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常用诚信承诺书 篇一：诚信 诚信承诺书 本单位（或本人，下同）自愿加入“淄博市公共资源交易中心企业诚信信息库”（以下简称企业诚信库），在企业诚信库注册登记的相关信息均经本单位核准、确认无误，对此郑重承诺如下： 一、本单位提交并在企业诚信库发布的相关信息均真实有效，提交的材料无任何伪造、修改、虚假成份，材料所述内容均为本单位真实拥有。 二、本单位承诺系统账号不得出借、转让。本单位在参加淄博市公共资源交易中心项目交易过程中，不与招标（采购）人、中介代理机构或其他投标人（供应商）相互串通损害国家利益、社会公共利益和其他当事人的合法权益，不得以向采购人、采购代理机构、评标委员会的组成人员等行贿或者采取其他不正当手段谋取中标（成交）或非法利益。 三、凡本单位在淄博市公共资源交易中心参加的交易项目，在资格审查和评标（评审）阶段需要提交的企业与人员业绩信息、获奖情况等，应依照交易文件或相关规定要求在淄博
市公共资源交易网进行公示，未经公示的信息的不得作为资格审查和评标（评审）的依据。 四、本单位在参加淄博市公共资源交易中心项目交易过程中如有违反《最高人民检察院关于行贿犯罪档案查询工作的规定》、《最高人民法院关于公布失信被执行人名单信息的若干规定》的，或存在被限制投标、禁止参加政府采购活动或被列入失信企业名单等情形的，我单位应事先声明，否则造成的一切后果由本单位自行承担。 五、系统数据是保障电子化交易的关键，本单位将认真、及时地录入、维护和更新企业诚信库中的相关资料信息，若未能及时录入、维护和更新，造成的一切后果由本单位自行承担。 六、若违反本承诺一经查实，本单位愿意接受市公共资源交易中心公开通报，自愿退出所参与的交易项目投标（谈判、磋商）和企业诚信库，接受有关法律法规处罚。 承诺人（单位公章）： 法人代表或委托代理人（签字或盖章）： 联系人： 联系电话： 传真： 1
(神经网络,安全评价) 基于神经网络理论的系统安全评价模型 王三明 蒋军成 （南京化工大学，南京，210009） 摘要 本文阐述了人工神经网络基本原理，研究分析了BP神经网络模型的缺陷并提出了优化策略。在此基础上，将神经网络理论应用于系统安全评价之中，提出了基于此理论的系统安全评价模型、实现方法和优点；评价实例证明此方法的可行性。 关键词 神经网络 网络优化 安全评价 1. 引言 人工神经网络模拟人的大脑活动，具有极强的非线形逼近、大规模并行处理、自训练学习、自组织和容错能力等优点，将神经网络理论应用于系统安全评价之中，能克服传统安全评价方法的一些缺陷，能快速、准确地得到安全评价结果。这将为企业安全生产管理与控制提供快捷和科学的决策信息，从而及时预测、控制事故，减少事故损失。 2. 神经网络理论及其典型网络模型 人工神经网络是由大量简单的基本元件-神经元相互联结，模拟人的大脑神经处理信息的方式，进行信息并行处理和非线形转换的复杂网络系统。人工神经网络处理信息是通过信息样本对神经网络的训练，使其具有人的大脑的记忆、辨识能力，完成各种信息处理功能。人工神经网络具有良好的自学习、自适应、联想记忆、并行处理和非线形转换的能力，避免了复杂数学推导，在样本缺损和参数漂移的情况下，仍能保证稳定的输出。人工神经网络这种模拟人脑智力的特性，受到学术界的高度重视和广泛研究，已经成功地应用于众多领域，如模式识别、图象处理、语音识别、智能控制、虚拟现实、优化计算、人工智能等领域。 按照网络的拓扑结构和运行方式，神经网络模型分为前馈多层式网络模型、反馈递归式网络模型、随机型网络模型等。目前在模式识别中应用成熟较多的模型是前馈多层式网络中的BP反向传播模型，其模型结构如图1。 2.1 BP神经网络基本原理 BP网络模型处理信息的基本原理是：输入信号X i通过中间节点（隐层点）作用于输出节点，经过非线形变换，产生输出信号Y k，网络训练的每个样本包括输入向量X和期望输出量t，网络输出值Y与期望输出值t之间的偏差，通过调整输入节点与隐层节点的联接强度取值W ij和隐层节点与输出节点之间的联接强度T jk以及阈值，使误差沿梯度方向下降，经过反复学习训练，确定与最小误差相对应的网络参数（权值和
关于电子招标投标办理CA证书和电子签章的通知 【信息时间：2011/9/14??阅读次数：40801】【我要打印】【关闭】 宿迁市招标投标管理办公室 ???????????????????? ?宿招管发[2011]57号 关于电子招标投标办理CA证书和 电子签章的通知 各县（区）招管办，各招标人、招标代理机构、投标人、评标专家： 根据省住建厅《关于开展建设工程电子化招标工作的通知》（苏建招[2011]464号）和《关于印发江苏省建设工程电子招投标实施方案的通知》（苏建招办[2011]2号）文件要求，我市将启用工程建设电子化系统,对参与我市工程建设招标投标活动的各方主体办理CA证书和电子签章。现将有关事项通知 如下： 一、办理对象 参与我市工程建设招标投标活动的招标人、招标代理、投标人和评标专家。 二、办理时间和地点 从2011年9月19日起，在宿迁市招标投标交易市场（宿迁市洪泽湖路156号便民方舟2号楼）9楼大厅CA认证窗口办理。 三、办理CA证书和电子签章流程 （一）招标人、招标代理和投标人办理流程 1、填报信息。从宿迁市公共资源交易网（）工程建设交易系统注册用户名和密码（已办理网员的用加密锁登录），录入各项内容，同时上传各类证书、
