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'外延'和'内涵'属于形式逻辑中的概念。所谓外延，是指一个概念所反映的每一个对象；而所谓内涵，则是指对每一个概念对象特有属性的反映。命题时，若不考虑逻辑上有关外延和内涵的恰当运用，则有可能出现谬误，至少是不当。如：'对农村合理的全、畜、机动力组合的设计'这一标题即存在逻辑上的错误。题名中的'人'，其外延可能是青壮年，也可以是指婴儿、幼儿或老人，因为后者也?quot;人'，然而却不是具有劳动能力的人，显然不属于命题所指，所以泛用'人'，其外延不当。同理，'畜'可以指牛，但也可以指羊和猪，试问，哪里见到过用羊和猪来犁田拉磨的呢？所以也属于外延不当的错误。其中，由于使用'劳力'与'畜力'，就不会分别误解成那些不具有劳动能力和不能使役的对象。
人工智能的三大基石—算法、数据和计算能力，算法作为其中之一，是非常重要的，那么人工智能都会涉及哪些算法呢？不同算法适用于哪些场景呢？ 一、按照模型训练方式不同可以分为监督学习（Supervised Learning），无监督学习（Unsupervised Learning）、半监督学习（Semi-supervised Learning）和强化学习（Reinforcement Learning）四大类。 常见的监督学习算法包含以下几类： （1）人工神经网络（Artificial Neural Network）类：反向传播（Backpropagation）、波尔兹曼机（Boltzmann Machine）、卷积神经网络（Convolutional Neural Network）、Hopfield网络（hopfield Network）、多层感知器（Multilyer Perceptron）、径向基函数网络（Radial Basis Function Network，RBFN）、受限波尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine）、回归神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）、自组织映射（Self-organizing Map，SOM）、尖峰神经网络（Spiking Neural Network）等。 （2）贝叶斯类（Bayesin）：朴素贝叶斯（Naive Bayes）、高斯贝叶斯（Gaussian Naive Bayes）、多项朴素贝叶斯（Multinomial Naive Bayes）、平均-依赖性评估（Averaged One-Dependence Estimators，AODE） 贝叶斯信念网络（Bayesian Belief Network，BBN）、贝叶斯网络（Bayesian Network，BN）等。 （3）决策树（Decision Tree）类：分类和回归树（Classification and Regression Tree，CART）、迭代Dichotomiser3（Iterative Dichotomiser 3， ID3）,算法（ Algorithm）、算法（ Algorithm）、卡方自动交互检测（Chi-squared Automatic Interaction Detection，CHAID）、决策残端（Decision Stump）、ID3算法（ID3 Algorithm）、随机森林（Random Forest）、SLIQ（Supervised Learning in Quest）等。 （4）线性分类器（Linear Classifier）类：Fisher的线性判别（Fisher’s Linear Discriminant） 线性回归（Linear Regression）、逻辑回归（Logistic Regression）、多项逻辑回归（Multionmial Logistic Regression）、朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier）、感知（Perception）、支持向量机（Support Vector Machine）等。 常见的无监督学习类算法包括： （1） 人工神经网络（Artificial Neural Network）类：生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN），前馈神经网络（Feedforward Neural Network）、逻辑学习机（Logic Learning Machine）、自组织映射（Self-organizing Map）等。 （2） 关联规则学习（Association Rule Learning）类：先验算法（Apriori Algorithm）、Eclat算法（Eclat Algorithm）、FP-Growth算法等。 （3）分层聚类算法（Hierarchical Clustering）：单连锁聚类（Single-linkage Clustering），概念聚类（Conceptual Clustering）等。 （4）聚类分析（Cluster analysis）：BIRCH算法、DBSCAN算法，期望最大化（Expectation-maximization，EM）、模糊聚类（Fuzzy Clustering）、K-means算法、K均值聚类（K-means Clustering）、K-medians聚类、均值漂移算法（Mean-shift）、OPTICS算法等。 （5）异常检测（Anomaly detection）类：K最邻近（K-nearest Neighbor，KNN）算法，局部异常因子算法（Local Outlier Factor，LOF）等。 常见的半监督学习类算法包含：生成模型（Generative Models）、低密度分离（Low-density Separation）、基于图形的方法（Graph-based Methods）、联合训练（Co-training）等。 常见的强化学习类算法包含：Q学习（Q-learning）、状态-行动-奖励-状态-行动（State-Action-Reward-State-Action，SARSA）、DQN（Deep Q Network）、策略梯度算法（Policy Gradients）、基于模型强化学习（Model Based RL）、时序差分学习（Temporal Different Learning）等。 常见的深度学习类算法包含：深度信念网络（Deep Belief Machines）、深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Networks）、深度递归神经网络（Deep Recurrent Neural Network）、分层时间记忆（Hierarchical Temporal Memory，HTM）、深度波尔兹曼机（Deep Boltzmann Machine，DBM）、栈式自动编码器（Stacked Autoencoder）、生成对抗网络（Generative Adversarial Networks）等。 二、按照解决任务的不同来分类，粗略可以分为二分类算法（Two-class Classification）、多分类算法（Multi-class Classification）、回归算法（Regression）、聚类算法（Clustering）和异常检测（Anomaly Detection）五种。 1.二分类（Two-class Classification） （1）二分类支持向量机（Two-class SVM）：适用于数据特征较多、线性模型的场景。 （2）二分类平均感知器（Two-class Average Perceptron）：适用于训练时间短、线性模型的场景。 （3）二分类逻辑回归（Two-class Logistic Regression）：适用于训练时间短、线性模型的场景。 （4）二分类贝叶斯点机（Two-class Bayes Point Machine）：适用于训练时间短、线性模型的场景。（5）二分类决策森林（Two-class Decision Forest）：适用于训练时间短、精准的场景。 （6）二分类提升决策树（Two-class Boosted Decision Tree）：适用于训练时间短、精准度高、内存占用量大的场景 （7）二分类决策丛林（Two-class Decision Jungle）：适用于训练时间短、精确度高、内存占用量小的场景。 （8）二分类局部深度支持向量机（Two-class Locally Deep SVM）：适用于数据特征较多的场景。 （9）二分类神经网络（Two-class Neural Network）：适用于精准度高、训练时间较长的场景。 解决多分类问题通常适用三种解决方案：第一种，从数据集和适用方法入手，利用二分类器解决多分类问题；第二种，直接使用具备多分类能力的多分类器；第三种，将二分类器改进成为多分类器今儿解决多分类问题。 常用的算法： （1）多分类逻辑回归（Multiclass Logistic Regression）：适用训练时间短、线性模型的场景。 （2）多分类神经网络（Multiclass Neural Network）：适用于精准度高、训练时间较长的场景。 （3）多分类决策森林（Multiclass Decision Forest）：适用于精准度高，训练时间短的场景。 （4）多分类决策丛林（Multiclass Decision Jungle）：适用于精准度高，内存占用较小的场景。 （5）“一对多”多分类（One-vs-all Multiclass）：取决于二分类器效果。 回归 回归问题通常被用来预测具体的数值而非分类。除了返回的结果不同，其他方法与分类问题类似。我们将定量输出，或者连续变量预测称为回归；将定性输出，或者离散变量预测称为分类。长巾的算法有： （1）排序回归（Ordinal Regression）：适用于对数据进行分类排序的场景。 （2）泊松回归（Poission Regression）：适用于预测事件次数的场景。 （3）快速森林分位数回归（Fast Forest Quantile Regression）：适用于预测分布的场景。 （4）线性回归（Linear Regression）：适用于训练时间短、线性模型的场景。 （5）贝叶斯线性回归（Bayesian Linear Regression）：适用于线性模型，训练数据量较少的场景。 （6）神经网络回归（Neural Network Regression）：适用于精准度高、训练时间较长的场景。 （7）决策森林回归（Decision Forest Regression）：适用于精准度高、训练时间短的场景。 （8）提升决策树回归（Boosted Decision Tree Regression）：适用于精确度高、训练时间短、内存占用较大的场景。 聚类 聚类的目标是发现数据的潜在规律和结构。聚类通常被用做描述和衡量不同数据源间的相似性，并把数据源分类到不同的簇中。 （1）层次聚类（Hierarchical Clustering）：适用于训练时间短、大数据量的场景。 （2）K-means算法：适用于精准度高、训练时间短的场景。 （3）模糊聚类FCM算法（Fuzzy C-means，FCM）：适用于精确度高、训练时间短的场景。 （4）SOM神经网络（Self-organizing Feature Map，SOM）：适用于运行时间较长的场景。 异常检测 异常检测是指对数据中存在的不正常或非典型的分体进行检测和标志，有时也称为偏差检测。 异常检测看起来和监督学习问题非常相似，都是分类问题。都是对样本的标签进行预测和判断，但是实际上两者的区别非常大，因为异常检测中的正样本（异常点）非常小。常用的算法有： （1）一分类支持向量机（One-class SVM）：适用于数据特征较多的场景。 （2）基于PCA的异常检测（PCA-based Anomaly Detection）：适用于训练时间短的场景。 常见的迁移学习类算法包含：归纳式迁移学习（Inductive Transfer Learning） 、直推式迁移学习（Transductive Transfer Learning）、无监督式迁移学习（Unsupervised Transfer Learning）、传递式迁移学习（Transitive Transfer Learning）等。 算法的适用场景： 需要考虑的因素有： （1）数据量的大小、数据质量和数据本身的特点 （2）机器学习要解决的具体业务场景中问题的本质是什么？ （3）可以接受的计算时间是什么？ （4）算法精度要求有多高？ ———————————————— 原文链接：
引言 异常值检测与告警一直是工业界非常关注的问题，自动准确地检测出系统的异常值，不仅可以节约大量的人力物力，还能尽早发现系统的异常情况，挽回不必要的损失。个推也非常重视大数据中的异常值检测，例如在运维部门的流量管理业务中，个推很早便展开了对异常值检测的实践，也因此积累了较为丰富的经验。本文将从以下几个方面介绍异常值检测。 1、异常值检测研究背景 2、异常值检测方法原理 3、异常值检测应用实践 异常值检测研究背景 异常值，故名思议就是不同于正常值的值。 在数学上，可以用离群点来表述，这样便可以将异常值检测问题转化为数学问题来求解。 异常值检测在很多场景都有广泛的应用，比如： 1、流量监测 互联网上某些服务器的访问量，可能具有周期性或趋势性：一般情况下都是相对平稳的，但是当受到某些黑客攻击后，其访问量可能发生显著的变化，及早发现这些异常变化对企业而言有着很好的预防告警作用。 2、金融风控 正常账户中，用户的转账行为一般属于低频事件，但在某些金融案中，一些嫌犯的账户就可能会出现高频的转账行为，异常检测系统如果能发现这些异常行为，及时采取相关措施，则会规避不少损失。 3、机器故障检测 一个运行中的流水线，可能会装有不同的传感器用来监测运行中的机器，这些传感器数据就反应了机器运行的状态，这些实时的监测数据具有数据量大、维度广的特点，用人工盯着看的话成本会非常高，高效的自动异常检测算法将能很好地解决这一问题。 异常值检测方法原理 本文主要将异常值检测方法分为两大类：一类是基于统计的异常值检测，另一类是基于模型的异常值检测。基于统计的方法 基于模型的方法 1、基于统计的异常值检测方法 常见的基于统计的异常值检测方法有以下2种，一种是基于3σ法则，一种是基于箱体图。3σ法则 箱体图 3σ法则是指在样本服从正态分布时，一般可认为小于μ-3σ或者大于μ+3σ的样本值为异常样本，其中μ为样本均值，σ为样本标准差。在实际使用中，我们虽然不知道样本的真实分布，但只要真实分布与正太分布相差不是太大，该经验法则在大部分情况下便是适用的。 箱体图也是一种比较常见的异常值检测方法，一般取所有样本的25%分位点Q1和75%分位点Q3，两者之间的距离为箱体的长度IQR，可认为小于或者大于Q3+的样本值为异常样本。 基于统计的异常检测往往具有计算简单、有坚实的统计学基础等特点，但缺点也非常明显，例如需要大量的样本数据进行统计，难以对高维样本数据进行异常值检测等。 2、基于模型的异常值检测 通常可将异常值检测看作是一个二分类问题，即将所有样本分为正常样本和异常样本，但这和常规的二分类问题又有所区别，常规的二分类一般要求正负样本是均衡的，如果正负样本不均匀的话，训练结果往往会不太好。但在异常值检测问题中，往往面临着正（正常值）负（异常值）样本不均匀的问题，异常值通常比正常值要少得多，因此需要对常规的二分类模型做一些改进。 基于模型的异常值检测一般可分为有监督模型异常值检测和无监督模型异常值检测，比较典型的有监督模型如oneclassSVM、基于神经网络的自编码器等。 oneclassSVM就是在经典的SVM基础上改进而来，它用一个超球面替代了超平面，超球面以内的值为正常值，超球面以外的值为异常值。 经典的SVM 1 基于模型的方法 2 基于神经网络的自编码器结构如下图所示。 自编码器（AE） 将正常样本用于模型训练，输入与输出之间的损失函数可采用常见的均方误差，因此检测过程中，当正常样本输入时，均方误差会较小，当异常样本输入时，均方误差会较大，设置合适的阈值便可将异常样本检测出来。但该方法也有缺点，就是对于训练样本比较相近的正常样本判别较好，但若正常样本与训练样本相差较大，则可能会导致模型误判。 无监督模型的异常值检测是异常值检测中的主流方法，因为异常值的标注成本往往较高，另外异常值的产生往往无法预料，因此有些异常值可能在过去的样本中根本没有出现过， 这将导致某些异常样本无法标注，这也是有监督模型的局限性所在。 较为常见的无监督异常值检测模型有密度聚类（DBSCAN）、IsolationForest（IF）、RadomCutForest（RCF）等，其中DBSCAN是一种典型的无监督聚类方法，对某些类型的异常值检测也能起到不错的效果。该算法原理网上资料较多，本文不作详细介绍。 IF算法最早由南京大学人工智能学院院长周志华的团队提出，是一种非常高效的异常值检测方法，该方法不需要对样本数据做任何先验的假设，只需基于这样一个事实——异常值只是少数，并且它们具有与正常值非常不同的属性值。与随机森林由大量决策树组成一样，IsolationForest也由大量的树组成。IsolationForest中的树叫isolation tree，简称iTree。iTree树和决策树不太一样，其构建过程也比决策树简单，因为其中就是一个完全随机的过程。 假设数据集有N条数据，构建一颗iTree时，从N条数据中均匀抽样(一般是无放回抽样)出n个样本出来，作为这颗树的训练样本。 在样本中，随机选一个特征，并在这个特征的所有值范围内（最小值与最大值之间）随机选一个值，对样本进行二叉划分，将样本中小于该值的划分到节点的左边，大于等于该值的划分到节点的右边。 这样得到了一个分裂条件和左、右两边的数据集，然后分别在左右两边的数据集上重复上面的过程，直至达到终止条件。 终止条件有两个，一个是数据本身不可再分(只包括一个样本，或者全部样本相同)，另外一个是树的高度达到log2(n)。 不同于决策树，iTree在算法里面已经限制了树的高度。不限制虽然也可行，但出于效率考虑，算法一般要求高度达到log2(n)深度即可。 把所有的iTree树构建好了，就可以对测试数据进行预测了。预测的过程就是把测试数据在iTree树上沿对应的条件分支往下走，直到达到叶子节点，并记录这过程中经过的路径长度h(x)，即从根节点，穿过中间的节点，最后到达叶子节点，所走过的边的数量(path length)。最后，将h(x)带入公式，其中E(.)表示计算期望，c(n)表示当样本数量为n时，路径长度的平均值，从而便可计算出每条待测数据的异常分数s(Anomaly Score)。异常分数s具有如下性质： 1）如果分数s越接近1，则该样本是异常值的可能性越高； 2）如果分数s越接近0，则该样本是正常值的可能性越高； RCF算法与IF算法思想上是比较类似的，前者可以看成是在IF算法上做了一些改进。针对IF算法中没有考虑到的时间序列因素，RCF算法考虑了该因素，并且在数据样本采样策略上作出了一些改进，使得异常值检测相对IF算法变得更加准确和高效，并能更好地应用于流式数据检测。 IF算法 RCF算法 上图展示了IF算法和RCF算法对于异常值检测的异同。我们可以看出原始数据中有两个突变异常数据值，对于后一个较大的突变异常值，IF算法和RCF算法都检测了出来，但对于前一个较小的突变异常值，IF算法没有检测出来，而RCF算法依然检测了出来，这意味着RCF有更好的异常值检测性能。 异常值检测应用实践 理论还需结合实践，下面我们将以某应用从至的日活变化情况为例，对异常值检测的实际应用场景予以介绍： 从上图中可以看出该应用的日活存在着一些显著的异常值（比如红色圆圈部分），这些异常值可能由于活动促销或者更新迭代出现bug导致日活出现了比较明显的波动。下面分别用基于统计的方法和基于模型的方法对该日活序列数据进行异常值检测。 基于3σ法则（基于统计） RCF算法（基于模型） 从图中可以看出，对于较大的突变异常值，3σ法则和RCF算法都能较好地检测出来， 但对于较小的突变异常值，RCF算法则要表现得更好。 总结 上文为大家讲解了异常值检测的方法原理以及应用实践。综合来看，异常值检测算法多种多样 ，每一种都有自己的优缺点和适用范围，很难直接判断哪一种异常检测算法是最佳的， 具体在实战中，我们需要根据自身业务的特点，比如对计算量的要求、对异常值的容忍度等，选择合适的异常值检测算法。 接下来，个推也会结合自身实践，在大数据异常检测方面不断深耕，继续优化算法模型在不同业务场景中的性能，持续为开发者们分享前沿的理念与最新的实践方案。
随着工业化进程的不断推进，水污染的覆盖面也随之不断扩大，这给环境造成了严重的破坏，下面是我精心推荐的水污染控制技术论文范文，希望你能有所感触!
