摘要：本文以明末厂卫制度为示例,通过对厂卫制度的产生渊源和制度设计的简述,进而剖析其对司法系统权力的分割情况。以派出机构的产生和宦官干预司法两个维度观察厂卫制度产生的渊源,从制衡体系的破坏、皇权专制的加强、司法系统的问题和厂卫组织的司法地位四个角度透视明末厂卫制度建立的必然原因和相应制度内涵,结合其最终的影响,在皇权和官僚集团的矛盾激化、民众在压迫下的反抗爆发、人治至上的负作用和法治正常状态的破坏层面上解读中国封建社会中的末世之下的司法失衡问题的影响。

摘要：面向未来联合作战、体系作战的战略需求,针对水下信息跨介质出入水传输的难题,本文提出一种面向未来的异构网络体系架构,对水下认知跨域异构网络进行分析和研究。结合无线信道、水声信道和认知网络的特点,提出一种水面/水下智能跨域通信系统,对我国实施水下战略有一定借鉴意义。

摘要：电加热器是氮肥工业中的重要设备 ,其温度控制的品质直接影响经济效益。针对当前电加热器的控制方式及控制弱点 ,说明了智能控制的必要性 ,并介绍几种智能控制器的设计思路 。

摘要：电加热器为氮肥工业常用设备 ,其温度控制的品质十分重要。通过对电加热器基本机理的介绍 ,分析了几种常见故障产生的原因 。

摘要：乳腺癌是全球女性癌症死亡的主要原因之一。现有诊断方法主要是医生通过乳腺癌观察组织病理学图像进行判断,不仅费时费力,而且依赖医生的专业知识和经验,使得诊断效率无法令人满意。针对以上问题,设计基于组织学图像的深度学习框架,以提高乳腺癌诊断准确性,同时减少医生的工作量。开发一个基于多网络特征融合和稀疏双关系正则化学习的分类模型:首先,通过子图像裁剪和颜色增强进行乳腺癌图像预处理;其次,使用深度学习模型中典型的3种深度卷积神经网络(Inception V3、Res Net-50和VGG-16),提取乳腺癌病理图像的多网络深层卷积特征并进行特征融合;最后,通过利用两种关系("样本-样本"和"特征-特征"关系)和lF正则化,提出一种有监督的双关系正则化学习方法进行特征降维,并使用支持向量机将乳腺癌病理图像区分为4类—正常、良性、原位癌和浸润性癌。实验中,通过使用ICIAR 2018公共数据集中的400张乳腺癌病理图像进行验证,获得93%的分类准确性。融合多网络深层卷积特征可以有效地捕捉丰富的图像信息,而稀疏双关系正则化学习可以有效降低特征冗余并减少噪声干扰,有效地提高模型的分类性能。