证明原件的扫描件，具体操作详见网员登录页面下方的《网员申报操作手册》； 2、证件审核。经办人携带法人授权委托书（附件一）、居民身份证、诚信承诺书（附件二）及系统要求上传的所有证书、证明的原件到市公管办9楼大厅网员办理窗口进行审核，网上填报上传的各类证件未提供原件的，审核不 予通过。 3、申领CA锁。经办人携带下列材料到CA认证窗口办理CA证书和电子 签章： （1）《数字证书和电子签章企业业务申请单》（附件三）一份（加盖公 章）; （2）《江苏省电子证书技术服务合同书》（附件四）一式两份; （3）法人授权委托书（附件一）； （4）授权委托代理人身份证复印件一份； （5）企业公章印鉴原件和法定代表人手写签名原件各一份（印章和签名都要在白色A4纸上，并保证印章和签名清晰、干净,签名需用黑色碳素笔书写）。 4、用户激活。办理CA证书和电子签章后，可以直接通过CA证书登录系 统，无需激活(原已办理的密码锁、用户名和密码将被注销)。 （二）评标专家需提供材料 1、评标专家本人身份证复印件一份，需核对原件； 2、《数字证书和电子签章个人业务申请单》（附件五）一份； 3、评标专家本人签名原件（签名要在白色A4纸上，并保证签名清晰、干 净，签名需用黑色碳素笔书写）。 四、收费事宜 为进一步降低招标投标成本，减轻投标人负担，从本《通知》下发之日起，《关于调整电子招标投标网员服务费收费主体和收费标准的函》(市物价局2010年11月22日批复同意)执行的网员服务费停止收取。关于CA证书和电
复杂网络理论及其研究现状 复杂网络理论及其研究现状 【摘要】简单介绍了蓬勃发展的复杂网络研究新领域，特别是其中最具代表性的是随机网络、小世界网络和无尺度网络模型；从复杂网络的统计特性、复杂网络的演化模型及复杂网络在社会关系研究中的应用三个方面对其研究现状进行了阐述。 【关键词】复杂网络无标度小世界统计特性演化模型 一、引言 20世纪末，以互联网为代表的信息技术的迅速发展使人类社会步入了网络时代。从大型的电力网络到全球交通网络，从Internet 到WWW，从人类大脑神经到各种新陈代谢网络，从科研合作网络到国际贸易网络等，可以说，人类生活在一个充满着各种各样的复杂网络世界中。 在现实社会中，许多真实的系统都可以用网络的来表示。如万维网（WWW网路）可以看作是网页之间通过超级链接构成的网络；网络可以看成由不同的PC通过光缆或双绞线连接构成的网络；基因调控网络可以看作是不同的基因通过调控与被调控关系构成的网络；科学家合作网络可以看成是由不同科学家的合作关系构成的网络。复杂网络研究正渗透到数理科学、生物科学和工程科学等不同的领域，对复杂网络的定性与定量特征的科学理解，已成为网络时代研究中一个极其重要的挑战性课题，甚至被称为“网络的新科学”。 二、复杂网络的研究现状 复杂网络是近年来国内外学者研究的一个热点问题。传统的对网络的研究最早可以追溯到18世纪伟大数学家欧拉提出的著名的“Konigsberg七桥问题”。随后两百多年中，各国的数学家们一直致力于对简单的规则网络和随机网络进行抽象的数学研究。规则网络过于理想化而无法表示现实中网络的复杂性，在20世纪60年代由Erdos和Renyi（1960）提出了随机网络。进入20世纪90年代，人们发现现实世界中绝大多数的网络既不是完全规则，也不是完全随机
小世界复杂网络模型研究 摘要：复杂网络在工程技术、社会、政治、医药、经济、管理领域都有着潜在、广泛的应用。通过高级计算机网络课程学习，本文介绍了复杂网络研究历史应用，理论描述方法及阐述对几种网络模型的理解。 1复杂网络的发展及研究意义 1.1复杂网络的发展历程 现实世界中的许多系统都可以用复杂网络来描述，如社会网络中的科研合作网、信息网络中的万维网、电力网、航空网，生物网络中的代谢网与蛋白质网络。 由于现实世界网络的规模大，节点间相互作用复杂，其拓扑结构基本上未知或未曾探索。两百多年来，人们对描述真实系统拓扑结构的研究经历了三个阶段。在最初的一百多年里，科学家们认为真实系统要素之间的关系可以用一些规则的结构表示，例如二维平面上的欧几里德格网；从20世纪50年代末到90年代末，无明确设计原则的大规模网络主要用简单而易于被多数人接受的随机网络来描述，随机图的思想主宰复杂网络研究达四十年之久；直到最近几年，科学家们发现大量的真实网络既不是规则网络，也不是随机网络，而是具有与前两者皆不同的统计特性的网络，其中最有影响的是小世界网络和无尺度网络。这两种网络的发现，掀起了复杂网络的研究热潮。 2复杂网络的基本概念 2.1网络的定义 自随机图理论提出至今，在复杂网络领域提出了许多概念和术语。网络（Network）在数学上以图（Graph）来表示，图的研究最早起源于18世纪瑞士著名数学家Euler的哥尼斯堡七桥问题。复杂网络可以用图论的语言和符号精确简洁地加以描述。图论不仅为数学家和物理学家提供了描述网络的语言和研究的平台，而且其结论和技巧已经被广泛地移植到复杂网络的研究中。 网络的节点和边组成的集合。节点为系统元素，边为元素间的互相作用（关系）。若用图的方式表示网络，则可以将一个具体网络可抽象为一个由点集V和