水污染及其控制方法
【摘要】水是人类生产生活中必不可少的宝贵资源，因此水体一旦受到污染，不仅使水资源的数量、质量下降，直接或间接地危及人类的生存和发展，而且污染后的水体也很难再得到恢复和控制。本文主要对水体污染的类型特征及我国的水污染现状进行了综合评述，简要的阐明了水污染可能会带来的危害及水污染的常规处理方法，并就目前水污染防治过程中所面临的困难提出几点建议。
【关键词】水体污染;现状;危害;防治;控制方法
1、水体污染及其类型
水体污染[1]
水体污染是指排入水体的污染物在数量上超过了该物质在水体中的本底含量和自净能力即水体的环境容量，破坏了水中固有的生态系统，破坏了水体的功能及其在人类活动和生产中的作用，降低了水体的使用价值和功能的现象。我国水污染具有影响地域广、持续时间长、水质季节性变化、污染类型复杂等普遍特征。
水污染现状
近年来，我国江河、湖泊和海域普遍遭受不同程度的污染，各种类型的水污染事件更是不断地发生。如2004年2月在四川沱江发生严重氨氮超标排放事件，工业废水不合格排放致使大量鱼类死亡，100多万人饮水受到影响，直接经济损失超过3亿元;2005年11月，中石油吉林石化公司双苯厂发生爆炸，苯类污染物泄露流入第二松花江，造成水质污染[2]。当然，我们也采取了很多措施来缓解我国水污染严峻的状况，如从1998年开始的“淮河水专项”，到今天为止已经坚持了16年之久。
水体污染的类型[1]
从污染成因上来看，水体污染可以分为自然污染和人为污染。从污染源来看，水体污染可分为点源污染和面源污染。从污染的性质来看，水体污染可分为物理性污染、化学性污染和生物性污染。
2、水体污染的危害
水体污染将直接降低生活饮用水的品质，影响人类健康，并对水生生物的生存环境造成不同程度的破坏，影响工农业生产的正常进行，进而导致水生态失衡、生态系统退化，产生一系列的社会生态问题，并且直接影响到社会的安全稳定和经济的正常运转。
3、水污染控制技术
水污染控制原则
要实现对水污染的全局调控和有效综合防治，需从宏观控制、技术控制和管理控制三个方面着手，以可持续发展为指导思想，对产业结构和工业布局进行合理的优化与调整，对工业生产工艺和污水处理技术进行改进，对受纳水体和排污口进行科学有效的管理和监督控制。
水污染处理技术[3-4]
随着水污染状况的不断恶化，及其对人类生产、生活带来的诸多不利影响，越来越多的人认识到了水污染控制与管理的重要性和迫切性。现代污水处理技术，按原理可分为物理处理法、化学处理法和生物化学处理法三类。
废水的物理处理通常是借助物理力或机械力使得废水中的某些污染物质得以分离的单元操作过程。废水的化学处理，就是利用化学反应的作用去除水中的杂质，其处理对象主要是废水中无机或有机(难于降解的)溶解物质或胶体物质。生物化学处理法，是利用微生物的代谢作用，使污水中呈溶解、胶体状态的有机污染物转化为稳定的无害物质。
4、水污染防治面临的困难[5-8]
水资源保护的意识淡薄， 可持续发展的观念不强
人们对水资源保护和水污染治理的重要性还缺乏足够认识，在发展当地经济的过程中， 只注重经济效益， 忽略水资源的合理利用与保护，个别地区和企业甚至损人利己，以污染临近或下游地区的水资源与环境为代价来发展本地经济。
管理体制不顺， 缺乏配套的政策措施
现行管理体制未能有效利用经济手段， 未能形成一系列激励水污染治理、水资源优化配置和节约用水的政策措施， 从而导致水污染严重和水资源的有效利用程度不高， 用水浪费惊人。
有法不依， 执法不严现象根深蒂固
目前， 与水资源保护和水污染治理有关的法律不少， 如《中华人民共和国水法》( 2002 年)中第三十四条规定，禁止在饮用水水源保护区内设置排污口。另外在《中华人民共和国水土保持法》( 1991 年) 、《中华人民共和国水污染防治法》( 1996 年修订)等立法中， 也有关于水污染防治的相应条款。但是由于在处理水污染事件过程中，相关法律法规未能得到及时落实和有效贯彻，使得“有法不依，执法不严”情况持续存在，水污染状况日趋严重。
科研滞后， 缺乏有效的技术支持
由于水资源时空分布的不均匀性、动态性和随机性， 使得水污染防治技术不能得到统一、系统的规划和研究。流域水资源优化配置、水资源和环境的承载能力与经济发展的关系、水污染防治的有效措施， 水资源保护与管理的决策支持系统等都缺乏深入研究。
5、对水污染防治的建议[9]
源头控污
加强环保宣传，提高环保意识
加强企业的环境管理，合理安排企业布局
加强法律法规建设，改善相应的执行机制
选择适合本地区的水污染控制技术
我国地大物博，水资源时空分布不均，经济发展地区性强，针对这一情况，不同地区在污水处理时应根据当地的地形地势，道路交通条件及居民住宅布局等具体不同情况，选择适宜当地自然环境且成本低，管理维护简单，效率高的污水处理技术。
6、总结
水是生命之源、生产之要、生态之基，水作为人类生产、生活必不可少的宝贵资源，它的污染和短缺将给人类带来致命的威胁。特别是在经济飞速发展的今天，水污染的问题更不能被忽略，我们应该吸取以往城市发展中水污染对人们的经济生活带来的严重影响的教训，充分重视水环境问题，努力实现各个地区的经济和水环境保护的持续、健康、和谐的发展。
参考文献：
[1]毕润成.生态学[M].北京：科学出版社，2012： 83-86.
[2]程声通.水污染防治规划原理与方法[M].北京：化学工业出版社，： 5-8.
[3]赵庆良，任南琪.水污染控制工程[M].北京：化学工业出版社，： 79.
[4]张宝军.水污染控制技术[M].北京：中国环境科学出版社，： 19.
[5] 谭炳卿， 孔令金， 尚化庄. 河流保护与管理综述[J]. 水资源保护， 2002(3) ： 53-57.
[6] 汪恕诚. 资源水利――人与自然和谐相处[M]. 北京： 中国水利水电出版社， 2003.
[7] 钱正英， 张光斗. 中国可持续发展水资源战略研究综合报告[M] . 北京： 中国水利水电出版社， 2001.
[8] XXIX IAHR Congress. Environmental hydraulics and eco-hydraulics[ C] . Proceedings of Theme B. Beijing， TsinghuaUniversity Press， 2001.
[9] 周正， 周颖辉. 我国农村水污染现状及防治方法[J].NORTHERN ENVIRONMENT，2011： 99.
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物联网技术在环境监测中的合理应用论文
物联网技术的引进又是一次环保信息技术的改革，经过很多年努力，我国对物联网的研究和分析逐渐成熟，物联网的引进是对环境污染经习惯防御和保护有着重要的作用，在这同时市场规模也在逐步扩大，物联网也是现在刚新兴的一个名词，和互联网有点相似性，物联网和互联网都是建立在网络的基础上，也就是互联网技术的延伸发展，利用互联网为基础，把各种事物联系在一起，形成一种新的网络组织，让我们获取各种事物的信息能力，物联网也有着检测作用，是一种新型的检测手段，物联网对环境的信息和在采集过程中的环境质量方面有着重要作用，环保是现在比较重视的一个问题，物联网的引进可能会很好的解决环保等一系列的问题。
一、物联网在监测中的应用
物联网监测主要就是就传感器而言，是保护物联网监测的应用范围，也是最广、最监测的手段，为人们的环境监测带来了很大的便利，以下主要介绍物联网监测都有哪几点。
(一)水污染的监测
物联网对水污染进行监测，在河流水质的检测中污水处理质量监测中已经井下了物联网技术的应用，在水质的评价工作给水资源保护提供了很多真实有效的数据，水质的监测是特别广泛的，范围也是比较大的，比如说有被工业污染的天然水等等，在进行水质的`检测中不但要看水质的污染情况，最重要的还要看水中存不存在有毒物质，在这一监测过程中要做足够的了解。目前我国对水质的监督主要是检测引用水和水污染等两个方面，对饮用水进行检测的时候过程较复杂，得取回水，然后每天进行水的质量监测，不能及时得到水质情况，而在自动检测这方面就方便很多，计算机课可自动进行判断和分析水质的安全情况，检测后的数据会自动出现数据并自动储存，如果发现水质问题会自动报警，不但方便还可及时避免发生水污染即污染物的排放。
(二)大气污染的检测
物联网对大气污染进行检测，随着经济的不断提高，人们生活水平也有着明显提高，经济的迅速发展是人们的需求也越来越高，中大型城市的经济水平高，人口也不断增加，人口的迅速上升再加上一些重工业的发展对城市造成了很大的污染，而互联网技术能够有效的检测大气污染，在环境检测的区域下还具有检测环境中的有毒物质进行检测和安装处理，不但能测量空气污染还能检测人口密度，在检测的范围内，如果测量出发现空气有改变，就会按照传感器上的传感点进行更深的了解，还可以检测出空气中可吸入颗粒法含量，和空气中的有毒物质，还能监测出空气中的有氧含量和二氧化碳含量，并且通过实时能够传输到监测器上把相关的信息传输到气象控制中心，以新闻方式传播给民众，我国在物联网应用上已有了完整的体系。
(三)生态环境污染的检测
对于物联网技术生态环境检测系统是一个较为广泛的系统概念，也已经逐渐被应用，一般来说这样的系统不仅仅包括现已应用的环境检测系统中，还要包括视频监控系统，生态环境的污染主要是监测动物及生物的生产情况，在监测的过程中也将最终汇集到中央控制中心，对于生态环境污染主要监测一些自然保护区和生态恶化，动物和沙漠进行绿色种植研究，在这几种环境下监测汇报。
二、物联网技术的应用对环境监测水平的提高
(一)物联网的环保应用
目前，物联网已经是网络发展中的重要体现，在现在的作用也更加重要，传统的环保不能全面及时监测到环境污染的，而物联网主要是把传统监测的环保环境和互联网信息技术很好的结合在了一起，是环保管理工作更有效的监测到环境污染并及时处理，在环保领域中物联网技术已经逐渐成发展到新兴环保行业进行发展的重要手段，提成了环保工作，对未来环境的保护和环境的发展也有重要的意义。
(二)物联网在监测中的重要意义
环境监测技术不断发展，在物联网的监测技术中仅仅会只留在环境保护的表面，很多与环境监测的信息中并没有检测到环境记录中，应用物联网监测技术，可以让我们对生态环境在监测上更加准确，可以及时获得监测信息，把反应上的相关资料及时整理出来，这样可以有助于环保部门进行更加有效合理的管理，及时发现污染所造成的原因，并及时有效的做好防御工作。
结语
根据以上内容我们了解到了物联网的先进技术对于我们现在环境保护有着重要影响，也起着重要作用，通过电子商务网站的建设能够更好的得出结论，网站技术给我们的生活带来了很大的方便，使用科学网站及时安全得到更优秀的保障和改善，并为其提供了全面可靠的技术支持，当然现在的社会发展越来越好，人们在生活水平要求高的同时，忽略了对环境的保护意识，我们不但要求相关环保部门对环境方面的绿化，更好以自身做起，保护生态环境，保护绿色家园。
工业废水是水环境污染的主要来源，环境保护是我国的一项基本国情。下面是由我整理的工业废水处理技术论文，谢谢你的阅读。
浅谈工业废水处理技术
【摘要】随着工业现代化的大力发展，国民经济和人民生活水平得到了显著提高，但是产生的废水越来越多，废水是造成环境污染的原因之一。工业废水是指含有生产原料、中间产物和产品以及在生产过程中能够产生污染物的废水、污水和废液。文章结合实际工作岗位，阐述了工业废水特点、分类、处理原则以及方法。
【关键词】环境污染 工业废水 处理原则及方法
工业废水是水环境污染的主要来源，环境保护是我国的一项基本国情。20世纪50年代，我国的工农业开始发展，水污染程度低，国家提倡采用废水混合灌溉的方式来处理废水;60、70年代，随着工农业的迅速发展，水污染程度升高，污染成分增多，国家开始设置环保组织机构，建立废水处理厂;20世纪末期，由于国家大量人力和财力的投入，我国的废水处理技术得到了显著提高，一些技术达到了国际领先水平，并引进了国外废水处理的新技术、新工艺、新设备;近些年来，随着国家政策全力支持，全国大力新建废水厂和改造工艺落后的废水厂，大大提高了废水处理数量和质量以及废水处理后的二次利用比例。建立大型废水处理厂和废水处理的全过程需要巨大的费用，要想把工业废水处理好，尽可能降低对环境的污染，我们就必须有一套科学完整的废水处理工艺和先进的废水处理设备。
1 工业废水特点和分类
与城市生活废水相比，工业废水的主要特点包括：
(1)种类多，防治途径复杂多样，废水处理后可以单独排放，或与城市废水一起处理，或是经过预处理后进入污水处理厂;
(2)污染物成分多，处理难度大，费用高，需要多种处理技术;
(3)有的污染物含量高，如果直接排放，会对环境造成很大影响;
(4)排放数量大，约占整个废水的70%左右;
(5)处理工艺复杂，往往需要多种化学、物理、生物代谢等工艺;
(6)具有明显的酸碱度;
(7)有的废水温度高，容易造成环境的热污染;
(8)常常含有易燃易爆有毒物质。
为了划分工业废水的类别，了解各种工业废水的性质和危害性，并制定出相应的废水处理方法，工业废水主要按下面方法分类：
(1)按废水中所含主要污染物的化学性质分为无机废水和有机废水。例如电解废水、电镀水、硝酸废水及合成氨废水是无机废水;食品、皮革及造纸加工过程产生的废水，是有机废水。
(2)按企业的产品和加工对象分类，如皮革制衣废水、催化重整废水、炼焦煤气废水、金属酸洗废水、纺织印染废水、医药农药废水等。
(3)按废水中所含污染物的主要成分分类，如酸性废水、碱性废水、含氰废水、含金属废水、含油废水、含有机磷废水和放射性废水等。
第(1)、第(2)种分类法没有指出废水中所含污染物的主要成分和危害;第(3)种分类法，明确地指出废水中主要污染物的成分，并能表明废水具有一定的危害性。此外，也可以按处理难度、危害性大小将废水分为：
(1)废热，主要是指设备和装置的冷却水，冷却水可以循环利用;
(2)一般污染物，无毒、易于生物代谢降解;
(3)有毒害污染物，有毒性而又不易生物降解的物质，主要是指重金属、有毒化合物等。
在实际生产活动中，单一的工业生产可以排出多种不同性质的废水，而一种废水可能含有多种污染物并且污染物的浓度不同。例如：皮革、纺织工厂既排出酸性废水，又排出碱性废水。具体的一套生产设备或装置排出的废水，也可能同时含有几种污染物，如石油化工厂的蒸馏、重整、裂化、催化等装置的塔顶油品蒸气凝结水中，常常含有酚类、油类、硫化物等。不同的工业企业，即使原料、产品和生产工艺不同，也可能排出性质相同或相似的废水，如石油化工厂和农药化肥厂的废水，可能均有含油类、酚类物质。
2 废水处理的原则和方法
由于工业废水量大，成分复杂，处理难，不易降解和净化，对环境的影响大，所以在进行工业生产同时要考虑如何控制废水的产生，加强工业废水的科学管理，处理废水应该遵循一些基本原则：
(1)首选无毒生产工艺，改革淘汰落后工艺，从源头尽可能杜绝或减少有毒有害废水排放;
(2)生产原料、中间产物、产品、副产品涉及有毒有害物质时，要加强监管，提高操作人员技能，避免有毒有害物质流失;
(3)废水分类回收，特别是含有剧毒、重金属、放射性成分的废水要与其他废水分流，便于处理和回收其他有用物质;
(4)排放量大而污染较轻的废水，经过处理后可以循环使用，但不宜直接排入下水道;
(5)生物可以降解代谢的有毒废水，如含有酚、硫酸盐废水，要经处理达到国家废水排放标准后，再做进一步生化处理;
(6)一些生物不能降解代谢的有毒有害废水，应单独处理，禁止排入城市下水道;
(7)类似生活废水的有机废水，如食品、造纸等废水，可以直接排入城市污水管道。
19世纪末期，国外就开始了对废水处理的研究，做了大量的试验并用于生产实践。工业废水处理方法主要包括：物理法、化学法和生物法。
物理处理法是在不改变废水的化学性质的前提下利用过滤、分离等物理方法去除废水中不溶解的悬浮状颗粒污染物质，是对废水的预处理，也是废水处理的第一阶段。格栅和筛网工艺是用金属栅条制成一定间隔的框架结构，放置于废水渠里，主要用来去除悬浮颗粒物，保护后面的废水处理设备不堵塞;沉淀工艺是指利用污染物自身的重力，使废水中比水重的物质下沉，达到与水分离的效果，沉淀的类型分为：自由沉淀、絮凝沉淀、区域沉淀和压缩沉淀;气浮工艺是在废水中通入空气，产生气泡并附着在细小污染物上，形成比水轻的浮体，使之浮在水面上，用来分离密度接近或者比水小的细微颗粒;离心分离工艺是借助离心设备产生离心力，使不同质量的悬浮物、水体分离。
化学处理法主要是向废水中加入化学物质，与废水反应，产生无害物，例如：酸碱中和法用来平衡废水中的酸碱度;萃取法是根据可溶物(溶质)在两种互不相溶的溶剂里溶解度不同，把溶质从一种溶剂中提出到另一种溶剂中;氧化还原法可以出去废水中还原性或氧化性污染物。
生物法是利用微生物降解代谢有机物为无机物来处理废水。自然界中，微生物种类繁多、数量巨大、分布范围广、繁殖力强，具有氧化分解有机物的能力等特性。因此，被广泛应用于处理生活废水以及炼油化工、印染纺织、制革造纸、食品制药等多种工业废水。根据微生物代谢过程中对氧的要求，废水的生物处理主要可分为好氧处理和厌氧处理两大类，常用生物过滤、活性污泥、藻类的光合作用等工艺。
上述废水处理原则和方法各有其适应范围和优缺点，某一种废水究竟优选哪种方法处理，必须经过详细调研和科学试验，根据废水性质和特点、水排放时对水的要求、废物回收的经济价值等来选择，同时还要考虑废水处理过程中产生的污泥、残渣以及二次污染，取长补短，相互补充，往往需要使用多种方法才能达到良好的处理效果。
3 结语
水资源缺乏是全球性问题，经过处理后的废水可以二次利用，随着科技的进步，废水处理技术越来越完善，废水二次利用的数量和领域日益扩大。目前我国工业废水处理还处于大力发展阶段，所面临的环境污染压力大，并且随着国民经济提高和城市化建设日益加快，工业废水排放量会持续增长。环境科学的出现和发展，促进了废水处理技术的发展，采用新技术、新工艺和新设备，对废水进行安全有效环保经济处理，引起了世界各国人民和政府部门的极大关注。
