非法获取网络虚拟财产的刑法规制研究

来源 :南京师范大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:liuleizishen
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牙齿健康严重影响着人们的身心健康,然而我国口腔医疗资源的短缺,导致大部分人依然饱受牙病带来的困扰。在牙科,X射线图像被用于检查牙齿、牙龈、颌骨和口腔骨骼结构的状况。但由于缺乏足够的自动化资源来辅助诊断,牙科X射线图像的分析主要依靠牙医的经验和视觉感知。论文从图像处理角度出发,利用深度学习和数字图像处理技术处理牙齿全景X线图像,实现牙齿状态检测与病理分析,从而辅助牙医进行牙病的诊断。针对牙齿全景X线
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复杂网络是复杂系统建模的有力工具,如何引导与控制复杂网络中的信息传播与扩散是当前复杂网络研究的热点问题。经典的目标免疫技术通过对网络节点度中心性或介数中心性排序对节点进行免疫,能够取得较好效果。然而度中心性方法在更多情况下较难获取网络全局信息,且大规模网络的节点数量则使得较高复杂度的介数中心性算法难以适用。基于以上方法的改进也多为针对节点度值进行免疫,效果不一。本文结合随机游走思想,考虑节点拓扑结
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伴随科技的不断进步,随之产生的海量数据为复杂网络的研究带来了许多机遇与挑战,引起了复杂网络相关领域学者们的重视,其中复杂网络重要节点识别问题便是十分重要的研究方向。本文基于节点与节点、节点与连边之间的拓扑结构关系,在无向无权网络中提出结合节点权重与结构熵的基于网络局部范围信息的重要节点识别算法;在有向无权网络中利用灰色关联分析方法将三种不同的节点属性进行融合,并结合半局部中心性思想提出基于有向无权
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随着轨道交通行业高速化与重载化的发展,列车运行安全问题广受关注。列车轮对踏面作为走行部中直接与钢轨表面接触的部分,其产生缺陷后将给列车运行带来安全隐患。因此,对踏面状态的准确判定是铁路事业稳定发展的基本保障。论文主要利用图像处理与卷积神经网络相结合的方法,实现了对轮对踏面缺陷的分类与识别。主要研究内容为以下几个方面:(1)轮对踏面图像预处理。采用加权平均值法、双边滤波、幂律变换依次对原始轮对踏面图
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