几种神经网络模型及其应用 摘要：本文介绍了径向基网络，支撑矢量机，小波神经网络，反馈神经网络这几种神经网络结构的基本概念与特点，并对它们在科研方面的具体应用做了一些介绍。 关键词：神经网络径向基网络支撑矢量机小波神经网络反馈神经网络Several neural network models and their application Abstract: This paper introduced the RBF networks, support vector machines, wavelet neural networks, feedback neural networks with their concepts and features, as well as their applications in scientific research field. Key words: neural networks RBF networks support vector machines wavelet neural networks feedback neural networks 2 引言 随着对神经网络理论的不断深入研究，其应用目前已经渗透到各个领域。并在智能控制，模式识别，计算机视觉，自适应滤波和信号处理，非线性优化，语音识别，传感技术与机器人，生物医学工程等方面取得了令人吃惊的成绩。本文介绍几种典型的神经网络，径向基神经网络，支撑矢量机，小波神经网络和反馈神经网络的概念及它们在科研中的一些具体应用。 1. 径向基网络 1.1 径向基网络的概念 径向基的理论最早由Hardy，Harder和Desmarais 等人提出。径向基函数（Radial Basis Function，RBF）神经网络，它的输出与连接权之间呈线性关系，因此可采用保证全局收敛的线性优化算法。径向基神经网络（RBFNN）是 3 层单元的神经网络，它是一种静态的神经网络，与函数逼近理论相吻合并且具有唯一的最佳逼近点。由于其结构简单且神经元的敏感区较小，因此可以广泛地应用于非线性函数的局部逼近中。主要影响其网络性能的参数有3 个：输出层权值向量，隐层神经元的中心以及隐层神经元的宽度(方差)。一般径向基网络的学习总是从网络的权值入手，然后逐步调整网络的其它参数，由于权值与神经元中心及宽度有着直接关系，一旦权值确定，其它两个参数的调整就相对困难。 其一般结构如下： 如图 1 所示，该网络由三层构成,各层含义如下： 第一层：输入层：输入层神经元只起连接作用。 第二层：隐含层：隐含层神经元的变换函数为高斯核. 第三层：输出层：它对输入模式的作用做出响应. 图 1. 径向基神经网络拓扑结构 其数学模型通常如下： 设网络的输入为x = ( x1 , x2 , ?, xH ) T，输入层神经元至隐含层第j 个神经元的中心矢 为vj = ( v1 j , v2 j , ?, vIj ) T (1 ≤j ≤H)，隐含层第j 个神经元对应输入x的状态为：zj = φ= ‖x - vj ‖= exp Σx1 - vij ) 2 / (2σ2j ) ，其中σ(1≤j ≤H)为隐含层第j个神
华东理工大学 2016-2017学年第2学期 研究生《石油化工单元数学模型》课程论文2017年6月 开课学院：化工学院任课教师：欧阳福生 考生姓名：丁桂宾学号：Y45160205 成绩：
BP 神经网络模型简介及相关优化案例 一、神经网络模型简介 现代神经生理学和神经解剖学的研究结果表明，人脑是极其复杂的，由约1010个神经元交织在一起，构成一个网状结构。它能完成诸如智能、思维、情绪等高级精神活动，被认为是最复杂、最完美、最有效的一种信息处理系统。人工神经网络（Artificial Neural Networks ，以下简写为 NN ）是指模拟人脑神经系统的结构和功能，运用大量的处理部件，通过数学方法，由人工方式构造的网络系统[1] 。 图1表示作为 NN 基本单元的神经元模型，它有三个基本要素[2]： （1） 一组连接权（对应于生物神经元的突触），连接强度由各连接上的权值表示，权值为正表示激励，为负表示抑制。 （2） 一个求和单元，用于求取各输入信息的加权和（线性组合）。 （3） 一个非线性激励函数，起非线性映射作用并限制神经元输出幅度在一定的范围内（一般限制在[0,1]或[?1,+1]之间）。 图1 神经元模型 此外还有一个阈值k θ（或偏置 k k b θ-=）。以上作用可以用数学式表达为： ∑= =P j kj k j x w u ；
k k k u θν-=； ) (k k v y ?= 式中 P x x x x ,...,,,321为输入信号， kP k k k w w w w ,...,,,321为神经元k 的权值， k u 为 线性组合结果， k θ为阈值。(.)?为激励函数，k y 为神经元k 的输出。 神经网络理论突破了传统的、串行处理的数字电子计算机的局限，是一个非线性动力学系统，并以分布式存储和并行协同处理为特色，虽然单个神经元的结构和功能极其简单有限，但是大量的神经元构成的网络系统所实现的行为却是极其丰富多彩的。
精心整理华电沽源风电场二期100MW工程 二次系统安全防护设备-纵向加密认证装置 通用技术规范
二次系统安全防护设备-纵向加密认证装置采购标准 技术规范使用说明 1、本物资采购标准技术规范分为标准技术规范通用部分和标准技术规范专用部分。 2、项目单位根据需求选择所需设备的技术规范。技术规范通用部分条款、专用部分标准技术参数表和使用条件表固化的参数原则上不能更改。 3、项目单位应按实际要求填写“项目需求部分”。如确实需要改动以下部分，项目单位应填 43投 “招表” 5 6 7 在专用部分中详细说明。