参考文献
[1] 邹家庆.工业废水处理技术[M].北京：化学工业出版社，2003
[2] 金兆丰，余志荣. 污水处理组合工艺及工程实例[M].北京：化学工业出版社，2003
[3] 黄霞. 水处理工程[M].北京：清华大学出版社，1985
[4] 田波文.工业废水污染的检测与控制[J].广西轻工业，2009，(7)
作者简介
王青华(1983-)，女，河北石家庄人，化工分析助理工程师，研究方向：工业污水分析。
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很明确告诉你“会的，有影响。”论文检测结果不通过怎么办？1、如果你的论文检测结果不通过学校的要求的话，你的毕业论文就会被判为不合格。对于学校的这个判定，如果你没有异议的话，就会直接返稿给你重新进行修改；2、如果你不接受这个结果的话，是可以向学校发起申诉的。每所学校都会申诉程序，同学们可以按照申诉程序提交申诉书，进行二次查重检测。3、如果你的论文在二次查重后有异议，是需要学校委员会对院分委会的意见进行讨论之后再行决定的。4、如果申诉后仍然判定为不合格，是可能被延迟答辩、取消答辩资格、甚至处分或开除学籍的，严重的话导师也需要承担相应责任。所以论文检测不通过会影响毕业，而且是后果很严重的那种。因此如果是你自身的论文有很多内容是抄袭的，请大家务必认真修改哦
1、我们的论文提交给学校后，这时学校会统一对论文进行查重率检测，一旦重复率超出要求就会导致查重不通过，那么肯定是对我们能不能正常毕业的有一定的影响的。
2、每所学校对论文查重不合格的会区别情况进行处理，比如本科毕业论文重复率超出30%同时低于50%的，那么论文就会面临退回，这时我们就还要机会对论文进行修改然后再提交。如果论文重复率超出50%会判定为抄袭，答辩时间机会推迟。研究生毕业论文重复率超出50%的情况下，很大可能会直接延毕。当然，在具体的处理方式上，不同学校或多或少会有差别。
3、学校对我们论文进行查重检测后，查重率不达标的情况下论文就会被退回，在自己没有意见的时候就要在有效的时间内修改好论文。假如有异议，也能向学校提出申诉，但要弄清楚申诉后再次复查不合格的情况下，仍然要对论文进行重新修改；更严重的，要延期答辩，取消答辩资格，或者开除学籍。
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计算机网络安全就是通过利用多种技术、手段、 措施 ，保证网络系统的安全运行，确保网络传输和交换过程中数据的完整性、保密性和可用性。下面是我给大家推荐的计算机网络安全2000字论文，希望大家喜欢!计算机网络安全论文篇一 浅议计算机网络安全防护技术 [摘要] 计算机与网络的发展给人类社会的进步提供了无限机遇,同时也对信息安全带来了严峻挑战。计算机网络安全就是通过利用多种技术、手段、措施,保证网络系统的安全运行,确保网络传输和交换过程中数据的完整性、保密性和可用性。本文重点介绍影响到网络的各种不安全因素,并进一步提出了一些保证网络安全的措施。 [ 关键词] 计算机;网络安全;防护技术 一、计算机网络安全问题 计算机网络中的安全问题主要作用于两个方面,一是对多种信息数据的威胁,包括对信息数据的非法修改、窃取、删除、非法使用等一系列的数据破坏;二是对计算机网络中的各种设备进行攻击。致使系统网络紊乱、瘫痪,乃至设备遭到损坏。 1.网络结构和设备本身安全隐患 现实中的网络拓扑结构是集总线型、星型等多种拓扑结构与一体的混合型结构,拓扑结构中各个节点使用不同的网络设施,包括路由器、交换机、集线器等。每种拓扑结构都有其相应的安全隐患,每种网络设备由于本身技术限制,也存在不同的安全缺陷,这都给网络带来了不同的安全问题。 2. 操作系统 安全 操作系统直接利用计算机硬件并为用户提供使用和编程接口。各种应用软件必须依赖于操作系统提供的系统软件基础,才能获得运行的高可靠性和信息的完整性、保密性。同样,网络系统的安全性依赖于网络中各主机系统的安全性。如果操作系统存在缺陷和漏洞,就极易成为黑客攻击的目标。因此,操作 系统安全 是计算机网络安全的基础。 3.病毒和黑客 病毒可利用计算机本身资源进行大量自我复制,影响计算机软硬件的正常运转,破坏计算机数据信息。黑客主要通过网络攻击和网络侦察截获、窃取、破译、修改破坏网络数据信息。病毒和黑客是目前计算机网络所面临的最大威胁。 二、计算机网络安全防护技术 1.加密技术 数据加密就是对原有的明文或数据按照某种算法,置换成一种不可读的密文,然后再进行信息的存储和传输。密文获得者只有输入相应的密匙才能读出原来的内容,实现数据的保密性。加密技术的关键在于加密的算法和密匙的管理。 加密的算法通常分为对称加密算法和非对称加密算法。对称加密算法就是加密和解密使用同一密匙。对称加密算法加密、解密速度快,加密强度高算法公开。非对称加密算法加密和解密使用不同的密匙,用加密密匙加密的数据只有相应的解密密匙才能打开。非对称加密算法加密数据安全可靠性高,密匙不易被破译。 2.防火墙技术 防火墙技术是目前网络间访问控制、防止外部人员非法进入内部网络,保护内网资源最广泛使用的一种技术。防火墙部署在不同网络安全级别的网络之间,防火墙通过检测数据包中的源地址、目标地址、源端口、目标端口等信息来匹配预先设定的访问控制规则,当匹配成功,数据包被允许通过,否则就会被丢弃。目前市场上常见的防火墙多为状态检测防火墙,即深度包过滤防火墙。防火墙无法防止内部网络用户带来的威胁,也不能完全防止传送已感染的程序和文件。 3.入侵检测技术 网络入侵检测技术主要通过收集操作系统、应用程序、网络数据包等相关信息,寻找可能的入侵行为,然后采取报警、切断入侵线路等手段,阻止入侵行为。网络入侵检测是一种主动的安全防护技术,它只对数据信息进行监听,不对数据进行过滤,不影响正常的网络性能。 入侵检测 方法 主要采用异常检测和误用检测两种。异常检测根据系统或用户非正常行为和计算机资源非正常情况,检测出入侵行为,其通用性强,不受系统限制,可以检测出以前未出现过的攻击方式,但由于不可能对整个系统用户进行全面扫描,误警率较高。误用检测是基于模型的知识检测,根据已知的入侵模式检测入侵行为。误警率低,响应速度快,但要事先根据入侵行为建立各种入侵模型,需要大量的时间和工作。 入侵检测系统分为基于主机和基于网络的入侵检测系统。基于主机的入侵检测技术是对主机系统和本地用户中的历史审计数据和系统日志进行监督检测,以便发现可疑事件,其优点:入侵检测准确;缺点是容易漏检。基于网络的入侵检测系统是根据一定的规则从网络中获取与安全事件有关的数据包,然后传递给入侵分析模块进行安全判断.并通知管理员。优点:节约资源,抗攻击能力好,可实时检测响应。缺点:数据加密限制了从网络数据包中发现异常情况。 4.防病毒技术 网络病毒技术主要包括病毒预防技术、病毒检测技术和病毒消除技术。病毒预防技术通过自身常驻系统内存,优先获得系统控制权,监视、判断病毒是否存在,防止病毒的扩散和破坏。病毒检测技术通过侦测计算机病毒特征和文件自身特征两种方式,判断系统是否感染病毒。病毒消除技术是计算机病毒感染程序的逆过程,根据对病毒的分析,安装网络版查杀病毒软件,杀灭病毒。 总之,随着网络规模的不断扩大,网络安全的重要性也越来越受到关注。目前,我国信息网络安全研究历经了通信保密、数据保护两个阶段。正在进入网络信息安全研究阶段,企业网络安全解决办法主要依靠防火墙技术、入侵检测技术和网络防病毒技术。但是,网络安全不仅仅是技术问题,更多的是社会问题。应该加强f64络安全方面的宣传和 教育 。加强网络使用者的安全防范意识,由被动接受到主动防范才能使网络安全隐患降到最低。 参考文献: [1]张晓薇浅谈计算机网络安全的影响因素与保证措施《黑龙江科技信息》2009年36期 [2]安录平 试述计算机网络安全防护技术《黑龙江科技信息》2009年36期 [3]邢文建 Exploration of ARP virus defense system based on the analysis of NDIS《Proceedings of The Second International Conference on Modelling and Simulation》 计算机网络安全论文篇二 试谈计算机网络安全防护 摘 要：随着计算机网络的迅速发展和普及，人们越来越依赖于网络，大量的信息交换通过互联网实现，同时也有很多重要信息储存在互联网上，网络安全问题也随之产生。因此，计算机网络的安全防护也引起了越来越多的重视，本文重点介绍了网络安全中面临的威胁，并相应的提出了解决措施。 关键词：计算机;网络安全;防护 1 引言 信息技术的发展给人们的生活带来了天翻地覆的变化，计算机网络已经融入了人们的日常生活中，改变着也同时方便了生活和工作。在人们对信息网络的需求和依赖程度与日俱增的今天，网络安全问题也越来越突出。因此，全面的分析影响网络安全的主要原因，有针对性的提出进行网络安全保护的相关对策具有十分重要的意义。Internet的的两个重要特点就是开放性和共享性，这也是导致开放的网络环境下计算机系统安全隐患产生的原因。随着对网络安全问题研究的不断深入，逐渐产生了不同的安全机制、安全策略和网络安全工具，保障网络安全。 计算机网络安全事实上是一门涉及多学科理论知识的综合性学科，主要包括计算机科学、 网络技术 、密码技术、通信技术、数论、信息安全技术和信息论等多种不同学科。网络安全防护是从硬件和软件两方面保护系统中的数据，使其免受恶意的入侵、数据更改和泄露、系统破坏，以保证系统能够正常的连续运行，网络不被中断。 2 计算机网络面临的安全威胁 网络面临的安全威胁也是各种各样，自然灾害、网络系统自身的脆弱性、误操作、人为的攻击和破坏等都是网络面临的威胁。 自然灾害 计算机网络也是由各种硬件搭建而成，因此也是很容易受到外界因素的影响。很多计算机安放空间都缺乏防水、防火、防震、防雷、防电磁泄露等相关措施，因此，一旦发生自然灾害，或者外界环境，包括温度、湿度等，发生剧烈变化时都会破化计算机系统的物理结构。 网络自身脆弱性 (1)计算机网络的基础设施就是操作系统，是所有软件运行的基础和保证。然而，操作系统尽管功能强大，具有很强的管理功能，但也有许多不安全因素，这些为网络安全埋下了隐患。操作系统的安全漏洞容易被忽视，但却危害严重。除操作系统外，其他软件也会存在缺陷和漏洞，使计算机面临危险，在网络连接时容易出现速度较慢或 死机 现象，影响计算机的正常使用。 (2)计算机网络的开放性和自由性，也为攻击带来了可能。开放的网络技术，使得物理传输线路以及网络通信协议也成为网络攻击的新目标，这会使软件、硬件出现较多的漏洞，进而对漏洞进行攻击，严重的还会导致计算机系统严重瘫痪。 (3)计算机的安全配置也容易出现问题，例如防火墙等，一旦配置出现错误，就无法起到保护网络安全的作用，很容易产生一些安全缺口，影响计算机安全。加之现有的网络环境并没有对用户进行技术上的限制，任何用户可以自由的共享各类信息，这也在一定程度上加大了网络的安全防护难度。 很多网民并不具有很强的安全防范意识，网络上的账户密码设置简单，并且不注意保护，甚至很多重要账户的密码都比较简单，很容易被窃取，威胁账户安全。 人为攻击 人为的攻击是网络面临的最大的安全威胁。人为的恶意攻击分为两种：主动攻击和被动攻击。前者是指采取有效手段破坏制定目标信息;后者主要是为了获取或阻碍重要机密信息的传递，在不影响网络正常的工作情况下，进行信息的截获、窃取、破译。这两种攻击都会导致重要数据的泄露，对计算机网络造成很大的危害。黑客们会利用系统或网络中的缺陷和漏洞，采用非法入侵的手段，进入系统，窃听重要信息，或者通过修改、破坏信息网络的方式，造成系统瘫痪或使数据丢失，往往会带来严重不良影响和重大经济损失。 计算机病毒是一种人为开发的可执行程序，具有潜伏性、传染性、可触发性和严重破坏性的特点。一般可以隐藏在可执行文件或数据文件中，不会被轻易发现，也就使计算机病毒的扩散十分迅速和难以防范，在文件的复制、文件和程序运行过程中都会传播。触发病毒后可以迅速的破坏系统，轻则降低系统工作效率，重则破坏、删除、改写文件，使数据丢失，甚至会破坏系统硬盘。平时在软盘、硬盘、光盘和网络的使用中都会传播病毒。近年来也出现了的很多恶性病毒，例如“熊猫烧香病毒”等，在网络上迅速传播，产生了十分严重的不良后果。 除病毒之外，垃圾邮件和间谍软件等也会威胁用户的隐私和计算机安全。 3 网络安全防护措施 提高安全防护技术手段 计算机安全防护手段主要包括防火墙技术、加密技术、访问控制和病毒防范等。总的来说，提高防护手段，主要是从计算机系统管理和物理安全两方面着手。 计算机网络安全，首先要从管理着手，一是对于使用者要进行网络 安全教育 ，提高自我防范意识。二是要依靠完整的网络安全管理制度，严格网络执法，打击不法分子的网络犯罪。另外，要加强网络用户的法律法规意识和道德观念，减少恶意攻击，同时传播网络防范基本技能，使用户能够利用计算机知识同黑客和计算机病毒等相抗衡。 物理安全是提高网络安全性和可靠性的基础。物理安全主要是网络的物理环境和硬件安全。首先，要保证计算机系统的实体在安全的物理环境中。网络的机房和相关的设施，都有严格的标准和要求要遵循。还要控制物理访问权限，防止未经授权的个人，有目的的破坏或篡改网络设施。 完善漏洞扫描设施 漏洞扫描是一种采取自动检测远端或本地主机安全的技术，通过扫描主要的服务端口，记录目标主机的响应，来收集一些特定的有用信息。漏洞扫描主要就是实现安全扫描的程序，可以在比较短的时间内查出系统的安全脆弱点，从而为系统的程序开发者提供有用的参考。这也能及时的发现问题，从而尽快的找到解决问题的方法。 4 结束语 经过本文的分析，在通讯技术高速发展的今天，计算机网络技术也不断的更新和发展，我们在使用网络的同时，也要不断加强计算机网络安全防护技术。新的应用会不断产生，网络安全的研究也必定会不断深入，以最大限度地提高计算机网络的安全防护技术，降低网络使用的安全风险，实现信息平台交流的安全性和持续性。 参考文献 [1]赵真.浅析计算机网络的安全问题及防护策略[J].上海工程技术学院教育研究，2010，(03)：65-66. [2]刘利军.计算机网络安全防护问题与策略分析[J].华章，2011，(34)：83-84. [3]赵海青.计算机网络应用安全性问题的防护策略[J].青海教育，2012，(04)：45-46. [4]郑恩洋.计算机网络安全防护问题与策略探讨[J].计算机光盘软件与应用，2012，(15)：158-158. 计算机网络安全论文篇三 浅谈计算机网络安全影响因素与对策 0引言 随着计算机网络的发展,病毒、黑客、木马等的恶意攻击使网络安全问题日益突出，如何提高网络安全的防御能力越来越受到人们的关注。本文分析了当前计算机网络安全所面临的威胁及影响因素,并针对存在的问题提出了加强网络安全防御能力的对策。网络技术的发展给人们提供了信息交流的平台，实现了信息资源的传播和共享。但随着计算机网络应用的广泛深入，运行环境也复杂多变，网络安全问题变得越来越突出，所造成的负面影响和严重性不容忽视。病毒、黑客、木马等的恶意攻击，使计算机软件和硬件受到破坏，使计算机网络系统的安全性与可靠性受到非常大的影响，因此需要大力发展网络安全技术，保证网络传输的正常运行。 1影响计算机网络安全的因素 系统缺陷 虽然目前计算机的操作系统已经非常成熟，但是不可避免的还存在着安全漏洞，这给计算机网络安全带来了问题，给一些黑客利用这些系统漏洞入侵计算机系统带来了可乘之机。漏洞是存在于计算机系统中的弱点，这个弱点可能是由于软件或硬件本身存在的缺陷，也可能是由于系统配置不当等原因引起的问题。因为操作系统不可避免的存在这样或那样的漏洞，就会被黑客加以利用，绕过系统的安全防护而获得一定程度的访问权限，从而达到侵入他人计算机的目的。 计算机病毒 病毒是破坏电脑信息和数据的最大威胁，通常指能够攻击用户计算机的一种人为设计的代码或程序，可以让用户的计算机速度变慢，数据被篡改，死机甚至崩溃，也可以让一些重要的数据信息泄露，让用户受到巨大损失。典型的病毒如特洛伊木马病毒，它是有预谋的隐藏在程序中程序代码，通过非常手段伪装成合法代码，当用户在无意识情况下运行了这个恶意程序，就会引发计算机中毒。计算机病毒是一种常见的破坏手段，破坏力很强，可以在很短的时间降低计算机的运行速度，甚至崩溃。普通用户正常使用过程中很难发现计算机病毒，即使发现也很难彻底将其清除。所以在使用计算机过程中，尤其包含一些重要信息的数据库系统，一定加强计算机的安全管理，让计算机运行环境更加健康。 管理上的欠缺 严格管理是企业、机构及用户网络系统免受攻击的重要措施。很多用户的网站或系统都疏于这方面的管理，如使用脆弱的用户口令、不加甄别地从不安全的网络站点上下载未经核实的软件、系统升级不及时造成的网络安全漏洞、在防火墙内部架设拨号服务器却没有对账号认证等严格限制等。为一些不法分子制造了可乘之机。事实证明，内部用户的安全威胁远大于外部网用户的安全威胁，使用者缺乏安全意识，人为因素造成的安全漏洞无疑是整个网络安全性的最大隐患。 2计算机网络安全防范措施 建立网络安全管理队伍 技术人员是保证计算机网络安全的重要力量，通过网络管理技术人员与用户的共同努力，尽可能地消除不安全因素。在大力加强安全技术建设，加强网络安全管理力度，对于故意造成灾害的人员必须依据制度严肃处理，这样才能使计算机网络的安全得到保障，可靠性得有效提高，从而使广大用户的利益得到保障。 健全网络安全机制 针对我国网络安全存在的问题，我国先后颁布了《互联网站从事登载新闻业务管理暂行规定》、《中国互联网络域名注册暂行管理办法》、《互联网信息服务管理办法》等相关法律法规，表明政府已经重视并规范网络安全问题。但是就目前来看管理力度还需要进一步加大，需要重点抓这些法律法规的贯彻落实情况，要根据我国国情制定出政治、经济、军事、 文化 等各行业的网络安全防范体系，并加大投入，加大重要数据信息的安全保护。