语义特征
- 4.2.2 亚词级别语义特征
- 4.2.3 语义与语用级别语义特征
- 4.2.4 汉语的语义特征抽取
- 4.3 特征子集的选择
- 4.3.1 停用词过滤
- 4.3.2 文档频率阈值法
- 4.3.3 TF-IDF
- 4.3.4 信噪比
- 4.3.5 信息增益
- 4.3.6 卡方统计
- 4.4 特征重构
- 4.4.1 词干
- 4.4.2 知识库
- 4.4.3 潜在语义索引
- 4.5 小结
- 4.6 思考题
- 第5章 音频数据处理
- 5.1 数字音频技术概述
- 5.2 人类的听觉感知
- 5.3 音频信号的分析和编码
- 5.3.1 音频信号的特征分析
- 5.3.2 音频信号的数字编码
- 5.3.3 数字音频信号的解析
- 5.4 音频信息特征抽取
- 5.4.1 基于帧的音频特征
- 5.4.2 基于片段的音频特征
- 5.5 小结
- 5.6 思考题
- 第6章 图像信息的特征抽取
- 6.1 数字图像的表示方法
- 6.2 图像颜色的特征抽取
- 6.2.1 颜色直方图特征
- 6.2.2 颜色聚合矢量特征
- 6.2.3 颜色矩特征
- 6.3 图像纹理的特征抽取
- 6.3.1 灰度共生矩阵
- 6.3.2 Gabor小波特征
- 6.3.3 Tamura纹理特征
- 6.3.4 纹理特征的特点
- 6.4 其他图像特征
- 6.5 小结
- 6.6 思考题
- 第7章 信息处理模型和算法
- 7.1 文本模式匹配算法
- 7.1.1 经典单模式匹配算法
- 7.1.2 经典多模式DFSA匹配算法
- 7.2 分类算法
- 7.2.1 线性分类器
- 7.2.2 向量空间模型法
- 7.2.3 最小方差映射法
- 7.2.4 最近邻分类法
- 7.2.5 支持向量机
- 7.2.6 传统贝叶斯分类方法
- 7.3 小结
- 7.4 思考题
- 第8章 基于深度学习的图像处理
- 8.1 神经网络的起源与发展
- 8.2 常见图像处理深度学习网络简介
- 8.2.1 CNN分类网络原理
- 8.2.2 生成对抗网络原理
- 8.3 图像处理应用实例
- 8.3.1 CNN分类网络在真伪图片识别中的应用实例
- 8.3.2 GAN在人脸图像伪造中的应用实例
- 8.4 小结
- 8.5 思考题
- 第9章 基于深度网络的自然语言处理
- 9.1 应用于文本处理的深度网络
- 9.1.1 卷积网络在文本处理上的应用
- 9.1.2 长短期记忆模型简介
- 9.2 基于深度网络的自然语言模型
- 9.2.1 注意力模型简介
- 9.2.2 BERT模型简介
- 9.2.3 理解基于深度学习的预训练语言模型
- 9.3 自然语言文本处理实例
- 9.3.1 基于词向量和句向量的文本处理实例
- 9.3.2 基于BERT模型微调的分类实例
- 9.3.3 CNN和LSTM网络的文本分类实例
- 9.4 小结
- 9.5 思考题
- 第10章 在线社交网络分析
- 10.1 社交网络分析概述
- 10.1.1 在线社交网络及其发展
- 10.1.2 在线社交网络管理关键分析要素
- 10.2 社交网络话题发现模型
- 10.2.1 概率潜在语义分析模型
- 10.2.2 隐含狄利克雷分配模型
- 10.3 社交网络个体影响力计算
- 10.3.1 基于网络结构的个体影响力计算
- 10.3.2 基于话题的个体影响力计算
- 10.4 社交网络信息传播与引导
- 10.4.1 社交网络信息传播基本模型
- 10.4.2 社交网络传播引导
- 10.5 小结
- 10.6 思考题
- 第11章 信息过滤
- 11.1 信息过滤概述
- 11.1.1 信息过滤研究的历史
- 11.1.2 信息过滤的分类体系
- 11.1.3 信息过滤的应用
- 11.1.4 信息过滤的评价
- 11.2 内容安全的信息过滤
- 11.2.1 信息过滤和其他信息处理的异同
- 11.2.2 用户过滤和安全过滤
- 11.2.3 现有信息过滤系统及技术
- 11.3 基于匹配的信息过滤
- 11.3.1 特征字串匹配查全率估算
- 11.3.2 准确率估算实验
- 11.4 基于邻近类别分类的过滤
- 11.5 小结
- 11.6 思考题
- 第12章 基于大数据的信息内容安全管理
- 12.1 网络舆情监测与预警
- 12.1.1 网络舆情监测与预警的发展趋势
- 12.1.2 网络舆情监测与预警的关键技术
- 12.1.3 网络舆情监测与预警的行业应用
- 12.2 互联网大数据搜索
- 12.2.1 大数据搜索知识构建与验证
- 12.2.2 大数据搜索知识表示与存储
- 12.2.3 大数据搜索意图理解与应对
- 12.3 网上情报信息分析
- 12.3.1 网上情报信息分析基础理论模型
- 12.3.2 非结构化信息自组织聚合表达与挖掘
- 12.3.3 基于语义的海量文本特征快速提取与情感分类
- 12.3.4 面向网上情报信息分析的多媒体群件理解技术
- 12.4 小结
- 12.5 思考题
- 参考文献
- 封底
展开全部
信息内容安全管理及应用是2021年由机械工业出版社出版,作者李建华 主编 林祥 马颖华 副主编。
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