目录 1 总则------------------------------------------------------------- 错误!未指定书签。 1.1 引言----------------------------------------------------------- 错误!未指定书签。 1.2 投标人职责----------------------------------------------------- 错误!未指定书签。 2 技术规范要求----------------------------------------------------- 错误!未指定书签。 2.1 使用环境条件--------------------------------------------------- 错误!未指定书签。 2.2 纵向加密认证装置额定参数--------------------------------------- 错误!未指定书签。 2.3 纵向加密认证装置总的技术要求----------------------------------- 错误!未指定书签。 3 试验和验收------------------------------------------------------- 错误!未指定书签。 3.1 工厂试验------------------------------------------------------- 错误!未指定书签。 3.2 3.3 4 4.1 4.2 4.3 4.4 4.5 4.6
第4卷第3期 复杂系统与复杂性科学 Vol.4No.3 2007年9月 C OMP LEX SYSTE M S AND COM P LEX I TY SC I E NCE Sep.2007 文章编号:1672-3813(2007)03-0001-09 开源软件的复杂网络分析及建模 郑晓龙,曾大军,李慧倩,毛文吉,王飞跃,戴汝为 (中国科学院自动化研究所复杂系统与智能科学重点实验室,北京100080) 摘要:开源软件现在变得越来越复杂。把开源软件看作复杂网络并进行研究,有助 于更好地理解软件系统。同时,开源软件是一种较为复杂的人工系统,通过对它们 的研究也可以推动复杂网络理论的应用。以一种基于源代码包的L inux操作系 统———Gent oo L inux操作系统为研究对象,我们把该系统中的软件包抽象成节点, 软件包之间的依赖关系抽象成边,以此建立复杂网络,并对其进行了分析。发现已 有模型不能很好地描述与预测Gent oo网的演化过程,因此,提出了一种新的演化模型。在该模型中,网络现有节点连接新节点的概率不但与现有节点的度有关系,而且也受到现有节点“年龄”的影响。还通过计算机仿真实验把仿真数据与Gent oo真实数据进行了比较,结果显示,新模型更为适合Gent oo网。 关键词:复杂网络;Gent oo;聚集系数;度分布;模型 中图分类号:N94;TP393;TP31文献标识码:A Ana lyz i n g and M odeli n g O pen Source Software a s Co m plex Networks ZHENG Xiao2l ong,ZENG Da2jun,L I Hui2qian,MAO W en2ji,WANG Fei2yue,DA I Ru2wei (The Key Laborat ory of Comp lex Syste m s and I ntelligence Science,I nstitute of Aut omati on, Chinese Academy of Sciences,Beijing100080,China) Abstract:Soft w are syste m s including those based on open2s ource code are becom ing increasingly com2 p lex.Studying the m as comp lex net w orks can p r ovide quantifiable measures and useful insights fr om the point of vie w of s oft w are engineering.I n the mean while,as one of the most comp lex man2made artifacts, they p r ovide a fruitful app licati on domain of comp lex syste m s theory.I n this paper,we analyze one of the most popular L inux meta packages/distributi ons called the Gent oo syste m.I n our analysis,we model s oft2 ware packages as nodes and dependencies a mong the m as arcs.Our e mp irical study shows that the resul2 ting Gent oo net w ork can not be exp lained by existing random graph models.This motivates our work in devel op ing a ne w model in which ne w nodes are connected t o old nodes with p r obabilities that depend not only on the degrees of