关注儿童食品安全从奶制品看儿童食品添加剂现状

<正>如果说"每天一袋奶,强壮中国人"说明奶及奶制品对孩子成长的重要作用,那么"每天一袋奶,毒害中国人"则是大众对奶品现状的无奈和调侃。到底应该给孩子买什么样的儿童酸奶、儿童牛奶让妈妈们大为头疼,代购、海淘这种行为的背后是消费者对中国奶品市场信任的缺失和选择好产品时的无能为力。放心365对北京商超渠道34款儿童酸奶、21款儿童牛奶进行了深入地调研,力图了解儿童奶市场现状,告诉消费者怎样才能买到放心儿童奶。     

信息化时代网络技术在广播电视工程技术中的运用与实践

在信息化时代当中,信息的传递更加快捷,各种信息的处理也更为迅速,同时互联网平台的构建以及大规模使用,直接促使各种新媒体形式的萌发,人们可以在互联网上更加便捷地获取各种影视资源,这就对于广播电视节目造成了巨大的冲击。如果广播电视节目不能够及时做出改变,调整战略布局,就会被时代的浪潮所击垮,被社会群体所遗弃。所以,广播电视节目必须要进行适当的改革,增强广播电视节目活力,更多地运用网络技术,更好地融入到信息化时代当中去,从而实现广播电视节目网络运用,扩展广播电视节目业务范围,增强广播电视节目的行业竞争力。     

一种改进的GPC算法在网络控制系统中的应用

首先对传统的GPC算法进行理论推导和分析,然后针对传统GPC控制算法在大延迟过程中无法快速跟随参考轨迹的问题,提出了一种基于最小方差控制的广义预测控制,并以网络控制系统为控制对象,用MATLAB对其进行仿真分析,结果表明改进的广义预测控制算法能很好地跟踪系统轨迹,获得了良好的效果。     

基于组合度量的应急救援网络路由算法研究

针对AODV协议只选用跳数最小进行选路的缺陷,提出一种新的基于组合量度的路由协议(AMAODV)。该协议综合考虑路由的跳数、节点间链路的有效期和可用带宽3种因素,通过层次分析的方法判定上述3种因素对链路传输的影响,提出了组合度量函数,借助组合度量函数的计算来选择一条具有较小度量值的路径进行传输。仿真结果表明:AMAODV协议在适应高速移动的网络环境上具有一定优势,并能降低网络时延和增加网络吞吐量。     

移动通信网络优化现状及发展趋势分析

在社会经济以及科学技术不断发展的同时,移动通信技术也在逐渐进步。移动通信网络,在移动通信技术中属于核心部分。近些年来,越来越多的人们开始使用移动通信网络,促使移动通信网络的移动性日益增强,话务密度不均匀分布特征也越发明显,导致网络基站与用户手机之间出现了信号连接不顺畅现象,直接影响到了用户的通话质量,不利于移动技术的进一步发展,因而相关人员应该采取相关技术措施,对移动通信网络进行优化,不断提高通信网络的服务质量。     

基于未来的网络体系构架

随着经济的快速发展,互联网逐步发展成为覆盖范围广、信息资源最为丰富、规模最为宏观的全球信息设施。在目睹互联网给我们经济生活发展带来极大便利的同时,我们应该认识到互联网规模的不断扩大所带来的系列问题。新型的互联网体系构架技术要求高,管理难度增大,监控、维修和保护一体化的网络体系构架成为未来网络发展的难题,国内外相关研究人员对未来网络体系构架的研究不断深入,笔者在参考相关文献资料的基础上,对未来网络虚拟化资源管理构架、网络流量预测算法和虚拟化资源分配机制进行深入探究,以寻求未来网络构架发展的创新之道。     

探讨网络与信息安全的常见问题以及相关对策

随着现代经济社会的不断发展,计算机网络技术在各个领域中都得到了较为普遍的运用。因为其运用范围相对较广、网络涉及面相对较宽。计算机网络信息技术在为人们提供便捷服务的同时,也诱发了一系列问题,包括网络与信息安全问题。文章主要对目前网络与信息安全的几个常见问题进行分析和探讨,并提出了几条针对性的解决措施。     

计算机远程网络通讯技术的应用

随着科学技术的不断发展,各种网络功能日渐丰富,人们获得信息的速度也越来越快,使得网络通讯技术慢慢走近人们的生活,信息化生活已经成为未来化发展的趋势,远程网络通讯已经跨部门、跨地区发展,网络通讯技术对我们的生活产生很大的影响,也将为我国信息的发展事业做出巨大的贡献。本文主要分析了计算机远程网络通讯技术在生活中的实际应用。     

2021年云计算面临的5大网络安全威胁

毫无疑问,冠状病毒疫情为网络攻击者创造了更多的攻击机会。根据思科公司的调查,全球有53%的中小型企业(SMB)遭遇数据泄露事件。2020年全球有360亿条记录对外泄露。但是问题是,这些网络安全威胁的数量在未来几年是否继续增长?     

基于小波降噪和循环神经网络的煤矿瓦斯浓度预测

在瓦斯浓度监测数据分析中发现,瓦斯浓度序列往往呈现出较强的随机性和复杂性,时序数据中含有的噪声会对数据的预测结果产生干扰。为了减少数据中的噪声所带来的负面效果,提出了一种将小波阈值降噪与LSTM(长短期记忆网络)相结合的瓦斯浓度预测模型。通过将原始数据进行分解、阈值处理和重构,对时序数据中的噪声进行剥离,再通过LSTM模型进行预测分析,与普通LSTM和RNN网络进行比较,结果表明,所提出的基于小波降噪的LSTM的瓦斯浓度预测模型在精确度和泛化能力上都具有更好的表现。