同时，要加大网络安全教育的培训和普及，增加人们网络安全教育，拓展网络安全方面的知识，增强网络安全的防范意识，自觉与不良现象作斗争。这样，才能让网络安全落到实处，保证网络的正常运行。 加强网络病毒防范，及时修补漏洞 网络开放性的特点给人们带来方便的同时，也是计算机病毒传播和扩散的途径。随着计算机技术的不断进步，计算机病毒也变得越来越高级，破坏力也更强，这给计算机信息系统的安全造成了极大威胁。因此，计算机必须要安装防毒杀毒的软件，实时对病毒进行清理和检测，尤其是军队、政府机关及研究所等重点部门更应该做好病毒的防治工作，保证计算机内数据信息的安全可靠。当计算机系统中存在安全隐患及漏洞时，很容易受到病毒和黑客的入侵，因此要对漏洞进行及时的修补。首先要了解网络中安全隐患以及漏洞存在的位置，这仅仅依靠管理员的 经验 寻找是无法完成的，最佳的解决方案是应用防护软件以扫描的方式及时发现网络漏洞，对网络安全问题做出风险评估，并对其进行修补和优化，解决系统BUG，达到保护计算机安全的目的。 3计算机信息安全防范措施 数据加密技术 信息加密是指对计算机网络上的一些重要数据进行加密，再使用编译方法进行还原的计算机技术，可以将机密文件、密码口令等重要数据内容进行加密，使非法用户无法读取信息内容，从而保证这些信息在使用或者传输过程中的安全，数据加密技术的原理根据加密技术应用的逻辑位置，可以将其分成链路加密、端点加密以及节点加密三个层次。 链路加密是对网络层以下的文件进行加密，保护网络节点之间的链路信息;端点加密是对网络层以上的文件进行加密，保护源端用户到目的端用户的数据;节点加密是对协议传输层以上的文件进行加密，保护源节点到目的节点之间的传输链路。根据加密技术的作用区别，可以将其分为数据传输、数据存储、密钥管理技术以及数据完整性鉴别等技术。根据加密和解密时所需密钥的情况，可以将其分为两种：即对称加密(私钥加密)和非对称加密(公钥加密)。 对称加密是指加密和解密所需要的密钥相同，如美国的数据加密标志(DES);非对称加密是指加密与解密密钥不相同，该种技术所需要的解密密钥由用户自己持有，但加密密钥是可以公开的，如RSA加密技术。加密技术对数据信息安全性的保护，不是对系统和硬件本身的保护，而是对密钥的保护，这是信息安全管理过程中非常重要的一个问题。 防火墙技术 在计算机网络安全技术中，设置防火墙是当前应用最为广泛的技术之一。防火墙技术是隔离控制技术的一种，是指在内部网和外部网之间、专用网与公共网之间，以定义好的安全策略为基准，由计算机软件和硬件设备组合而成的保护屏障。 (1)包过滤技术。信息数据在网络中传输过程中，以事先规定的过滤逻辑为基准对每个数据包的目标地址、源地址以及端口进行检测，对其进行过滤，有选择的通过。 (2)应用网关技术。通过通信数据安全检查软件将被保护网络和其他网络连接在一起，并应用该软件对要保护网络进行隐蔽，保护其数据免受威胁。 (3)状态检测技术。在不影响网络正常运行的前提下，网关处执行网络安全策略的引擎对网络安全状态进行检测，对有关信息数据进行抽取，实现对网络通信各层的实施检测，一旦发现某个连接的参数有意外变化，则立即将其终止，从而使其具有良好的安全特性。防火墙技术作为网络安全的一道屏障，不仅可以限制外部用户对内部网络的访问，同时也可以反过来进行权限。它可以对一些不安全信息进行实时有效的隔离，防止其对计算机重要数据和信息的破坏，避免秘密信息泄露。 身份认证 采取身份认证的方式控制用户对计算机信息资源的访问权限，这是维护系统运行安全、保护系统资源的一项重要技术。按照用户的权限，对不同的用户进行访问控制，它的主要任务是保证网络资源不被非法使用和访问，是防止不法分子非法入侵的关键手段。主要技术手段有加密控制、网络权限控制、键盘入口控制、逻辑安全控制等。 4结束语 计算机网络安全是一项复杂的系统工程，随着网络安全问题日益复杂化，计算机网络安全需要建立多层次的、多 渠道 的防护体系，既需要采取必要的安全技术来抵御病毒及黑客的入侵，同时还要采用 规章制度 来约束人们的行为，做到管理和技术并重。我们只有正视网络的脆弱性和潜在威胁，大力宣传网络安全的重要性，不断健全网络安全的相关法规，提高网络安全防范的技术水平，这样才能真正解决网络安全问题。 猜你喜欢： 1. 计算机网络安全技术论文赏析 2. 计算机网络安全技术论文范文 3. 计算机网络信息安全的论文 4. 计算机网络安全方面的论文 5. 计算机网络安全的相关论文
科技的进步带动了现代医学的发展，计算机技术的广泛应用，又进一步推动了影像医学向前迈进。各类检查仪器的性能不断地提高，功能不断地完善，并且随着图像存档和传输系统(PACS)的应用，更建立了图像信息存储及传输的新的模式。而医学影像的融合，作为图像后处理技术的完善和更新，将会成为影像学领域新的研究热点，同时也将是医学影像学新的发展方向。所谓医学影像的融合，就是影像信息的融合，是信息融合技术在医学影像学领域的应用；即利用计算机技术，将各种影像学检查所得到的图像信息进行数字化综合处理，将多源数据协同应用，进行空间配准后，产生一种全新的信息影像，以获得研究对象的一致性描述，同时融合了各种检查的优势，从而达到计算机辅助诊断的目的〔1，2〕。本文将从医学影像融合的必要性、可行性、关键技术、临床价值及应用前景5个方面进行探讨。1 医学影像融合的必要性 影像的融合是技术更新的需要 随着计算机技术在医学影像学中的广泛应用，新技术逐渐替代了传统技术，图像存档和PACS的应用及远程医疗的实施，标志着在图像信息的存储及传输等技术上已经建立了新的模式。而图像后处理技术也必须同步发展，在原有的基础上不断地提高和创新，才能更好更全面地发挥影像学的优势。影像的融合将会是后处理技术的全面更新。 影像的融合弥补了单项检查成像的不足 目前，影像学检查手段从B超、传统X线到DSA、CR、CT、MRI、PET、SPECT等，可谓丰富多彩，各项检查都有自身的特点和优势，但在成像中又都存在着缺陷，有一定的局限性。例如：CT检查的分辨率很高，但对于密度非常接近的组织的分辨有困难，同时容易产生骨性伪影，特别是颅后窝的检查，影响诊断的准确性；MRI检查虽然对软组织有超强的显示能力，但却对骨质病变及钙化病灶显示差；如果能将同一部位的两种成像融合在一起，将会全面地反映正常的组织结构和异常改变，从而弥补了其中任何一种单项检查成像的不足。 影像的融合是临床的需要 影像诊断最终服务于临床治疗；先进的检查手段，清晰的图像，有助于提高诊断的准确性，而融合了各种检查优势的全新的影像将会使诊断更加明确，能够更好地辅助临床诊治疾病。2 医学影像融合的可行性 影像学各项检查存在着共性和互补性为影像的融合奠定了基础 尽管每项检查都有不同的检查方式、成像原理及成像特征，但它们具有共同的形态学基础，都是通过影像来反映正常组织器官的形态、结构和生理功能，以及病变的解剖、病理和代谢的改变。而且，各项检查自身的缺陷和成像中的不足，都能够在其他检查中得到弥补和完善。例如：传统X线、CT检查可以弥补对骨质成像的不足；MRI检查可以弥补对软组织和脊髓成像的不足；PET、SPECT检查则可以弥补功能测定的不足。 医学影像的数字化技术的应用为影像的融合提供了方法和手段 现在，数字化技术已充分应用于影像的采集、存储、后处理、传输、再现等重要的技术环节。在首要环节即影像的采集中，应用了多种技术手段，包括：(1)同步采集数字信息，实时处理；(2)同步采集模拟信号，经模数转换装置转换成数字信号；(3)通过影像扫描仪和数码相机等手段，对某些传统检查如普通X线的胶片进行数字转换等；将所采集的普通影像转换成数字影像，并以数据文件的形式进行存储、传输，为进一步实施影像融合提供了先决条件。3 医学影像融合的关键技术信息融合在医学图像研究上的作用一般是通过协同效应来描述的，影像融合的实施就是实现医学图像的协同；图像数据转换、图像数据相关、图像数据库和图像数据理解是融合的关键技术。(1)图像数据转换是对来自不同采集设备的图像信息的格式转换、三维方位调整、尺度变换等，以确保多源图像的像/体素表达同样大小的实际空间区域，确保多源图像对组织脏器在空间描述上的一致性。它是影像融合的基本。(2)影像融合首先要实现相关图像的对位，也就是点到点的一一对应。而图像分辨率越高，图像细节越多，实现对位就越困难。因而，在进行高分辨率图像(如CT图像和MRI图像)的对位时，目前借助于外标记。(3)建立图像数据库用以完成典型病例、典型图像数据的存档和管理以及信息的提取。它是融合的数据支持。(4)数据理解在于综合处理和应用各种成像设备所得信息，以获得新的有助于临床诊断的信息
论文: Generative adversarial network in medical imaging: A review 这篇文章发表于顶刊Medical Imaging Analysis 2019上，文章细数了GAN应用于医学图像的七大领域——重建（图像去噪）、合成、分割、分类、检测、配准和其他工作，并介绍了包括医学图像数据集、度量指标等内容，并对未来工作做出展望。由于笔者研究方向之故，本博客暂时只关注重建、合成部分的应用。关于该论文中所有列出的文章，均可在 GitHub链接 中找到。 GAN在医学成像中通常有两种使用方式。第一个重点是生成方面，可以帮助探索和发现训练数据的基础结构以及学习生成新图像。此属性使GAN在应对数据短缺和患者隐私方面非常有前途。第二个重点是判别方面，其中辨别器D可以被视为正常图像的先验知识，因此在呈现异常图像时可以将其用作正则器或检测器。示例(a)，(b)，(c)，(d)，(e)，(f)侧重于生成方面，而示例 (g) 利用了区分性方面。下面我们看一下应用到分割领域的文章。 (a)左侧显示被噪声污染的低剂量CT，右侧显示降噪的CT，该CT很好地保留了肝脏中的低对比度区域[1]。 (b)左侧显示MR图像，右侧显示合成的相应CT。在生成的CT图像中很好地描绘了骨骼结构[2]。 (c)生成的视网膜眼底图像具有如左血管图所示的确切血管结构[3]。(d)随机噪声（恶性和良性的混合物）随机产生的皮肤病变[4]。 (e)成人胸部X光片的器官（肺和心脏）分割实例。肺和心脏的形状受对抗性损失的调节[5]。 (f)第三列显示了在SWI序列上经过域调整的脑病变分割结果，无需经过相应的手动注释训练[6]。 (g) 视网膜光学相干断层扫描图像的异常检测[7]。 通常，研究人员使用像像素或逐像素损失（例如交叉熵）进行分割。尽管使用了U-net来组合低级和高级功能，但不能保证最终分割图的空间一致性。传统上，通常采用条件随机场（CRF）和图割方法通过结合空间相关性来进行细分。它们的局限性在于，它们仅考虑可能在低对比度区域中导致严重边界泄漏的 pair-wise potentials (二元势函数 -- CRF术语)。另一方面，鉴别器引入的对抗性损失可以考虑到高阶势能。在这种情况下，鉴别器可被视为形状调节器。当感兴趣的对象具有紧凑的形状时，例如物体，这种正则化效果更加显着。用于肺和心脏mask，但对诸如血管和导管等可变形物体的用处较小。这种调节效果还可以应用于分割器(生成器)的内部特征，以实现域（不同的扫描仪，成像协议，模态）的不变性[8、9]。对抗性损失也可以看作是f分割网络（生成器）的输出和 Ground Truth 之间的自适应学习相似性度量。因此，判别网络不是在像素域中测量相似度，而是将输入投影到低维流形并在那里测量相似度。这个想法类似于感知损失。不同之处在于，感知损失是根据自然图像上的预训练分类网络计算而来的，而对抗损失则是根据在生成器演变过程中经过自适应训练的网络计算的。 [10] 在鉴别器中使用了多尺度L1损失，其中比较了来自不同深度的特征。事实证明，这可以有效地对分割图执行多尺度的空间约束，并且系统在BRATS 13和15挑战中达到了最先进的性能。 [11] 建议在分割管道中同时使用带注释的图像和未带注释的图像。带注释的图像的使用方式与 [10] 中的相同。 [10] 和 [12] ，同时应用了基于元素的损失和对抗性损失。另一方面，未注释的图像仅用于计算分割图以混淆鉴别器。 [13] 将pix2pix与ACGAN结合使用以分割不同细胞类型的荧光显微镜图像。他们发现，辅助分类器分支的引入为区分器和细分器提供了调节。 这些前述的分割训练中采用对抗训练来确保最终分割图上更高阶结构的一致性，与之不同的是， [14] -- code 中的对抗训练方案,将网络不变性强加给训练样本的小扰动，以减少小数据集的过度拟合。表中总结了与医学图像分割有关的论文。 参考链接： [1] X. Yi, P. Babyn. Sharpness-aware low-dose ct denoising using conditional generative adversarial network. J. Digit. Imaging (2018), pp. 1-15 [2] . Wolterink, . Dinkla, . Savenije, . Seevinck, . van den Berg, I. Išgum. Deep MR to CT synthesis using unpaired data International Workshop on Simulation and Synthesis in Medical Imaging, Springer (2017), pp. 14-23 [3] P. Costa, A. Galdran, . Meyer, M. Niemeijer, M. Abràmoff, . Mendonça, A. Campilho. End-to-end adversarial retinal image synthesis IEEE Trans. Med. Imaging(2017) [4] Yi, X., Walia, E., Babyn, P., 2018. Unsupervised and semi-supervised learning with categorical generative adversarial networks assisted by Wasserstein distance for dermoscopy image classification. arXiv: . [5] Dai, W., Doyle, J., Liang, X., Zhang, H., Dong, N., Li, Y., Xing, ., 2017b. Scan: structure correcting adversarial network for chest x-rays organ segmentation. arXiv: . [6] K. Kamnitsas, C. Baumgartner, C. Ledig, V. Newcombe, J. Simpson, A. Kane, D. Menon, A. Nori, A. Criminisi, D. Rueckert, et al. Unsupervised domain adaptation in brain lesion segmentation with adversarial networks International Conference on Information Processing in Medical Imaging, Springer (2017), pp. 597-609 [7] T. Schlegl, P. Seeböck, . Waldstein, U. Schmidt-Erfurth, G. Langs Unsupervised anomaly detection with generative adversarial networks to guide marker discovery International Conference on Information Processing in Medical Imaging, Springer (2017), pp. 146-157 [8] K. Kamnitsas, C. Baumgartner, C. Ledig, V. Newcombe, J. Simpson, A. Kane, D. Menon, A. Nori, A. Criminisi, D. Rueckert, et al. Unsupervised domain adaptation in brain lesion segmentation with adversarial networks International Conference on Information Processing in Medical Imaging, Springer (2017), pp. 597-609 [9] Dou, Q., Ouyang, C., Chen, C., Chen, H., Heng, ., 2018. Unsupervised cross-modality domain adaptation of convnets for biomedical image segmentations with adversarial loss. arXiv: . [10] Y. Xue, T. Xu, H. Zhang, . Long, X. Huang Segan: adversarial network with multi-scale l 1 loss for medical image segmentation Neuroinformatics, 16 (3–4) (2018), pp. 383-392 [11] Y. Zhang, L. Yang, J. Chen, M. Fredericksen, . Hughes, . Chen. Deep