the old nodes but als o the“ages”of these nodes.Thr ough si m ulati on,we de mon2 strate that our model has better exp lanat ory power than the existing models. Key words:comp lex net w orks;Gent oo;cluster coefficient;degree distributi on;model 收稿日期:2007-08-23 基金项目:国家自然科学基金委基金(60621001,60573078);科技部973项目(2006CB705500,2004CB318103);中国科学院、国家外国专家局,创新团队国际合作伙伴计划(2F05N01) 作者简介:郑晓龙(1982-),男,安徽人,博士研究生,研究方向为复杂网络与数据挖掘。
BP 神经网络模型 近年来全球性的神经网络研究热潮的再度兴起，不仅仅是因为神经科学本身取得了巨大的进展．更主要的原因在于发展新型计算机和人工智能新途径的迫切需要．迄今为止在需要人工智能解决的许多问题中，人脑远比计算机聪明的多，要开创具有智能的新一代计算机，就必须了解人脑，研究人脑神经网络系统信息处理的机制．另一方面，基于神经科学研究成果基础上发展出来的人工神经网络模型，反映了人脑功能的若干基本特性，开拓了神经网络用于计算机的新途径．它对传统的计算机结构和人工智能是一个有力的挑战，引起了各方面专家的极大关注． 目前，已发展了几十种神经网络，例如Hopficld 模型，Feldmann 等的连接型网络模型，Hinton 等的玻尔茨曼机模型，以及Rumelhart 等的多层感知机模型和Kohonen 的自组织网络模型等等。在这众多神经网络模型中，应用最广泛的是多层感知机神经网络。多层感知机神经网络的研究始于50年代，但一直进展不大。直到1985年，Rumelhart 等人提出了误差反向传递学习算法（即BP 算），实现了Minsky 的多层网络设想，如图34-1所示。 BP 算法不仅有输入层节点、输出层节点，还可有1个或多个隐含层节点。对于输入信号，要先向前传播到隐含层节点，经作用函数后，再把隐节点的输出信号传播到输出节点，最后给出输出结果。节点的作用的激励函数通常选取S 型函数，如 Q x e x f /11 )(-+= 式中Q 为调整激励函数形式的Sigmoid 参数。该算法的学习过程由正向传播和反向传播组成。在正向传播过程中，输入信息从输入层经隐含层逐层处理，并传向输出层。每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。如果输出层得不到期望的输出，则转入反向传播，将误差信号沿原来的连接通道返回，通过修改各层神经元的权值，使得误差信号最小。 社含有n 个节点的任意网络，各节点之特性为Sigmoid 型。为简便起见，指定网络只有一个输出y ,任一节点i 的输出为O i ,并设有N 个样本(x k ,y k )(k =1,2,3,…,N ),对某一输入x k ，网络输出为y k 节点i 的输出为O ik ,节点j 的输入为net jk = ∑i ik ij O W 并将误差函数定义为∑=-=N k k k y y E 12 )(21
神经网络典型模型的比较研究 杜华英1，赵跃龙2 （中南大学信息科学与工程学院，湖南长沙 410083） 摘要神经网络是近年来发展起来的一门新兴学科，具有较高的研究价值，本文介绍了神经网络的基本概念，针对神经网络在不同的应用领域如何选取问题，对感知器、BP网络、Hopfield网络和ART网络四种神经网络模型在优缺点、有无教师方式、学习规则、正反向传播、应用领域等方面进行了比较研究。可利用其特点有针对性地将神经网络应用于计算机视觉、图像处理、模式识别、信号处理、智能监控、机器人等不同领域。 关键词神经网络；感知器；BP网络；Hopfield网络；ART网络 1 引言 人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）是模仿生物神经网络功能的一种经验模型。生物神经元受到传入的刺激，其作出的反应又从输出端传到相连的其它神经元，输入和输出之间的变换关系一般是非线性的。神经网络是由若干简单元件及其层次组织，以大规模并行连接方式构造而成的网络，按照生物神经网络类似的方式处理输入的信息。模仿生物神经网络而建立的人工神经网络，对输入信号有功能强大的反应和处理能力。 若干神经元连接成网络，其中的一个神经元可以接受多个输入信号，按照一定的规则转换为输出信号。由于神经网络中神经元间复杂的连接关系和各神经元传递信号的非线性方式，输入和输出信号间可以构建出各种各样的关系，因此在运行网络时，可视为一个“黑箱”模型，不必考虑其内部具体情况。人工神经网络模拟人类部分形象思维的能力，是模拟人工智能的一条途径，特别是可以利用人工神经网络解决人工智能研究中所遇到的一些难题。目前，人工神经网络理论的应用已经渗透到多个领域，在计算机视觉、图像处理、模式识别、信号处理、智能监控、机器人等方面取得了可喜的进展。 2 神经网络的典型模型 在人们提出的几十种神经网络模型中，人们用得较多的是感知器、BP网络、Hopfield 网络和ART网络。 2.1 感知器[2] 罗森勃拉特（Rosenblatt）于1957年提出的感知器模型是一组可训练的分类器，为最古老的ANN之一，现已很少使用。