中国山水画是以山川自然景观为主要描写对象的画，它是中国画的重要画科。当前深度学习模型在图像分类、 对象识别、图像风格转换和图像生成等领域都取得了巨大的成功。提出一个基于深度对抗生成网络的中国山水画自动生成模 型，以网络上公开的中国山水画图像为训练集，设计适当深度的网络和损失函数，通过生成器和判别器的对抗训练，得到图像 生成器。通过与真实的山水画进行比较，本模型能够生成具有接近中国山水画风格的图像。

物联网产业需要大批的复合型、创新型技术技能人才。探讨了以物联网应用技术专业为核心的专业群协同建设方案，以物联网产业链整合物联网应用技术、应用电子技术、大数据技术与应用、软件技术等专业，群内专业相互融合、相互支撑共同打造物联网产业链所需的复合型、创新型技术技能人才。

随着5G商用越来越近，其对本地传送承载网络提出了更高要求，基于SPN技术的移动承载网络部署成为解决问题的重要手段。介绍了4G业务本地传送网的主要承载技术及组网结构，以及现有传输承载网承载5G所面对的困难，提出了面向5G的本地传送网的改造和建设方案的应用策略，并给出了山东某市SPN网络部署案例。

随着5G 网络商用脚步的临近，高铁场景的5G 网络规划方法也越来越成为一个需要深入研究的课题。分析了高铁无线场景，指出目前存在的难题，提出高铁5G 专网的规划思路及方法，并通过系统仿真进行验证。

雷达信号处理是现代雷达系统的核心内容之一，其直接影响着雷达系统的适用范围和工作性能等。而对雷达信号的有效识别是对未知雷达信号进行预判的重要组成部分。基于支持向量机（SVM ）对四种不同的雷达信号智能辨识，选取径向基核函数（R BF）作为支持向量的非线性映射函数，经过理论推导得出惩罚因子c和核函数参数g是影响其分类性能的重要因素。利用粒子群（PSO）优化SVM 的两个重要参数。结果表明，在没有进行参数优化的SVM 的分类性能极其不稳定，识别准确率在79.6992% ~90.2256% 之间，而经过PSO 优化的SVM 分类准确率高达100% ，有效证明了优化方法的有效性，实现了基于PSO 优化的SVM雷达信号的准确识别。

目前，虚拟现实技术已经大量运用于教育领域，对于基于VR 技术的全息化教学资源的建设与应用研究受到了广大学者的关注，如何运用好这一热点技术是当今教育领域的热门话题。首先阐述了全息化教学的资源应用现状和主要作用，然后介绍了全息化教学在典型专业教学中的应用，最后对全息化教学资源建设与开展提出了合理化建议。