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本书比较全面地介绍云数据管理中多维索引与复杂查询、云环境下针对物联网数据的多维索引技术、可扩展的空间关键字查询、基于MapReduce的概率集合相似性连接查询、大规模高维向量相似性连接查询、Top-k相似性连接查询、基于随机映射的相似性连接查询、相似性连接查询其他问题、大数据复杂查询面临的挑战等内容。力求向读者系统展示大数据复杂查询领域的近期新研究动态，希望能够为从事相关研究的广大读者提供有益的参考和帮助，同时能够为大数据复杂查询相关
本书首先概述了约束多目标优化算法的研究进展及存在的不足；然后介绍了智能优化算法的基本原理及框架；接着针对静态和动态的约束多目标优化问题，提出多种改进型的智能优化算法，对于每种新算法均以国际基准测试集进行测试，同时与国际上最新的同类算法进行比较分析和评价，总结算法的优越性，给出进一步研究方向；最后针对具体的电力系统动态环境经济调度优化模型，从不同角度设计多种智能优化算法，并用具体的数据进行优化效果分析。附录部分给出本书涉及的重要算法c语
数据要素是新型生产要素之一，因其蕴含着巨大价值，其重要性被提到了新的高度，但其理论体系尚未接近形成，全生命周期各个环节的理论和技术还在不断探索中。 本书以数据要素知识体系构建和数据要素价值的发掘应用为主线，从理论和行业案例两个方面，对数据要素生命周期涉及的基础理论、概念和方法及数据要素驱动业务发展行业应用案例进行梳理和呈现。基础知识部分包括数据要素的属性、价值、支撑技术，数据要素规范管理、数据确权和交易，以及数据要素市场化配置
本书以“实战、实用、实效”为原则，充分考虑智慧公安、智慧交通、智慧金融、智慧城市等用户的大数据应用痛点，紧贴大数据实践的业务场景，汇集数据分析模型全生命 周期的关键应用技术，包括数据准备、工作表管理、可视化图表创建、数据大屏制作、数据模型创建和自定义算子设计等内容。 本书内容通俗易懂，案例丰富，图文并茂，同时配有教学视频和建模平台，适合初级、中级数据分析师和广大数据分析爱好者参考学习。通过本书，读者无须具备计算机、 软件开发等专业知
手势交互是自然人机交互的研究热点，在很多领域都有着广泛的应用，例如虚拟/增强现实、普适计算、可穿戴计算、智能家居和游戏娱乐等。本文提出了一套卓有成效的 "以用户为中心的”手势设计方法，应用在双面屏智能手机、智能汽车信息系统、智能电视交互系统、沉浸式虚拟现实购物系统中，实践证明这套方法能够有效解决传统手势设计方法所面临的一系列问题，具有很强的理论价值和实际应用开发指导意义...
数据运营是指通过数据来分析和解决问题，利用各种数据科学技术挖掘数据价值，帮助企业优化业务管理和提升决策效率。随着我国数字化转型的深入，传统基于项目、人工处理的各类数据运营活动已经无法满足业务发展要求。集合了敏捷开发、精益制造以及DevOps理念的DataOps因此顺势而生，并且受到了业界的广泛关注。 本书总结了作者25年的行业经验和对DataOps的认知，从当前数据科学交付面临哪些挑战、什么是DataOps、通过哪些手段可以
《电脑安全与攻防入门很轻松：实战超值版》在剖析用户进行黑客防御中迫切需要或想要用到的技术时，力求对其进行实操式的讲解，使读者对网络防御技术有一个系统的了解，能够更好地防范黑客的攻击。《电脑安全与攻防入门很轻松：实战超值版》共分为14章，包括电脑安全快速入门、电脑系统漏洞的安全防护、计算机病毒与木马的安全防护、计算机系统的安全防护、计算机系统账户的安全防护、磁盘数据的安全防护、文件密码数据的安全防护、系统入侵与远程控制的安全防护、网络账
随着5G、人工智能、云计算等技术的发展，虚拟现实技术将在医疗、教育、工业等场景中发挥重要的作用。同时，它还是通向元宇宙的重要入口和体验场景之一。 因为Unity是当前业界领先的VR/AR内容制作工具，所以本书基于Unity编辑器对其进行讲解。本书主要分为两大部分：第一部分讲解SteamVR 2.x Unity插件的功能，包括新引入的动作机制和Interaction System；第二部分以一个完整的VR项目为例，带领读者从零起步，从
本书主要介绍关于人工智能语音测试的各方面知识点和实战技术。全书共分为9章，第1章和第2章详细介绍人工智能语音测试各种知识点和人工智能语音交互原理；第3章和第4章介绍人工智能语音产品需求和评价指标及其相对应的验收标准；第5章介绍如何准备语音数据，包括准备方案和具体方法；第6～9章介绍人工智能语音测试涉及的4大模块，即黑盒测试、自动化测试、算法测试、性能测试...