adversarial networks for biomedical image segmentation utilizing unannotated images International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, Springer (2017), pp. 408-416 [12] Son, J., Park, ., Jung, ., 2017. Retinal vessel segmentation in fundoscopic images with generative adversarial networks. arXiv: . [13] Y. Li, L. Shen. CC-GAN: a robust transfer-learning framework for hep-2 specimen image segmentation IEEE Access, 6 (2018), pp. 14048-14058 [14] W. Zhu, X. Xiang, . Tran, . Hager, X. Xie. Adversarial deep structured nets for mass segmentation from mammograms 2018 IEEE 15th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2018), IEEE (2018) [15] D. Yang, D. Xu, . Zhou, B. Georgescu, M. Chen, S. Grbic, D. Metaxas, D. Comaniciu. Automatic liver segmentation using an adversarial image-to-image network International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, Springer (2017), pp. 507-515 [16] Dou, Q., Ouyang, C., Chen, C., Chen, H., Heng, ., 2018. Unsupervised cross-modality domain adaptation of convnets for biomedical image segmentations with adversarial loss. arXiv: . [17] Rezaei, M., Yang, H., Meinel, C., 2018a. Conditional generative refinement adversarial networks for unbalanced medical image semantic segmentation. arXiv: . [18] A. Sekuboyina, M. Rempfler, J. Kukačka, G. Tetteh, A. Valentinitsch, . Kirschke, . Menze. Btrfly net: Vertebrae labelling with energy-based adversarial learning of local spine prior International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, Springer, Cham (2018) [19] M. Rezaei, K. Harmuth, W. Gierke, T. Kellermeier, M. Fischer, H. Yang, C. Meinel. A conditional adversarial network for semantic segmentation of brain tumor International MICCAI Brainlesion Workshop, Springer (2017), pp. 241-252 [20] P. Moeskops, M. Veta, . Lafarge, . Eppenhof, . Pluim. Adversarial training and dilated convolutions for brain MRI segmentation Deep Learning in Medical Image Analysis and Multimodal Learning for Clinical Decision Support, Springer (2017), pp. 56-64 [21] Kohl, S., Bonekamp, D., Schlemmer, ., Yaqubi, K., Hohenfellner, M., Hadaschik, B., Radtke, ., Maier-Hein, K., 2017. Adversarial networks for the detection of aggressive prostate cancer. arXiv: . [22]Y. Huo, Z. Xu, S. Bao, C. Bermudez, . Plassard, J. Liu, Y. Yao, A. Assad, . Abramson, . Landman. Splenomegaly segmentation using global convolutional kernels and conditional generative adversarial networks Medical Imaging 2018: Image Processing, 10574, International Society for Optics and Photonics (2018), p. 1057409 [23]K. Kamnitsas, C. Baumgartner, C. Ledig, V. Newcombe, J. Simpson, A. Kane, D. Menon, A. Nori, A. Criminisi, D. Rueckert, et al. Unsupervised domain adaptation in brain lesion segmentation with adversarial networks International Conference on Information Processing in Medical Imaging, Springer (2017), pp. 597-609 [24]Z. Han, B. Wei, A. Mercado, S. Leung, S. Li. Spine-GAN: semantic segmentation of multiple spinal structures Med. Image Anal., 50 (2018), pp. 23-35 [25]M. Zhao, L. Wang, J. Chen, D. Nie, Y. Cong, S. Ahmad, A. Ho, P. Yuan, . Fung, . Deng, et al. Craniomaxillofacial bony structures segmentation from MRI with deep-supervision adversarial learning International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, Springer (2018), pp. 720-727 [26] Son, J., Park, ., Jung, ., 2017. Retinal vessel segmentation in fundoscopic images with generative adversarial networks. arXiv: . [27]Y. Li, L. Shen. CC-GAN: a robust transfer-learning framework for hep-2 specimen image segmentation IEEE Access, 6 (2018), pp. 14048-14058 [28] S. Izadi, Z. Mirikharaji, J. Kawahara, G. Hamarneh. Generative adversarial networks to segment skin lesions Biomedical Imaging (ISBI 2018), 2018 IEEE 15th International Symposium on, IEEE (2018), pp. 881-884 Close [29]W. Zhu, X. Xiang, . Tran, . Hager, X. Xie. Adversarial deep structured nets for mass segmentation from mammograms 2018 IEEE 15th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2018), IEEE (2018)
1. 使用复杂的模型：使用更复杂的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）或变分自编码器（VAE）等，可以提高图异常检测的准确性。2. 结合图像和图数据：结合图像和图数据可以提高异常检测的准确性，例如可以使用卷积神经网络（CNN）提取图像特征，然后将这些特征与图数据结合使用来进行异常检测。3. 弱化异常数据的影响：通过对异常数据进行去噪、降维等处理，可以减少异常数据对整个图的影响，从而提高异常检测的准确性。4. 结合其他数据源：将图数据与其他数据源结合使用，例如社交网络数据、地理信息数据、生物数据等，可以提高异常检测的准确性。5. 优化损失函数：通过设计更合理的损失函数，可以提高异常检测模型的准确性。例如，可以设计基于图结构的损失函数、基于异常度量的损失函数等。6. 数据增强：通过对图数据进行增强，例如添加噪声、旋转、缩放等，可以增加训练数据的多样性，提高异常检测模型的准确性。
随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。我整理了图像识别技术论文，欢迎阅读!
图像识别技术研究综述
摘要：随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，由于图像在成像时受到外部环境的影响，使得图像具有特殊性，复杂性。基于图像处理技术进一步探讨图像识别技术及其应用前景。
关键词：图像处理;图像识别;成像
中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2013)10-2446-02
图像是客观景物在人脑中形成的影像，是人类最重要的信息源，它是通过各种观测系统从客观世界中获得，具有直观性和易理解性。随着计算机技术、多媒体技术、人工智能技术的迅速发展，图像处理技术的应用也越来越广泛，并在科学研究、教育管理、医疗卫生、军事等领域已取得的一定的成绩。图像处理正显著地改变着人们的生活方式和生产手段，比如人们可以借助于图像处理技术欣赏月球的景色、交通管理中的车牌照识别系统、机器人领域中的计算机视觉等，在这些应用中，都离不开图像处理和识别技术。图像处理是指用计算机对图像进行处理，着重强调图像与图像之间进行的交换，主要目标是对图像进行加工以改善图像的视觉效果并为后期的图像识别大基础[1]。图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。但是由于获取的图像本事具有复杂性和特殊性，使得图像处理和识别技术成为研究热点。
1 图像处理技术
图像处理(image processing)利用计算机对图像进行分析，以达到所需的结果。图像处理可分为模拟图像处理和数字图像图像处理，而图像处理一般指数字图像处理。这种处理大多数是依赖于软件实现的。其目的是去除干扰、噪声，将原始图像编程适于计算机进行特征提取的形式，主要包括图像采样、图像增强、图像复原、图像编码与压缩和图像分割。
1)图像采集，图像采集是数字图像数据提取的主要方式。数字图像主要借助于数字摄像机、扫描仪、数码相机等设备经过采样数字化得到的图像，也包括一些动态图像，并可以将其转为数字图像，和文字、图形、声音一起存储在计算机内，显示在计算机的屏幕上。图像的提取是将一个图像变换为适合计算机处理的形式的第一步。
2)图像增强，图像在成像、采集、传输、复制等过程中图像的质量或多或少会造成一定的退化，数字化后的图像视觉效果不是十分满意。为了突出图像中感兴趣的部分，使图像的主体结构更加明确，必须对图像进行改善，即图像增强。通过图像增强，以减少图像中的图像的噪声，改变原来图像的亮度、色彩分布、对比度等参数。图像增强提高了图像的清晰度、图像的质量，使图像中的物体的轮廓更加清晰，细节更加明显。图像增强不考虑图像降质的原因，增强后的图像更加赏欣悦目，为后期的图像分析和图像理解奠定基础。
3)图像复原，图像复原也称图像恢复，由于在获取图像时环境噪声的影响、运动造成的图像模糊、光线的强弱等原因使得图像模糊，为了提取比较清晰的图像需要对图像进行恢复，图像恢复主要采用滤波方法，从降质的图像恢复原始图。图像复原的另一种特殊技术是图像重建，该技术是从物体横剖面的一组投影数据建立图像。
4)图像编码与压缩，数字图像的显著特点是数据量庞大，需要占用相当大的存储空间。但基于计算机的网络带宽和的大容量存储器无法进行数据图像的处理、存储、传输。为了能快速方便地在网络环境下传输图像或视频，那么必须对图像进行编码和压缩。目前，图像压缩编码已形成国际标准，如比较著名的静态图像压缩标准JPEG，该标准主要针对图像的分辨率、彩色图像和灰度图像，适用于网络传输的数码相片、彩色照片等方面。由于视频可以被看作是一幅幅不同的但有紧密相关的静态图像的时间序列，因此动态视频的单帧图像压缩可以应用静态图像的压缩标准。图像编码压缩技术可以减少图像的冗余数据量和存储器容量、提高图像传输速度、缩短处理时间。
5)图像分割技术，图像分割是把图像分成一些互不重叠而又具有各自特征的子区域，每一区域是像素的一个连续集，这里的特性可以是图像的颜色、形状、灰度和纹理等。图像分割根据目标与背景的先验知识将图像表示为物理上有意义的连通区域的集合。即对图像中的目标、背景进行标记、定位，然后把目标从背景中分离出来。目前，图像分割的方法主要有基于区域特征的分割方法、基于相关匹配的分割方法和基于边界特征的分割方法[2]。由于采集图像时会受到各种条件的影响会是图像变的模糊、噪声干扰，使得图像分割是会遇到困难。在实际的图像中需根据景物条件的不同选择适合的图像分割方法。图像分割为进一步的图像识别、分析和理解奠定了基础。
2 图像识别技术
图像识别是通过存储的信息(记忆中存储的信息)与当前的信息(当时进入感官的信息)进行比较实现对图像的识别[3]。前提是图像描述，描述是用数字或者符号表示图像或景物中各个目标的相关特征，甚至目标之间的关系，最终得到的是目标特征以及它们之间的关系的抽象表达。图像识别技术对图像中个性特征进行提取时，可以采用模板匹配模型。在某些具体的应用中，图像识别除了要给出被识别对象是什么物体外，还需要给出物体所处的位置和姿态以引导计算初工作。目前，图像识别技术已广泛应用于多个领域，如生物医学、卫星遥感、机器人视觉、货物检测、目标跟踪、自主车导航、公安、银行、交通、军事、电子商务和多媒体网络通信等。主要识别技术有：
指纹识别
指纹识别是生物识别技术中一种最实用、最可靠和价格便宜的识别手段，主要应用于身份验证。指纹识别是生物特征的一个部分，它具有不变性：一个人的指纹是终身不变的;唯一性：几乎没有两个完全相同的指纹[3]。一个指纹识别系统主要由指纹取像、预处理与特征提取、比对、数据库管理组成。目前，指纹识别技术与我们的现实生活紧密相关，如信用卡、医疗卡、考勤卡、储蓄卡、驾驶证、准考证等。
人脸识别 目前大多数人脸识别系统使用可见光或红外图像进行人脸识别，可见光图像识别性能很容易受到光照变化的影响。在户外光照条件不均匀的情况下，其正确识别率会大大降低。而红外图像进行人脸识别时可以克服昏暗光照条件变化影响，但由于红外线不能穿透玻璃，如果待识别的对象戴有眼镜，那么在图像识别时，眼部信息全部丢失，将严重影响人脸识别的性能[4]。
文字识别
文字识别是将模式识别、文字处理、人工智能集与一体的新技术，可以自动地把文字和其他信息分离出来，通过智能识别后输入计算机，用于代替人工的输入。文字识别技术可以将纸质的文档转换为电子文档，如银行票据、文稿、各类公式和符号等自动录入，可以提供文字的处理效率，有助于查询、修改、保存和传播。文字识别方法主要有结构统计模式识别、结构模式识别和人工神经网络[5]。由于文字的数量庞大、结构复杂、字体字形变化多样，使得文字识别技术的研究遇到一定的阻碍。
3 结束语
人类在识别现实世界中的各种事物或复杂的环境是一件轻而易举的事，但对于计算机来讲进行复杂的图像识别是非常困难的[6]。在环境较为简单的情况下，图像识别技术取得了一定的成功，但在复杂的环境下，仍面临着许多问题：如在图像识别过程中的图像分割算法之间的性能优越性比较没有特定的标准，以及算法本身存在一定的局限性，这使得图像识别的最终结果不十分精确等。
参考文献：
[1] 胡爱明，周孝宽.车牌图像的快速匹配识别方法[J].计算机工程与应用，2003，39(7)：90—91.
