机器学习的方法在泄漏电缆周界入侵检测领域有了比较好的发展。采集大量的入侵数据，通过机器学习训练模型，可以实现周界入侵检测更高的定位精度和更低的误报率。但是大规模入侵信号数据的缺乏限制了识别的准确率。而人工有效采集标注入侵信号数据极其费时且代价高昂。针对入侵信号数据缺乏的问题，本文引入了图像领域的数据增广方法。实验表明，几何变换增广结合深度卷积生成对抗的增广方法对周界入侵识别准确率的提升达到14.11%,极大程度上缓解了小样本下周界入侵定位精度低的问题，证明了本文增广方法的有效性。

为了解不同工况条件下的网具形态变化，以南极磷虾捕捞船“龙腾”轮采用的四片式拖网为研究对象，基于修正的田内准则制作1/35的模型网进行循环动水槽试验，考察流速(v)、水平扩张比(L/S)和渔获物对网具(整体形态、阻力和能耗系数)的影响。结果表明：拖网网口形状随流速、L/S的增大呈被“压缩”趋势，当L/S=0.35、v=30cm/s时，网口形态最佳，网囊中有或无模拟渔获物时的网口形状变化情况相似；流速一定时，网口面积随L/S的增大而增大，L/S一定时，网口面积随流速的增大而减小，在低流速、高水平扩张比条件下，有模拟渔获物时的网口面积随流速、L/S改变而变化的程度较空网时更小；网身随流速、L/S的增大同样呈被“压缩”趋势，且L/S改变时的“压缩”程度较流速更大，有模拟渔获物时的网身末端上扬现象较空网时更明显，且网身长度较空网时明显增长；流速不变时，随L/S的增大，网具阻力增加，能耗系数减小，且二者的变化程度均呈减缓态势；而L/S不变时，随流速的增大，网具阻力和能耗系数均增大，有模拟渔获物时的网具阻力与能耗系数较空网时更大，且流速越大，网具能耗系数与空网时的差异越大。研究表明，当L/S=0.35、v=3.0kn时，可使网具以较佳作业性能运行。

随着社会的快速发展和城市化进程的推进，随迁子女教育问题逐渐凸显，尤其是在初中阶段，他们面临着价值观形成的关键时期。初中随迁子女由于家庭背景、生活环境的特殊性，其价值观培养显得尤为重要。因此，探讨有效的初中随迁子女价值观培养策略，不仅对于他们的个人成长至关重要，也对社会的和谐稳定具有深远意义。本文提出一系列针对性的培养策略，以期为教育工作者和家长提供有益的参考。

随着国家的发展，互联网技术的广泛应用，作为现代信息技术的代表被广泛应用于高职教学和传统教学内容中，以信息展示的形式，激发了学生参与课堂教学的积极性和主动性，促进课堂教学质量的提高,为教学改革提供一种新的方式，在高职院校中,它也融入数学建模的集成和互联网技术在高职数学教育和教学中的应用。