本书是国际有名算法专家李德财教授主编的系列丛书Lecture Notes Series on Computing中的一本。本书涵盖了绝大多数算法设计中的一般技术， 在讲解每一种技术时， 阐述了它的应用背景， 注重用与其他技术相比较的方法说明它的特征， 并提供大量实际问题的例子。本书同时也强调了对每一种算法的详细的复杂性分析。全书分七部分共18 章， 从算法设计与算法分析的基本概念和方法入手， 先后介绍了递归、分治、动态规划、贪心算法、
当前，有很多关于人工智能（AI），并和人类生产、生活关系紧密的议题被广泛讨论，包括“如何避免大数据时代个人隐私形同虚设”“代码是否具有道德”等。这些现实议题背后，是两个根本问题：何为“AI伦理”？何为“AI治理”? 本书汇聚众多专家的观点，对这两个根本问题进行了深入探讨，涉及人工智能、计算机、法律、社会学等多个领域，覆盖社会和个人、生产和生活的诸多方面。 本书是根据未来论坛“AI伦理与治理”系列研讨会的成果总结、整理而来，分为AI向
本书为《算法笔记》的第2版，本书介绍了若干常见算法，既包括排序、哈希等基础算法，也包括无约束优化、插值与拟合等数值计算方法。本书在介绍算法的同时，结合了作者自己对数学背景、应用场景的理解，便于读者把握算法的核心思想。本书尽可能地避开了以应试为导向的灌输式讲解，力求引起读者的兴趣并扩大其视野，例如在介绍哈希时，讲解了如何将哈希的算法思想运用于相似性搜索、负载均衡等多个实际问题中；又如在介绍高斯消去法时，讲解了相关的数学理论及编程实现上的
在大数据时代，我们并不缺少数据，缺少的是利用数据分析的思维和工具去解决实际问题的能力。数据化分析是运用恰当的方法和工具，对数据进行科学、有效的分析，从而提出有理有据、具有可操作性的建议，以解决现实中的难题。本书主要介绍了数据分析的9 种思维、7 种工具、学习方法、基本方法、展现方法、制作数据分析报告的方法，以及数据分析的思维模型。本书适合所有对数据分析感兴趣的读者阅读，特别是在工作或生活中需要经常跟数据接触的人，如数据分析师、产品经理
本书利用精美的插图和有趣的类比，对深度学习的主流技术和背后的原理进行了深入浅出的讲解，解释了什么是深度学习，深度学习流行的原因，以及深度学习与其他机器学习方法的关系。阅读本书，读者可以掌握卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络和深度强化学习等热门技术，学习 TensorFlow、Keras 和 PyTorch 等热门工具的使用，同时能够更深刻地理解计算机视觉、自然语言处理和游戏等领域的人工智能应用。本书还提供了简单明了的示例和代码，
本书围绕人工智能领域重要的语音识别技术，面向有一定Python基础的读者讲解语音识别的原理、技术发展和实现方法。 本书共6章，主要内容包括语音识别概述、音频文件的可视化、人工智能和机器学习、语音转换为文本、语音反馈与交互、语音助手。 本书案例丰富、代码规范，适合作为有一定Python基础而想要学习语音识别内容的读者的进阶参考书，还可用作青少年编程、中小学生人工智能教育的教材...