[2] 胡学龙.数字图像处理[M].北京：电子工业出版社，2011.
[3] 范立南，韩晓微，张广渊.图像处理与模式识别[M].北京：科学出版社，2007.
[4] 晓慧，刘志镜.基于脸部和步态特征融合的身份识别[J].计算机应用，2009，1(29)：8.
[5] 陈良育，曾振柄，张问银.基于图形理解的汉子构型自动分析系统[J].计算机应用，2005，25(7)：1629-1631.
[6] Sanderson C，Paliwal K Fusion and Person Verification Using Speech & Face Information[C].IDIAP-RR 02-33，Martigny，Swizerland，2002.
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概述随着社会的发展，交通安全问题越来越凸显，传统的汽车安全理念也在逐渐发生变化，传统的安全理念很被动比如安全带、安全气囊、保险杠等多是些被动的方法并不能有效解决交通事故的发生，随着科技的进步，汽车的安全被细化，目前汽车安全分为主动安全、被动安全两种概念。主动安全技术将成未来汽车的研发重点交通安全问题已成为世界性的大问题。据报载，全世界每年因交通事故死亡的人数约50万，因此汽车的安全性对人类生命财产的影响是不言而喻的。随着高速公路的发展和汽车性能的提高，汽车行驶速度也相应加快，加之汽车数量增加以及交通运输日益繁忙，汽车事故增多所引起的人员伤亡和财产损失，已成为一个不容忽视的社会问题，汽车的行车安全更显得非常重要。而传统的被动安全已经远远不能避免交通的事故发生，因此主动安全的概念慢慢的行成并不断的完善。现代汽车主动安全技术的发展趋势汽车安全设计要从整体上来考虑，不仅要在事故发生时尽量减少乘员受伤的机率，而且更重要的是要在轻松和舒适的驾驶条件下帮助驾驶员避免事故的发生。现代汽车的安全技术包括主动安全技术和被动安全技术两方面。而被动安全技术和主动安全技术是保证汽车乘员安全的重要保障。过去，汽车安全设计主要考虑被动安全系统，如设置安全带、安全气囊、保险杠等。现在汽车设计师们更多考虑的则是主动安全设计，使汽车能够主动采取措施，避免事故的发生。在这种汽车上装有汽车规避系统，包括装在车身各部位的防撞雷达、多普勒雷达、红外雷达等传感器、盲点探测器等设施，由计算机进行控制。在超车、倒车、换道、大雾、雨天等易发生危险的情况下随时以声、光形式向驾驶员提供汽车周围必要的信息，并可自动采取措施，有效防止事故发生。另外在计算机的存储器内还可存储大量有关驾驶员和车辆的各种信息，对驾驶员和车辆进行监测控制。例如，根据日本政府“提高汽车智能和安全性的高级汽车计划”，由日本丰田公司研制成功的“丰田高级安全汽车”即具有驾驶员瞌睡预警系统、轮胎压力监测警告系统、发动机火警预报系统、前照灯自动调整系统、盲区监控系统、汽车间信息传输系统、道路交通信息引导系统、自动制动系统、紧急呼叫(SOS)停车系统、灭火系统以及各向安全气囊系统等，其中有些单项设备已投放市场。汽车100多年的发展史中，有关汽车的安全性能的研究和新技术的应用也发生了日新月异的变化，从最初的保险杠减振系统、乘客安全带系统、安全气囊到汽车碰撞试验、车轮防抱制动系统(ABS)、驱动防滑系统(ASR)，到无盲点、无视差安全后视镜及儿童座椅系统的研究，汽车的安全性能正日趋完善。特别是近几年，随着科学技术的迅速发展，越来越多的先进技术被应用到汽车上。目前，世界各国都在运用现代高新科，加紧研制汽车安全技术，一批批有关汽车安全的前沿技术、新产品陆续装车使用，使未来的汽车更加安全。未来汽车电子控制的重要发展方向之一是汽车安全领域，并向几个方向发展：利用雷达技术和车载摄像技术开发各种自动避撞系统；利用近红外技术开发各种能监测驾驶员行为的安全系统；高性能的轮胎综合监测系统；自适应自动巡航控制系统；驾驶员身份识别系统；安全气囊和ABS/ASR。随着更加先进的智能型传感器、快速响应的执行器、高性能电控单元、先进的控制策略、计算机网络技术、雷达技术、第三代移动通信技术在汽车上的广泛应用，现代汽车正朝着更加智能化、自动化和信息化的机电一体化方向发展。汽车主动安全系统为预防汽车发生事故，避免人员受到伤害而采取的安全设计，称为主动安全设计，如ABS，EBD，TCS，LDWS等都是主动安全设计。它们的特点是提高汽车的行驶稳定性，尽力防止车祸发生。其它像高位刹车灯，前后雾灯，后窗除雾等也是主动安全设计。目前安全技术逐渐在完善，有更多的安全技术将被开发并得到应用。汽车主动安全技术ABS（防抱死制动系统）它通过传感器侦测到的各车轮的转速，由计算机计算出当时的车轮滑移率，由此了解车轮是否已抱死，再命令执行机构调整制动压力，使车轮处于理想的制动状态（快抱死但未完全抱死）。 对ABS功能的正确认识：能在紧急刹车状况下，保持车辆不被抱死而失控，维持转向能力，避开障碍物。在一般状况下，它并不能缩短刹车距离。EBD（电子制动力分配系）它必须配合ABS使用，在汽车制动的瞬间，分别对四个轮胎附着的不同地面进行感应、计算，得出摩擦力数值，根据各轮摩擦力数值的不同分配相应的刹车力，避免因各轮刹车力不同而导致的打滑，倾斜和侧翻等危险。ESP（电子稳定程序）它实际上也是一种牵引力控制系统，与其它牵引力控制系统比较，ESP不但控制驱动轮，而且控制从动轮。它通过主动干预危险信号来实现车辆平稳行驶。如后轮驱动汽车常出现的转向过多情况，此时后轮失控而甩尾，ESP便会放慢外侧的前轮来稳定车子；在转向过少时，为了校正循迹方向，ESP则会放慢内后轮，从而校正行驶方向。EBA（紧急刹车辅助系统）电脑根据刹车踏板上侦测到的刹车动作，来判断驾驶员对此次刹车的意图，如属于紧急刹车，则指示刹车系统产生更高的油压使ABS发挥作用，从而使刹车力更快速的产生，缩短刹车距离。LDWS(车道偏离预警系统）该系统提供智能的车道偏离预警，在无意识（驾驶员未打转向灯）偏离原车道时，能在偏离车道秒之前发出警报，为驾驶员提供更多的反应时间，大大减少了因车道偏离引发的碰撞事故，此外，使用LDWS还能纠正驾驶员不打转向灯的习惯，该系统其主要功能是辅助过度疲劳或长时间单调驾驶引发的注意力不集中等情况。胎压监控美国国家公路交通安全管理局 (NHTSA) 已经做出要求，截止2003产品年车重小于或达到4536公斤的所有美国乘用车辆都必须配备胎压监控系统，事后宝马公司就已经把该系统用在全系轿车中。驾驶者可以通过车内提示警告系统来判断轮胎胎压情况是否正常，首先避免了因轮胎亏气出现的行车跑偏，其次在高速行驶时也对乘坐者安全是一种保障。?所用车型：奥迪、宝马、上海通用别克君越、凯迪拉克、雷克萨斯、迈巴赫、梅塞德斯奔驰、沃尔沃等倒车警告/倒车影像/车外摄像头倒车警告这项技术用于在驾驶期间以及驻车时，针对您盲区中的轿车或物体向您发出警告。通常，该系统会在您行车时已经进行响应；它可能会使后视镜内的一个警告标示进行闪烁，同时会发出声音警告，该系统是一个短程检测系统。如：上海通用别克君越车内后视镜就配备此功能，反光镜左边会有一个车体形状的图标，前/后雷达在侦测障碍物时警告标示会给驾驶者以视觉和听觉上的警告。倒车影像和后视摄像机是一体，不仅保护您的轿车，还能够避免在倒车时意外伤及儿童和动物。倒车已经从向下倾斜后视镜或发出声音警告到实时查看。新一代技术包括一个摄像机，它可以与导航系统协同工作，对您身后的一切进行广角拍摄，然后反映在车内屏幕上，从而帮助您倒车或挂接拖车。所用车型：雷克萨斯、上海通用别克君越、梅塞德斯-奔驰等芯片防盗系统财产安全也被人日益关注，一部几十万的轿车被偷盗会让车主受到很大的损失。厂家也绞尽脑汁为轿车加入更多的安全防范系统。通用别克君越不仅在点火钥匙上加入Passkey III安全防盗系统，还针对后行李箱结构进行了改进，变为遥控开启无锁芯防盗模式，大大减低了被盗被撬的几率，给车主财产方面的最大保护。自动感应大灯和/或夜视辅助系统自动感应大灯随车辆周边环境光线影响，系统会自动识别判断。雨雾天气光线不够，大灯会自动亮起给驾驶者提供更安全的行车环境。后期厂家又延伸到自适应大灯系统，这更高级的系统会因方向而调节(在车辆转向时会转动灯光)。它们也可以是车速感应式车灯(可以改变光束的长度或高度)，或者对环境光进行补偿。夜视系统可以有不同的形式，如基本的红外线大灯或热成像摄像机。但是无论采用何种科技，作用都一样：在夜间或者视线不明的情况下，帮助您看清更远处的路面并且辨别接近 1000 英尺外道路上的动物、人或树木。图像在驾驶室中的显示屏上形成，使肉眼难于看清的障碍物体提前被驾驶者掌控，目前博世公司开发的夜视系统则具有以上功能，但价格很是昂贵，即使是超豪华轿车目前也基本为选配系统。相信不久将来这一更高级的系统也会被中高级轿车所选用。所用车型：凯迪拉克、雷克萨斯、林肯、梅塞德斯-奔驰S系等相关运用车型(ASR奔驰/TCS凯迪拉克/TCR丰田/DCT宝马、电子稳定控制系统（ESP博世/DSC宝马/VSC丰田/VDC日产/VSA本田)、陡坡缓降系统（HDC）、自动驻车/上坡辅助系统、高位刹车灯（第三刹车灯）等这些都属于汽车主动安全配置产品。 除了以上这些在操控性方面的主动安全设施外，还有基于图像处理技术以及雷达感应技术，可以提前预防和缓解交通事故的汽车主动安全用品。其中以基于图像处理技术原理的碰撞预警系统为目前汽车主动安全产品中的领航者。最新汽车主动安全技术驱动防滑控制系统VSC车辆稳定控制系统四轮转向控制技术卫星导航与车距控制系统自动刹车系统LWDS车道偏离预警系统LNVS夜视系统FCWS前碰撞预警系统HMWS车距监控系统HUD抬头显示系统最新主动安全产品运用车型1、VOLVO-XC60 城市安全系统，自动刹车。2、奔驰公司，自动报警、自动锁定车速刹车。3、福建东南汽车工业集团----东南（三菱君阁）旗舰版已经配套车道偏离预警系统。4、(VOLVO-S80)配套车道偏离预警；5、( BMW-X5)配套车道偏离预警和HUD抬头显示系统；6、(宝马-745)配套被动式红外夜视系统；7、 新（奔驰-E350）带车道偏离预警和主动夜视系统上市；8、 新（凌志）LS460和E350已经配套视觉和雷达结合防撞系统；9、 现代顶级豪车（雅科仕）带车道偏离预警上市；10、 (雪铁龙C4)配套车道偏离预警系统；11、 英菲尼迪顶级版和起亚k7北京车展也展示带车道偏离警报器系统的车；12、欧洲2012年新车必须强制安装车道偏离预警（LWDS）。国际市场运用国际市场运用综述虽然人们采用各种方法来保证驾驶员的安全，但是如何避免事故发生才是我们对于未来车辆安全的讨论重点。因为只有最大程度地减少事故发生率，才能最好地体现车辆安全。可以预见，主动安全将成为未来汽车安全技术发展的重点和趋势。在不断完善被动安全系统的同时，逐渐地发展和应用主动安全系统，尽量避免事故的发生，结合行人保护的概念和技术的引入，完善对行人的保护是当今汽车安全的发展趋势。通过数据总线进行系统集成，可以将汽车安全的很多方面，例如防驾驶瞌睡装置、轮胎压力监测报警装置、行人碰撞保护装置集成在一起，提高汽车的安全性能。未来智能行人保护系统(IPPS)、高级驾驶员辅助系统、保持车道状态系统、夜视系统、高灵敏度雷达传感器和激光雷达技术的应用将大大提高汽车主动安全的水平。欧盟委员会和日本政府已颁布了新法规来保护行人和其他易受伤的道路使用者。相信随着技术和立法的不断完善，汽车主动安全技术将成为未来汽车安全技术发展的重点。它将与被动安全技术一起发挥作用，保证驾驶员和行人的安全。汽车安全性已经不仅是个技术问题，在某种程度上也是一个重要的社会问题。汽车的主动安全性因其定位于防患于未然，所以有着广阔的发展前景，越来越受到汽车生产企业、政府管理部门和消费者的重视。在汽车业群雄逐鹿的今天，中国汽车工业必须顺应汽车主动安全技术发展的方向，在我国有计划、有步骤地发展现代汽车主动安全技术是势在必行的。目前国内主动安全技术的研发还比较滞后，但广阔的前景不言而喻。当然主动安全的意识要不断的推广普及，让更多的人加入主动安全的行列中。更希望涌现一批像南京运泰汽车自动防撞器销售有限公司这样的以（关爱生命，造福人类）为主旨致力于推广主动安全事业的单位。
汽车检测论文
汽车检测是指为了确定汽车技术状况是否达到标准或工作能力是否正常而进行的检查和测量。下面是我为大家精心推荐的汽车检测技术论文，希望能够对您有所帮助。
国内汽车检测技术概况
[摘 要] 本文通过了解我国国内汽车检测技术的概念及其分类，介绍了我国一些先进前沿的汽车检测技术，阐述了我国汽车检测技术的发展概况，针对我国汽车检测技术中的不足之处，结合我国汽车检测技术的具体发展形势，提出了我国汽车检测技术的发展方向，这对我国汽车检测技术的发展具有一定的现实指导意义。
[关键词] 汽车检测;检测技术;国内现状;发展概况
1.汽车检测的概念
汽车检测是指为了确定汽车技术状况是否达到标准或工作能力是否正常而进行的检查和测量。汽车检测技术则是指在汽车检测这一过程中所有与之相关的检测硬件和检测软件的研发和使用技术。
2.汽车检测技术的分类
安全环保检测
安全环保检测主要是针对汽车的安全运行和环境保护方面的检测，这种检测又分为定期检测和不定期检测。该检测的目的是为了确定车辆是否具备符合要求的外观容貌以及良好的安全性能，同时对汽车的环境污染程度进行有效控制。在汽车不解体的情况下，对汽车建立安全监控体系，确保汽车能高效、安全和低污染的运行。
综合性能检测
综合性能检测是指对汽车的综合性能实行定期或者不定期的'检测。该检测的目的是为了确定汽车是否具有良好的动力性、可靠性、安全性、噪声污染性以及排气净化性。该检测主要针对汽车的故障及其原因或隐患部位实行质量监督和检测，从而建立汽车质量监控体系，来达到该检测技术的目的。
3.国内汽车检测技术的发展情况
国内汽车检测技术的发展历程
(1)20世纪60年代，我国汽车检测技术处于起步阶段。我国开始研究汽车检测技术开始于20世纪60年代，为了满足当时的汽车维修需要，我国交通部门研究和开发了发动机汽缸漏气量检测仪以及点火正时灯等一些基本的检测仪器。
(2)20世纪70年代，我国汽车检测技术进入发力发展阶段。随着我国汽车生产技术以及人们汽车使用率的飞速增长，我国交通部门开始进入大力发展汽车检测技术的阶段。汽车检测的仪器设备增多，检测项目增多，检测标准和规则也得到进一步的完善，建立了汽车性能综合检验台。