然而，它把神经网络的研究从纯理论探讨引向了工程上的实现，在神经网络的发展史上占有重要的地位。尽管它有较大的局限性，甚至连简单的异或(XOR)逻辑运算都不能实现，但它毕竟是最先提出来的网络模型，而且它提出的自组织、自学习思想及收敛算法对后来发展起来的网络模型都产生了重要的影响，甚至可以说，后来发展的网络模型都是对它的改进与推广。 最初的感知器是一个只有单层计算单元的前向神经网络，由线性阈值单元组成，称为单层感知器，后来针对其局限性进行了改进，提出了多层感知器。 1杜华英(1975—)，女，江西樟树人，惠州学院成教处计算机工程师，主研人工智能，中南大学信息科学与工程学院在读工程硕士。 2赵跃龙(1958—)，男，湖南湘潭人，中南大学信息科学与工程学院计算机系教授，主要从事计算机体系结构、磁盘阵列、计算机控制、神经网络应用等方面的研究。
《中国有线电视》2005(01) CH I N A CABLE TELE V I SI O N?开发与应用? 流媒体信息加密与 用户认证技术的实现 □姚华桢1,冯穗力1,叶 梧1,谢 杏2 (1.华南理工大学,广东广州510640;2.广东省信息中心,广东广州510640) 摘 要:讨论了保障多媒体通信安全的几个关键技术,分析了流媒体加密的几种方式。根据流媒体传输的特点,研究了一种基于AES和MD5算法的流媒体数据加密传输和用户认证的方法,并分析了如何在流媒体服务器端和客户端予以实现。 关键词:流媒体;AES;MD5;认证;密钥传递 中图分类号:T N943.6 文献标识码:A 文章编号:1007-7022(2005)01-0057-04 The I m ple m en t a ti on of I nforma ti on Encrypti on and User Authen ti ca ti on i n Stream i n g M ed i a □Y AO Hua2zhen1,FENG Sui2li1,YE W u1,X I E Xing2 (1.South China University of Technol ogy,Guangdong Guangzhou510640,China; 2.Guangdong I nf or mati on Center,Guangdong Guangzhou510640,China) Abstract:This paper discusses vital technique f or secure communicati on of multi m edia.It analyzes s ome ways f or strea m data encryp ti on.Accordin g t o the characteristic of strea m ing media trans port,it p resents a method of strea m data encryp ti on and user authenticati on based on AES algorithm and MD5algorith m.It als o analyzes how t o realize the algorithm on server and client syste m s. Key words:strea m ing media;AES;MD5;authenticati on;secret key pass 1 引言 流媒体技术是一种在线多媒体播放技术,可广泛用于在线直播、远程教育、实时视频会议等应用场合。在许多情况下流媒体传输中的安全性、高效性以及客户的身份认证问题是至关重要的因素。本文就流媒体信息加密中加密算法的选择、客户的认证方法、密钥的传递方法作了深入的讨论。在算法选择上,流媒体传输对速度的要求很高,以往进行流媒体加密采用一般的数据加密标准DES,随着密码分析水平(特别是差分密码分析及线性密码分析)、芯片处理能力的提高, DES算法在其实现速度、代码大小、跨平台性等方面难以满足新的应用需求。本文采用高级加密标准AES,使本系统在速度、安全性等方面都有很大提高。在客户认证方面,本系统采用TCP/I P协议,与数据流传输 基金项目:广东省工业攻关项目资助(2003B12224) 作者简介:姚华桢(19802 ),女,硕士研究生,研究方向为通信理论与技术;冯穗力(19552 ),男,教授,硕士生导师,研究方向为通信理论与技术。
加密技术与认证技术有什么区别 加密并不等于认证，那么他们之间是有什么异同之处呢？怎样可以分清楚什么是认证技术，什么又是加密呢？ 加密与认证之间有哪些区别? 加密是指对数据进行操作后，没有密码无法打开数据或解密数据。在简单的对称加密中，同一个密钥被用于加密和解密。在非对称加密中，可以使用用户的公钥对信息加密，使得只有对应私钥的拥有者才能读取它。 认证是呈现信息，使其抗篡改(通常在某一非常低的概率之内，小于1除以已知宇宙中粒子的数量)，同时也证明它起源于预期发送者的过程。 注意：当本文提及真实性时，是专门指的信息真实性，而不是身份真实性。这是一个PKI和密钥管理问题，我们可能在未来的博客中详细说明。 就CIA triad而言：加密提供机密性，认证提供完整性。 加密不提供完整性;被篡改的信息(通常)还能解密，但结果通常会是垃圾。单独加密也不抑制恶意第三方发送加密信息。 认证不提供机密性;可以为明文信息提供抗篡改。 加密 我们之前定义了加密，并且详细说明了它是提供机密性，但不提供完整性和真实性的。你可以篡改加密信息，并将产生的垃圾给予接收者。而且你甚至可以利用这种垃圾产生机制，来绕过安全控制。 考虑在加密cookie的情况下，有如下代码： 上面的代码提供了在密码段链接模块的AES加密，如果你传入32字节的字符串作为$key，你甚至可以声称，为你的cookie提供了256位的AES加密，然后人们可能被误导相信它是安全的。 如果需要对数据加密，可以使用专业的数据加密软件文件夹加密超级大师，是专门针对个人数据进行加密的，金钻采用的是国际先进的加密算法，加密后，数据只能通过正确密码打开，加密安全性非常高。 如何攻击未经认证的加密 比方说，在登录到这个应用程序之后，你会发现你收到一个会话cookie，看起来就像 kHv9PAlStPZaZJHIYXzyCnuAhWdRRK7H0cNVUCwzCZ4M8fxH79xIIIbznxmiOxGQ7td8LwTzHFgwBm bqWuB+sQ== 让我们改变一个字节的第一块(初始化向量)，并反复发送我们的新的cookie，直到出现一些变化。应该采取共4096次HTTP请求，以尝试变量IV所有可能的单字节变化。在上面的例子中，经过2405次请求后，我们得到一个看起来像这样的字符串： kHv9PAlStPZaZZHIYXzyCnuAhWdRRK7H0cNVUCwzCZ4M8fxH79xIIIbznxmiOxGQ7td8LwTzHFgwBm bqWuB+sQ== 相比之下，在base64编码的cookie中只有一个字符不同(kHv9PAlStPZaZ J vs kHv9PAlStPZaZ Z)：- kHv9PAlStPZaZJHIYXzyCnuAhWdRRK7H0cNVUCwzCZ4M8fxH79xIIIbznxmiOxGQ7td8LwTzHFgwBm bqWuB+sQ== + kHv9PAlStPZaZZHIYXzyCnuAhWdRRK7H0cNVUCwzCZ4M8fxH79xIIIbznxmiOxGQ7td8LwTzHFgwBm bqWuB+sQ== 我们存储在这个cookie里的原始数据，是看起来像这样的数组： 根据底层应用程序的设置方法，你或许可以翻转一位进而提升成为一名管理员。即使你的
最新-诚信承诺书精选范文 诚信是中华民族的传统美德,是做人的基本准则,也是社会道德和职业道德的基本规范,其要求与国际经济全球化、社会主义市场经济发展以及构建和谐社会主义的要求是一致的。下面为大家精心整理了诚信承诺书精选范文，以供参考。 诚信承诺书精选范文篇一：企业诚信承诺书 为弘扬邳州;和谐包容、智慧诚信、务实创新;的城市精神，推动社会信用体系建设的健康发展，营造统一开放、公平竞争、规范有序的市场环境，树立企业诚信守法经营形象。本企业作出以下诚信成若： 1. 承诺严格依照国家有关法律、法规合法经营，保证经营合法、安全、有效的产品，重合同，守信用。 2. 承诺坚决抵制假冒伪劣产品的经营销售，发现假冒伪劣品后，及时向有关部门举报。 3. 承诺诚信经营，文明服务，维护消费者合法权益。 4. 承诺自觉接受社会、群众、新闻舆论的监督检查。 5. 承诺积极参与邳州市的企业信用体系建设，自觉遵守企业信用管理规章制度，共同树立信用自律的道德观念和行业风尚。 企业名称(盖章)： 企业负责人签字： 时间：XXXX年XX月XX日 诚信承诺书精选范文篇二：员工诚信承诺书
为弘扬诚信工作的价值观，树立诚信的良好工作形象，营造良好的信用环境，作为广东东沃物流服务有限公司的一名员工，本人郑重承诺： 一、本人所提供的个人信息、证明材料、证件，真实准确，若因上述信息、材料、证件不真实造成的一切后果由本人承担。 二、本人确保身体状况适应工作要求，不隐瞒有碍工作的病情，若因身体原因不适应工作向人事处提供医院证明和书面说明。 三、本人遵守公司员工手册所有的规定及公司的员工解雇条例，在本单位工作期间不与其他单位建立劳动合同关系，若因双重或多重劳动关系产生的纠纷，本人愿承担相应后果。 四、本人自愿与本单位签订并履行劳动合同，自觉维护自身及单位的合法权益。 五、本人确保提供的联系方式、住址信息真实准确，若联系方式、住址发生变更将在变更后3日内告知人事处。 六、本人承诺对单位负责，不做损害单位名誉、利益的事情，诚信工作，不隐瞒影响工作的事情，若有变动须按规定告知人事处并履行相应手续。 七、本人确保在工作中不做弄虚作假的事、对工作岗位负责,确保工作中对公司财物不做贪污盗窃的行为或以占为已有为目的等行为,如果公司一旦发现本人有此行为,本人愿意以贪一倍十的计算方法赔偿给公司.当要赔偿金额太大本人没能力赔偿时，本人愿意向公司以写欠条的形式完成。(计算方式:贪1元*10=10元,构成刑事责任的,
B P神经网络预测模型及 应用 IMB standardization office【IMB 5AB- IMBK 08- IMB 2C】
B P神经网络预测模型及应用 摘要采用BP神经网络的原理，建立神经网络的预测模型，并利用建立的人工神经网络训练并预测车辆的销售量，最后得出合理的评价和预测结果。 【关键词】神经网络模型预测应用 1 BP神经网络预测模型 BP神经网络基本理论 人工神经网络是基于模仿生物大脑的结构和功能而构成的一种信息处理系统。该网络由许多神经元组成，每个神经元可以有多个输入，但只有一个输出，各神经元之间不同的连接方式构成了不同的神经网络模型，BP网为其中之一，它又被称为多层前馈神经网络。 BP神经网络预测模型 （1）初始化，给各连接权值（wij，vi）及阐值（θi）赋予随机值，确定网络结构，即输入单元、中间层单元以及输出层单元的个数；通过计算机仿真确定各系数。 在进行BP网络设计前，一般应从网络的层数、每层中的神经元个数、初始值以及学习方法等方面进行考虑，BP网络由输入层、隐含层和输出层组成。隐含层神经元个数由以下经验公式计算： （1）