(3)20世纪80年代，我国汽车检测技术进入快速发展阶段。随着我国科学技术和国民经济的飞速发展，我国汽车制造业和交通运输业也得到了飞速发展。因此，对汽车检测技术和设备的需求也日益增涨。我国汽车检测技术因此进入其发展的蓬勃向上时期。
(4)20世纪90年代至今，我国汽车检测技术已经发展相对成熟。迈入90年代后，我国汽车检测技术从其设备的研制、开发以及生产都有了自身的一套运作体系。90年代是我国汽车检测技术的发展高潮时期。虽然目前我国的汽车检测技术与外国仍存在一定的差距，其发展的过程中也存在有一些问题和不足，但我国汽车检测技术也在不断的吸收借鉴完善自己，保证自身良好的发展态势，努力为其创造广阔的发展前景。
目前国内具有代表性的先进前沿的汽车检测技术
(1)虚拟仪器检测技术
虚拟仪器检测技术是指通过自由增减测试系统配置，利用系统配置单元器件，按照每一个项目测试的要求标准，可以直观和有效的得出监测结果，从而提高测试技术的效率。
(2)将GPS技术与车辆检测相结合
该技术主要是利用了能够接受卫星定位信号的GPS系统，将其与汽车检测技术系统相结合，从而达到快捷有效的检测过程。
(3)利用汽车四轮定位进行检测
四轮定位仪主要是依据车轮定位得到检测数据，它利用图像显示并记录汽车四轮的运作情况，与汽车检测数据结果分析相结合，从而达到检测目的。
4.国内汽车检测技术发展过程中存在的问题
国内汽车检测站的经营管理过程中存在行政干预问题
在我国，安全检测是由公安部门来建立管理的。因此我国的综合性能检测站都由交通部门直接建立并管理或者由地方企业建立但仍由交通部门管理。这种行政管理形式，往往造成了检测结果的不真实、检测过程的不规范或者检测项目不完善的情况，甚至是伪造一些监测数据。
我国汽车检测存在重复检测的问题
目前，我国有权对汽车进行检测的机构至少有三种，即安检站、机动车尾气排放检测站以及汽车综合性能检测站。这三个机构又分别归隶属于公安、环保、和交通管理部门。这些部门从各自的职能要求出发对车辆进行必要的检查和监测，容易造成车辆的重复检查，在加大汽车检测工作量的同时，给车主也带来不便。
检测技术有待进一步完善
目前，我国的进口汽车检测标准体系主要依赖于外国检测标准，因此针对我国汽车具体发展情况，我国的汽车检测技术有待进一步提高和完善。例如，我国目前的技术可以对车辆的正面、侧面、追尾等事故进行检测，但对侧面碰撞、追尾碰撞等事故却缺乏相关的检测标准。这也急需我国汽车检测技术的提高和完善。
我国汽车检测人员的整体专业能力和专业素质有待提高
一方面，我国的汽车检测人员的专业检测能力有待提高。一些检测人员本身缺乏基本的汽车知识，检测操作不规范，对检测结果的分析能力不够，不能很好的判断汽车是否达到检测标准。另一方面，我国汽车检测人员的自身素质不够，一些检测人员故意抬高检测收费标准，为了个人利益不顾集体利益，甚至为一些没有达到标准的车辆伪造数据。这些都是造成安全隐患的个人因素，也不利于我国检测技术的研发和推广。
5.解决国内汽车检测技术发展过程中的问题的有效措施
汽车检测技术基础实现规范化
在我国汽车检测技术的发展过程中，汽车检测的硬件技术一直以来都比汽车检测技术中的软件技术更受重视。这种想法往往会导致对一些基础性技术研究的忽略。因此，我国汽车检测技术的发展方向应该注重与硬件配套的软件检测技术的完善和提高。这方面主要做到三点：一，制定并完善汽车检测项目的限值标准和检测方法;二，完善汽车技术状况检测的评定细则，将全国各地的检测要求和具体操作技术进行统一和规范化;三，严格执行综合性能检测站对大型检测设备的认证规则，确保综合性能检测站有能力胜任并履行其检测职责。
汽车检测设备实现智能化
虽然目前我国的汽车检测技术以及检测设备的智能化与国外的检测存在一定的差距，但是我国汽车检测设备正积极学习并通过进口一些外国先进检测设备来提高并完善我国汽车检测设备的智能化。检测设备的智能化使检测设备具有专家检测和诊断系统以及智能化的功能，可以在较短时间较快较准确的对汽车状况进行检测，并诊断出汽车发生故障的部位以及故障原因，从而让维修人员能够迅速解除故障。节约了劳动成本，提高了劳动效率。
汽车检测管理实现网络化
随着计算机和网络技术的飞速发展，我国各个行业都在逐步实现其管理的网络化，汽车检测行业也不例外。目前，虽然我国的部分汽车综合性能检测站已经实现了计算机管理系统检测，但计算机监控系统并不完善，而且各个检测站之间采用的计算机检测方式也都一致。为了逐步实现我国汽车检测管理的一致性和有效性，我国汽车检测应该积极推进其管理的网络化。
6.总结
随着我国经济和社会的进步以及汽车工业的发展，我国汽车检测技术也必须不断的提高和完善。为了使汽车维修人员的工作越来越轻松，提高汽车检测结果准确性，我国汽车检测技术的发展越来越趋向于自动化、网络化和智能化。汽车检测技术的完善和提高有利于我国交通事业以及环保事业的发展，从而为我国经济和社会的发展提供良好的外在环境。
参考文献
[1] 初君浩;浅析汽车检测技术的发展[J];科技致富向导;2014(08)25.
[2] 王洪亮;汽车检测技术的若干问题的思考[J];无线互联科技;2013(12)15.
作者简介
张彦(1975-)女，汉族，山东菏泽人，助理工程师，大学学历，毕业于山东省委党校经济管理专业，研究方向为车辆检测、维修。
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汽车的主动安全与被动安全摘 要随着社会进步，科技发展，生活水平提高，汽车作为人们的代步工具开始走入平常百姓的家庭，尤其是城市化的加快，越来越多的汽车出现在我们身边，交通安全问题越来越凸显，各种安全隐患被无形放大，人们的生命安全也面临着更加严峻的挑战。传统的汽车安全措施并不能有效解决交通事故的发生，目前，汽车安全理念也在逐渐发生变化，随着科技的进步，汽车的安全被细化，目前汽车安全分为主动安全、被动安全两种念。关键词：主动安全； 被动安全； 安全新技术；上世纪60年代，美国要求所有车辆强制安装安全带被写入法律。现在，另一项重要的安全装备也被美国国家公路交通安全管理局列为强制安装配置———车身电子稳定控制系统。有专家预测，到2011年，在美国仅这一项技术每年就可挽救1万人的生命。不仅如此，现在越来越多技术都被集成到汽车中，来提高行驶的安全性。汽车的安全配置已经不再是安全带这样单一的配件，更多的配件和电控系统被集成起来，形成互不相同但又互相交叉的综合系统。汽车安全技术已经开始渗透到汽车的各个部分，请大家看下面的详细介绍。汽车被动安全一、什么是被动安全：被动安全是指汽车在发生事故以后对车内乘员的保护，如今这一保护的概念以及延伸到车内外所有的人甚至物体。由于国际汽车界对于被动安全已经有着非常详细的测试细节的规定，所以在某种程度上，被动安全是可以量化的。被动安全装置，则是在车祸意外发生，车辆已经失控的状况之下，对于乘坐人员进行被动的保护作用，希望透过固定装置，让车室内的乘员，固定在安全的位置，并利用结构上的导引与溃缩，尽量吸收撞击的力量，确保车室内乘员的安全。二、主要被动安全技术：1. 预紧式安全带当汽车发生碰撞事故的一瞬间，乘员尚未向前移动时它会首先拉紧织带，立即将乘员紧紧地绑在座椅上，然后锁止织带防止乘员身体前倾，有效保护乘员的安全。预紧过程预紧式安全带的特点是当汽车发生碰撞事故的一瞬间，预紧式安全带中起主要作用的卷收器与普通安全带不同，除了普通卷收器的收放织带功能外，还具有当车速发生急剧变化时，能够在左右加强对乘员的约束力，因此它还有控制装置和预拉紧装置。控制装置分有两种：一种是电子式控制装置，另一种是机械式控制装置。预拉紧装置则有多种形式，常见的预拉紧装置是一种爆燃式的，由气体引发剂、气体发生剂、导管、活塞、绳索和驱动轮组成。当汽车受到碰撞时预拉紧装置受到激发后，密封导管内底部的气体引发剂立即自燃，引爆同一密封导管内的气体发生剂，气体发生剂立即产生大量气体膨胀，迫使活塞向上移动拉动绳索，绳索带动驱动轮旋转号驱动轮使卷收器卷筒转动，织带被卷在卷筒上，使织带被回拉。最后，卷收器会紧急锁止织带，固定乘员身体，防止身体前倾避免与方向盘、仪表板和玻璃窗相碰撞2.乘员头颈保护系统（WHIPS）WHIPS一般设置于前排座椅。当轿车受到后部撞击时，头颈保护系统会迅速充气膨胀起来，其整个靠背都会随乘坐者一起后倾，乘坐者的整个背部和靠背安稳地贴近在一起，靠背则会后倾以最大限度地降低头部向前甩力量，座椅的椅背和头枕会向后水平移动，使身体的上部和头部得到轻柔、均衡地支撑与保护，以减轻脊椎以及颈部所承受的冲击力，并防止头部向后甩所带来伤害。3.安全气囊分布在车内前方（正副驾驶位），侧方（车内前排和后排）和车顶三个方向。在装有安全气囊系统的容器外部都印有（Supplemental Inflatable RestraintSystem，简称SRS)的字样，直译成中文，应为“辅助可充气约束系统”。旨在 减轻汽车碰撞后，乘员因惯性发生二次碰撞时的伤害程度。做为车身被动安全性的辅助配置，日渐受到人们的重视。当汽车与障碍物碰撞后，称为一次碰撞，乘员与车内构件发生碰撞，称为二次碰撞，气囊在一次碰撞后、二次碰撞前迅速打开一个充满气体的气垫，使乘员因惯性而移动时“扑在气垫上”从而缓和乘员受到的冲击并吸收碰撞能量，减轻乘员的伤害程度。安全气囊可将撞击力均匀地分布在头部和胸部，防止脆弱的乘客肉体与车身产生直接碰撞，大大减少受伤的可能性。安全气囊对于在遭受正面撞击时，的确能有效保护乘客，即使未系上安全带，防撞安全气囊仍足以有效减低伤害。据统计，配备安全气囊的车发生正面碰撞时，可降低乘客受伤的程度高达64%，甚至在其中有80%的乘客未系上安全带！至于来自侧方及后座的碰撞，则仍有赖于安全带的功能。此外，气囊爆发时的音量大约只有130分贝，在人体可忍受的范围；气囊中78%的气体是氮气，十分安定且不含毒性，对人体无害；爆出时带出的粉末是维持气囊在折叠状态下不粘在一起的润滑粉末，对人体亦无害。 4.安全车身设计优良的车身结构是被动安全的主要课题。有研究表明，在道路交通事故中，绝大部分的碰撞能量被车身所吸收。安全车身的表现形式是车室结构坚固，在发身事故时变形量极小，充分保证内部乘员的生存空间；同时，车身前后能在碰撞时变形以吸收能量，减轻乘员受到的冲击。最新的安全带增加了预紧装置和限力保护措施，即当传感元件探测到碰撞发生时，预紧器通过爆破能量（比安全气囊的爆破能量小很多，因此后文中把安全气囊当做惟一先释放能量的装置）把安全带收紧，使安全带的吸能时间和距离得到延长。限力保护是在乘员受到压迫极限的时候适当放松安全带，避免不必要的伤害发生5.智能安全气囊安全气囊的工作原理是：当汽车前部遭受一定力量的撞击后，安全系统就会引发某种类似小剂量炸药爆炸的化学反应，隐藏在方向盘内的安全气囊就在瞬间充气弹出，在车内人员的身体由于惯性作用向前冲撞即将撞上车上设备之前起到铺垫作用，以减轻身体所受到的撞击力。由于在事故发生的一瞬间必须完成铺垫功能，因此气囊必须以极快的速度弹出。这样能很好的有效保护驾驶员的生命。 三、被动安全性的新技术：1) 能承受碰撞吸收能量的车身及车门进一步改善能承受正面及侧面碰撞并吸收能量的车身, 改进车门设计, 增加横 梁, 使其能有更好的防侧撞能力, 采用中间有泡沫充填物的夹层钢板等。 2) 侧边安全气囊在头枕及椅背的侧方布置侧边安全气囊, 当发生侧面碰撞时, 气袋即膨胀吸收 侧撞能量,保护乘员的安全。 3) 乘员保护系统当预测到事故不可避免时, 中央微机控制系统, 便指令安全带收紧, 使座椅沿 滑轨向后移动, 使收缩型方向柱收缩到仪表板内, 使气袋投入工作。4) 紧急门锁释放装置当车辆发生碰撞, 传感器已确认发生碰撞, 系统能立即释放门销, 让车门能迅 速打开。5) 灭火系统发动机室内传感器检测出火情后, 即起动灭火装置自动灭火, 如装置失灵, 则 发动机罩自动释放开, 可从外面灭火。 6) 行车记录仪类似飞机上的黑匣子, 可以记录事故发生瞬间前后操作车辆和环境的多种信息, 而且可以再现导致事故的发展过程, 可以分析事故原因, 为以后预防提供可靠资料。 7) 紧急事故自动通报系统通过该系统车辆与负责交通管理的无线电台及时联系, 电台可以获知发生事故 的车辆的位置、事故及乘员受伤害的主要情况, 可以通知有关部门及人员及时前 往事故地点, 进行救援工作。如福特汽车公司的RescueCar技术可在碰撞事故发 生后立刻向有关部门报告，并在救援人员赶赴现场的途中转发伤员身体方面的重 要信息汽车主动安全一、什么是主动安全： 主动安全是指尽量自如的操纵控制汽车的安全系统措施。无论是直线上的制动与加速还是左右打方向都应该尽量平稳，不至于偏离既定的行进路线，而且不影响司机的视野与舒适性。这样的汽车，当然就有着比较高的避免事故能力，尤其在突发情况的条件下保证汽车安全。主动安全体系大致包括以下几种系统。二、汽车主动安全技术：1. ABS（防抱死制动系统）它通过传感器侦测到的各车轮的转速，由计算机计算出当时的车轮滑移率，由此了解车轮是否已抱死，再命令执行机构调整制动压力，使车轮处于理想的制动状态（快抱死但未完全抱死）。 对ABS功能的正确认识：能在紧急刹车状况下，保持车辆不被抱死而失控，维持转向能力，避开障碍物。在一般状况下，它并不能缩短刹车距离。 2. EBD（电子制动力分配系）它必须配合ABS使用，在汽车制动的瞬间，分别对四个轮胎附着的不同地面进行感应、计算，得出摩擦力数值，根据各轮摩擦力数值的不同分配相应的刹车力，避免因各轮刹车力不同而导致的打滑，倾斜和侧翻等危险。3. ESP（电子稳定程序）它实际上也是一种牵引力控制系统，与其它牵引力控制系统比较，ESP不但控制驱动轮，而且控制从动轮。它通过主动干预危险信号来实现车辆平稳行驶。如后轮驱动汽车常出现的转向过多情况，此时后轮失控而甩尾，ESP便会放慢外侧的前轮来稳定车子；在转向过少时，为了校正循迹方向，ESP则会放慢内后轮，从而校正行驶方向。4. EBA（紧急刹车辅助系统）电脑根据刹车踏板上侦测到的刹车动作，来判断驾驶员对此次刹车的意图，如属于紧急刹车，则指示刹车系统产生更高的油压使ABS发挥作用，从而使刹车力更快速的产生，缩短刹车距离。5. LDWS(车道偏离预警系统）该系统提供智能的车道偏离预警，在无意识（驾驶员未打转向灯）偏离原车道时，能在偏离车道秒之前发出警报，为驾驶员提供更多的反应时间，大大减少了因车道偏离引发的碰撞事故，此外，使用LDWS还能纠正驾驶员不打转向灯的习惯，该系统其主要功能是辅助过度疲劳或长时间单调驾驶引发的注意力不集中等情况。 6. TRC(牵引力控制系统 )TRC是防止车辆起步或加 速时车轮发生空转的装置。