式中：s为隐层节点数，m为输入层节点数，n为输出层节点数，h为正整数，一般取3―7. BP网络采用了有一定阈值特性的、连续可微的sigmoid函数作为神经元的激发函数。采用的s 型函数为： （2） 式中：s为隐层节点数，m为输入层节点数，n为输出层节点数，h为正整数，一般取3―7.计算值需经四舍五入取整。 （2）当网络的结构和训练数据确定后，误差函数主要受激励函数的影响，尽管从理论分析中得到比的收敛速度快，但是也存在着不足之处。当网络收敛到一定程度或者是已经收敛而条件又有变化的时候，过于灵敏的反映会使得系统产生震荡，难于收敛。因此，对激励函数进行进一步改进，当权值wij （k）的修正值Δwij（k） Δwij（k+1）<0时，，其中a为大于零小于1的常数。这样做降低了系统进入最小点时的灵敏度，减少震荡。 2 应用 车辆销售量神经网络预测模型 本文以某汽车制造企业同比价格差、广告费用、服务水平、车辆销售量作为学习训练样本数据。如表1。 表1 产品的广告费、服务水平、价格差、销售量 月份广告费 （百万元）服务水平价格差
承诺书 特庸镇洋西村： 我方参加你方的特庸镇洋西村沟渠疏浚工程（以下简称“本工程”）的投标，现我方法定代表人向你方慎重承诺： 1、我方拟派项目负责人未同时在两个或两个以上单位受聘或者执业：(1)未同时在两个及以上单位签订劳动合同或交纳社会保险；(2)未将本人执（职）业资格证书同时注册在两个及以上单位。 2、我方拟派项目负责人无在建工程，如果我方经本工程评标委员会评定为中标候选人，在公示期间被他人举报并经核实，确认拟派项目负责人有在建工程，且不符合江苏省建设厅“苏建规字（2017）1号”《省住房和城乡建设厅关于改革和完善房屋建筑和市政基础设施工程招标投标制度的实施意见》附件一《江苏省房屋建筑和市政基础设施工程施工招标资格审查办法》第十条第五款的规定，你方即可取消我方中标候选人资格，并同意投标保证金不予退还。 3、我单位不存在下列任何情形： ①为招标人不具有独立法人资格的附属机构（单位）； ②为本招标项目的监理人、代建人、项目管理人，以及为本招标项目提供招标代理、设计服务的； ③与本招标项目的监理人、代建人、招标代理机构同为一个法定代表人的，或者相互控股、参股的； ④与招标人存在厉害关系可能影响招标公正性的； ⑤单位负责人为同一人或者存在控股、管理关系的不同单位； ⑥处于被责令停业、财产被接管、冻结和破产状态，以及投标资格被取消或者被暂停且在暂停期内的； ⑦因拖欠工人工资或者因发生质量安全事故被有关部门限制在招标项目所 在地承接工程的； ⑧投标人近3年内有行贿犯罪行为且被记录，或者法定代表人有行贿犯罪记录且记录之日起未超过5年的。 4、企业财务和经营状况良好，具备履行合同能力；未处于被责令停业、投标资格被取消或者财产被接管、冻结和破产状态；无因投标申请人违约或不恰当
关于诚信承诺书模板 关于诚信承诺书模板1 为弘扬诚信工作的价值观，树立诚信的良好工作形象，营造良好的信用环境，作为青岛新港报关学校的一名员工，本人郑重承诺： 一、本人所提供的个人信息、证明材料、证件，真实准确，若因上述信息、材料、证件不真实造成的一切后果由本人承担。 二、本人确保身体状况适应工作要求，不隐瞒有碍工作的病情，若因身体原因不适应工作向人事处提供医院证明和书面说明。 三、本人遵守国家《劳动法》、《劳动合同法》的规定，在本单位工作期间不与其他单位建立劳动合同关系，若因双重或多重劳动关系产生的纠纷，本人愿承担相应后果。 四、本人自愿与本单位签订并履行劳动合同，自觉维护自身及单位的合法权益。 五、本人确保提供的联系方式、住址信息真实准确，若联系方式、住址发生变更将在变更后3日内告知人事处。 六、本人承诺对单位负责，不做损害单位名誉、利益的事情，诚信工作，不隐瞒影响工作的事情，若有变动须按规定告知人事处并履行相应手续。 七、本人以诚信作为工作的第一准则，自愿接受同事及主管部门的监督。 为维护建筑市场的公开、公平、公正性，营造诚实守信的建筑市
场交易环境，我单位郑重承诺，在办理备案、入库中所提供的相关信息，均经我单位确认无误，无任何弄虚作假行为，现承诺如下： 一、我单位提交并在备案、入库中填写的相关信息均真实有效，提交的业绩及相关材料无任何伪造、修改、虚假成份，材料所填内容均为本单位真实拥有。若违反本承诺一经查实，本单位自愿被记入徐州市建筑市场不良行为记录并接受公开通报，同时自愿退出徐州建筑市场，承诺一年内不再进入徐州建筑市场参加招投标。 二、我单位保证在参加徐州建筑市场各项活动中，严格遵守各项诚信、廉政制度，自觉执行国家相关的法律法规，如有违反自愿按有关规定接受处罚。 三、我单位今后将按要求及时、认真更新备案、入库中有关的内容，如未能及时更新，将自愿承担由此造成的一切不良后果。 四、我单位郑重承诺，凡未在备案、入库中填报的建造师、五大员(材料员、施工员、预算员、质检员、安全员)及企业和建造师的业绩将不作为在徐投标的依据，并对此不提出任何异议。 本企业郑重承诺： 一、遵循公开、公平、公正和诚实信用的原则参加XXXXXXXXXXXX 工程投标; 二、所提供的一切材料都是真实、有效、合法的; 三、不与其他投标人相互串通投标报价，不排挤其他投标人的公平竞争，损害招标人或其他投标人的合法权益; 四、不与招标人或招标代理机构串通投标，损害国家利益、社会