在冰雪等湿滑路面上，车辆急起步或急加速时，车轮容易 发生空转。 TRC能够通过传感器感知车辆在起步或行使过程中驱动 轮发生空转的情况，控制驱动轮制动油压以及发动机的动 力输出，提供最恰当的驱动力，防止驱动轮发生空转，提 高在湿滑路面上的行驶安全性。7. VSC(车身稳定控制系统 )前轮侧滑对各车轮轮胎进行适当制动，使车朝向内侧。 同时控制发动机出力， 使车辆不会冲出车道。后轮侧滑对轮侧轮胎进行制动，使车朝向 同时控制发动机出力，使车身稳定。8．刹车辅助系统作为辅助制动操作系统，刹车辅助系统可以在 紧急情况下提高刹车的制动力。 根据作用于刹车踏板的速度和力量，系统可以 判断出该刹车属于哪一类的制动。当系统判断 为紧急刹车时，即使驾驶员踩刹车的力量很弱， 系统也能通过自动控制发生大的制动力。 9.胎压监控美国国家公路交通安全管理局 (NHTSA) 已经做出要求，截止2003产品年车重小于或达到4536公斤的所有美国乘用车辆都必须配备胎压监控系统，事后宝马公司就已经把该系统用在全系轿车中。驾驶者可以通过车内提示警告系统来判断轮胎胎压情况是否正常，首先避免了因轮胎亏气出现的行车跑偏，其次在高速行驶时也对乘坐者安全是一种保障。10.倒车警告/倒车影像/车外摄像头倒车警告这项技术用于在驾驶期间以及驻车时，针对您盲区中的轿车或物体向您发出警告。通常，该系统会在您行车时已经进行响应；它可能会使后视镜内的一个警告标示进行闪烁，同时会发出声音警告，该系统是一个短程检测系统。如：上海通用别克君越车内后视镜就配备此功能，反光镜左边会有一个车体形状的图标，前/后雷达在侦测障碍物时警告标示会给驾驶者以视觉和听觉上的警告。 倒车影像和后视摄像机是一体，不仅保护您的轿车，还能够避免在倒车时意外伤及儿童和动物。倒车已经从向下倾斜后视镜或发出声音警告到实时查看。新一代技术包括一个摄像机，它可以与导航系统协同工作，对您身后的一切进行广角拍摄，然后反映在车内屏幕上，从而帮助您倒车或挂接拖车。 11.芯片防盗系统财产安全也被人日益关注，一部几十万的轿车被偷盗会让车主受到很大的损失。厂家也绞尽脑汁为轿车加入更多的安全防范系统。通用别克君越不仅在点火钥匙上加入Passkey III安全防盗系统，还针对后行李箱结构进行了改进，变为遥控开启无锁芯防盗模式，大大减低了被盗被撬的几率，给车主财产方面的最大保护。自动巡航技术启动巡航系统，汽车就会保持一个固定速度自动前进，不用再踩油门。这样可以减轻驾驶员长途行驶的疲劳，最适合在高速公路上使用。但一遇有情况，必须立即刹车减速以防止事故发生，因此，司机必须随时准备刹车，采取刹车动作以后，巡航系统自动失去功能，必须重新加速后再次设置巡航速度。新型巡航系统则具有高度智能化功能，能够自动调整车速。装上新巡航系统的汽车在街道上行驶时，驾驶员可以将脚远远地搁在一边，车辆可自动减速、加速，仿佛有一位看不见的驾驶员在为你驾驶。人眼看得见的，自动巡航系统能察觉，就是驾驶员看不到的东西，它同样也能发现。它携带的GPS定位系统会时时提醒自动巡航系统近一平方公里范围内可能突然出现的物体。12.一体化底盘控制系统新型一体化底盘控制系统的功能，就是让驾驶员在急速行驶或转弯的汽车中不会撞得头破血流或被甩出车外。通过中央底盘控制器，将制动、悬挂、转向、动力传动等控制系统进行“电子化连接”，通过复杂的控制运算，对各个系统进行协调，使车辆整体性能和稳定性达到最佳水平，减少颠簸和快速转向时离心力造成的冲撞。 13.自动感应大灯和/或夜视辅助系统 自动感应大灯随车辆周边环境光线影响，系统会自动识别判断。雨雾天气光线不够，大灯会自动亮起给驾驶者提供更安全的行车环境。后期厂家又延伸到自适应大灯系统，这更高级的系统会因方向而调节(在车辆转向时会转动灯光)。它们也可以是车速感应式车灯(可以改变光束的长度或高度)，或者对环境光进行补偿。 夜视系统可以有不同的形式，如基本的红外线大灯或热成像摄像机。但是无论采用何种科技，作用都一样：在夜间或者视线不明的情况下，帮助您看清更远处的路面并且辨别接近 1000 英尺外道路上的动物、人或树木。图像在驾驶室中的显示屏上形成，使肉眼难于看清的障碍物体提前被驾驶者掌控，目前博世公司开发的夜视系统则具有以上功能，但价格很是昂贵，即使是超豪华轿车目前也基本为选配系统。相信不久将来这一更高级的系统也会被中高级轿车所选用。三、主动安全性的新技术: 1）检测路面及环境状况系统使用传感器或摄像机检测路面状态(干燥、潮湿或冰雪, 有无障碍物等) ; 检测 周围车辆及障碍物的距离, 车辆的相对速度; 检测周围行人及交通状况, 夜间 则用红外线监视系统在显示屏上指示行人状况。这些检测不断地给驾驶员提供信 息或者危险状态警告等。2) 打瞌睡警告及唤醒系统使用安装在驾驶员前仪表板处的小型摄像机及夜间使用红外线扫描装置, 监视 驾驶员的脸部表情变化, 通过微机处理, 判别驾驶员是否打瞌睡。当驾驶员注意 力不集中, 处于危险状态时, 即发出警告响声, 同时还会由空调系统中自动散 发出具有提神效果的香气。3) 高适应性定速巡航系统定速巡航功能启动后, 该系统能根据前方车辆速度及后方车辆的距离, 自动减 速或加速。该系统比传统的增加了路面状态感知系统, 并用性能更高的微机控制 刹车系统及调节发动机的供油量。4) 紧急制动先期警告系统一般驾驶员在紧急制动时, 脚由加速踏板移到制动踏板时约需0 .8s。这一系统 可以监视驾驶员紧急制动的先期动作, 当加速踏板弹回的加速度达到一定值时, 制动灯即亮起, 警告后边车辆驾驶员, 使后车驾驶员多0 .8s 对前边车辆状况 的反应。配备该系统能减少车辆的追尾现象。5) 火灾隐患或轮胎气压过低的警报系统 该系统能在发生火灾的早期及轮胎气压过低时, 给驾驶员发出警告信号, 以便 及早消除隐患。6) 智能前大灯随转系统智能前大灯随转系统(Intelligent AdaptiveFronLighting System) 是在采用防眩玻璃、异型前照灯等措施之外，视觉方面除了根据各种行驶状况， 提供更加便于观察前方道路的灯光。AFS系统可以根据转弯角度和行驶 速度，自动地将近光束和曲光灯的照射轴向左右两侧调节，使驾驶员在夜间行车 转弯时更容易看清前方的路况，提高了行车安全。 7) 主动行驶安全系统该系统也称为行驶动力学调节系统, 不仅能保持和改进ABS 和ASR 的基本作用, 即汽车在纵向动力学临界状态下的稳定作用; 而且在汽车各种工作状态下, 都 能明显地减小侧滑危险, 即在横向动力学临界状态下, 也能起到稳定作用。 以牵引力控制系统(TCS)为例 ，TCS(TractiOn COntrOlSystem)又称驱动防 滑系统。汽车在光滑路面制动时，车轮会打滑，甚至使方向失控。同样，汽车在 起步或急加速时，驱动轮也有可能打滑，在冰雪等光滑路面上还会使方向失控而 发生危险。因此需要对其牵引力进行控制。TCS依靠电子传感器探测到从动轮速 度低于驱动轮时(这是打滑的特征)，就会发出一个信号，调节点火时间、喷油器 开闭时间、减小气门开度，从而降低发动机转速以减小输出扭矩。或控制降挡及 制动车轮，从而使车轮不再打滑。TCS可以提高汽车行驶稳定性，提高加速性， 提高爬坡能力。再比如电子稳定装置(ESP)ESPfElectronic StablityProgram)实际上也是一 种牵引力控制系统，与其他牵引力控制系统比较，ESP不但控制驱动轮，而且可 控制从动轮。ESP一般需要安装转向传感器、车轮传感器、侧滑传感器、横向加 速度传感器等。该系统具有支援ABS及TCS的功能。它通过各传感器传来的车辆行 驶状态信息的分析，向ABS、TCS发出纠偏指令，帮助车辆维持动态平衡。ESP可 以使车辆在各种状况下保持最佳的稳定性，在转向过度或转向不足的情形下效果 更加明显。有研究表明，ESC技术使美国每年降低了5000～8000 个交通死亡人数，在紧急情况下，驾驶员控制汽车的能力提高了34％ 。8) 卫星定位导行系统该系统可以向驾驶员提供有关交通信息, 如该车行驶时的所在位置, 前进路线 中交通事故及堵塞情况等。指导驾驶员如何按最佳路线行驶, 以便顺利到达目的 地。该系统可提高交通运输效率, 使驾驶轻松, 有助于交通安全。 9) 主动防撞技术主动防撞技术是汽车主动安全领域的一个重要研究方向。其原理是采用雷达、红 外线等多种方式来监测车辆周围的道路交通状况，一旦发现有两车相撞的危险时，就会给驾驶员发出提醒信号，或者自动采取制动、转向等措施来避免碰撞。近年来在主动安全技术研发方面屡创佳绩的日产公司最近就推出了2项车辆主动防撞技术，它们分别是侧面碰撞预防与追尾碰撞预防，用来强化日产旗下车型对于乘员的保护性能。这2项技术与之前推出的车道偏离警示系统及车距控制辅助系统相配合，可以很好地体现日产公司“安全屏障”的安全理念，为车辆及乘员提供多角度的保护。 侧面碰撞预防技术是在汽车车身的侧面装上传感器，当邻道有车时，如果驾驶员开始变道，就会以图像和声音发出警示的同时，通过分别控制每个车轮的制动器产生车辆的回转力，帮助驾驶员驾驶车辆不接近邻道车辆。至于追尾碰撞预防技术，则是通过车尾的传感器来监 测后方的情况，若是感应器检测到后方来车有可能追尾的话，会自动发出声音警告驾驶者，或是暂时接管制动系统的控制来避免被追尾。 近年来，日产公司在主动安全技术领域成果颇丰，开发了很多世界首创的主动安全技术，对降低道路 交通事故伤害起到了很好的效果。10 )安全的行驶方向控制系统当车辆偏离正确行驶路线时, 该系统摄像机摄取到白色路线标志的信号不正常, 便警告驾驶员或自动地回到原来路线。当车辆要改变路线时, 则会提醒后边车辆 注意, 以免发生相撞事故。11 )转弯减速调节系统当车辆行驶遇到弯道时, 由于驾驶员对道路不熟悉, 或者注意力不集中, 或者车速太高, 经常发生车辆撞上路标或者翻车事故。转弯减速调节系统可检测转弯车辆经由路面的转弯半径及曲率, 并相应地使车辆速度减低。 现代汽车安全技术的发展趋势汽车安全设计要从整体上来考虑，不仅要在事故发生时尽量减少乘员受伤的机率，而且更重要的是要在轻松和舒适的驾驶条件下帮助驾驶员避免事故的发生。现代汽车的安全技术包括主动安全技术和被动安全技术两方面。而被动安全技术和主动安全技术是保证汽车乘员安全的重要保障。过去，汽车安全设计主要考虑被动安全系统，如设置安全带、安全气囊、保险杠等。现在汽车设计师们更多考虑的则是主动安全设计，使汽车能够主动采取措施，避免事故的发生。在这种汽车上装有汽车规避系统，包括装在车身各部位的防撞雷达、多普勒雷达、红外雷达等传感器、盲点探测器等设施，由计算机进行控制。在超车、倒车、换道、大雾、雨天等易发生危险的情况下随时以声、光形式向驾驶员提供汽车周围必要的信息，并可自动采取措施，有效防止事故发生。另外在计算机的存储器内还可存储大量有关驾驶员和车辆的各种信息，对驾驶员和车辆进行监测控制。例如，根据日本政府“提高汽车智能和安全性的高级汽车计划”，由日本丰田公司研制成功的“丰田高级安全汽车”即具有驾驶员瞌睡预警系统、轮胎压力监测警告系统、发动机火警预报系统、前照灯自动调整系统、盲区监控系统、汽车间信息传输系统、道路交通信息引导系统、自动制动系统、紧急呼叫(SOS)停车系统、灭火系统以及各向安全气囊系统等，其中有些单项设备已投放市场。 汽车100多年的发展史中，有关汽车的安全性能的研究和新技术的应用也发生了日新月异的变化，从最初的保险杠减振系统、乘客安全带系统、安全气囊到汽车碰撞试验、车轮防抱制动系统(ABS)、驱动防滑系统(ASR)，到无盲点、无视差安全后视镜及儿童座椅系统的研究，汽车的安全性能正日趋完善。特别是近几年，随着科学技术的迅速发展，越来越多的先进技术被应用到汽车上。目前，世界各国都在运用现代高新科，加紧研制汽车安全技术，一批批有关汽车安全的前沿技术、新产品陆续装车使用，使未来的汽车更加安全。 未来汽车电子控制的重要发展方向之一是汽车安全领域，并向几个方向发展：利用雷达技术和车载摄像技术开发各种自动避撞系统；利用近红外技术开发各种能监测驾驶员行为的安全系统；高性能的轮胎综合监测系统；自适应自动巡航控制系统；驾驶员身份识别系统；安全气囊和ABS/ASR。随着更加先进的智能型传感器、快速响应的执行器、高性能电控单元、先进的控制策略、计算机网络技术、雷达技术、第三代移动通信技术在汽车上的广泛应用，现代汽车正朝着更加智能化、自动化和信息化的机电一体化方向发展。 结 论电子控制技术、微电脑处理技术、传感技术的应用，使车辆控制精度提高的 同时，也使安全技术得到了长足的发展。主动安全技术、被动安全技术的协调集成发展是势不可挡的发展趋势。减轻驾驶员的劳动强度、发生事故时能有效的保 护乘员及行人在安全方面也起到重要作用。相信未来的安全技术能够进一步增强 车辆的安全性，为更多的驾驶者、乘坐者、第三者保驾护航。参 考 文 献[ 1] 崔心存 主编.现代汽车新技术 . 人民交通出版社出版发行， [ 2] 成洁,崔同杰.汽车主动安全控制新技术林林总总[ J].汽车应用 ,2005 [ 3] 余志生.汽车理论(第三版)[ M].北京清华大学出版,2004[ 4] 黄世霖,张金焕等.汽车碰撞安全性研究的新进展.清华大学, 汽车研所.1996 [ 5] 彭汉锐. 汽车主要安全装备与新技术[ 期刊论文]，城市车辆 [ 6] 中国汽车安全技术新进展分析报告[ 期刊论文]致 谢从论文选题到搜集资料，从写稿到反复修改，期间经历了喜悦、聒噪、痛苦和彷徨，在写作论文的过程中心情是如此复杂。如今，伴随着这篇毕业论文的最终成稿，复杂的心情烟消云散，自己甚至还有一点成就感。那种感觉就宛如在一场盛大的颁奖晚会上，我在晚会现场看着其他人一个接着一个上台领奖，自己却始终未能被念到名字，经过了很长很长的时间后，终于有位嘉宾高喊我的大名，这时我忘记了先前漫长的无聊的等待时间，欣喜万分地走向舞台，然后迫不及待地开始抒发自己的心情，发表自己的感想。这篇毕业论文的就是我的舞台，以下的言语便是有点成就感后在舞台上发表的发自肺腑的诚挚谢意与感想： 我要感谢，非常感谢我的老师。他们为人随和热情，治学严谨细心。在闲聊中她总是能像知心朋友一样鼓励你，在论文的写作和措辞等方面她也总会以“专业标准”严格要求你，从选题、定题开始，一直到最后论文的反复修改、润色，老师们始终认真负责地给予我深刻而细致地指导，帮助我开拓研究思路，精心点拨、热忱鼓励。正是老师们的无私帮助与热忱鼓励，我的毕业论文才能够得以顺利完成，谢谢您老师。好吧，这够完善的了，望采纳！！！望加分！！！