本书以人工智能商业落地、元宇宙的发展、产业治理为背景，通过八章内容系统介绍了人工智能发展的关键技术、应用领域和产业格局：翔实阐述了人工智能的发展过程，构建人工智能技术地图；根据人工智能实际应用现状，对元宇宙进行了介绍，客观反映人工智能领域当前的发展水平；对人工智能的发展趋势、风险与挑战进行展望；对优选人工智能产业链及主要国家对人工智能的布局进行描绘，展现了人工智能对人类既定生活方式及认知的改变...
本书对最小加权顶点覆盖问题、泛化顶点覆盖问题和最小分区顶点覆盖问题的高效启发式搜索算法进行研究。针对最小加权顶点覆盖问题, 提出基于动态打分策略和加权格局检测策略的局部搜索算法 ; 针对泛化顶点覆盖问题, 提出模因算法 ; 针对最小分区顶点覆盖问题, 提出模拟退火算法和随机局部搜索算法。并且, 在各自的标准实例上对所提出算法的有效性和高效性进行测试...
本书内容主要针对大数据计算安全的理论与方法进行阐述, 分别从公有云系统构建块基础计算安全技术、k近邻分类计算安全技术及完整性验证方法、k均值聚类计算安全技术、频繁模式挖掘计算安全技术和深度神经网络预测计算安全技术等几个方面进行说明, 对现有方法及其安全性和性能进行了全面深入的分析, 为该领域的研究奠定了一定的理论与实践基础。本选题共十二章, 第一章为绪论, 第二章为基本理论, 第三章至第十一章对使用不同机器学习算法的计算安全方法进行了
这本书可以作为情感分析领域的入门读物和研究概览。主要从自然语言处理的角度全面地介绍情感分析这个主题的研究技术和实用算法，以帮助读者了解通常用于表达观点和情感的问题和语言结构的基本结构。它涵盖了情感分析的所有核心领域，包括许多新兴的主题，如辩论分析、意图挖掘、假民意检测，并提出了可用来分析和总结观点的计算方法...
本书以手势识别理论与应用为主题, 系统地介绍了该领域常用的数据集, 以及基于手工特征、卷积神经网络、循环神经网络及其变种、多模态数据融合与注意力机制等实现的手势识别算法。此外, 本书还结合作者的开发经验, 介绍了手势识别在真实场景中的应用, 旨在使读者在了解相关技术的同时提升实际应用能力。阅读本书需要读者具备线性代数、微分和概率论等基础, 并且对于人工智能和机器学习的基本知识有所了解...
概率数据结构是一类主要基于不同散列技术的数据结构的统称。与常规的（或确定性的）数据结构不同的是，概率数据结构总是提供近似的答案，但也提供了可靠的方法来估计可能产生的误差。幸运的是。这些潜在的损失和误差可以通过极低的内存需求、恒定的查询时间和可扩展性得到充分的补偿。而这些因素在大数据应用中十分重要。 本书不可能涵盖所有现有的出色解决方法，而是重点介绍它们的共同思想和重要的应用领域，包括成员查询、计数、流数据挖掘和相似度估计。阅读
本书是《神经网络与深度学习》(蒲公英书)的配套实践书，由复旦大学邱锡鹏教授和百度飞桨团队合作完成。本书在章节设计上和《神经网络与深度学习》一一对应，并以模型解读+案例实践的形式进行介绍。模型解读主要聚焦如何从零开始一步步实现深度学习中的各种模型和算法，并结合简单的任务来加深读者对模型和算法的理解；案例实践主要强调如何使用飞桨预定义API来更好地完成实际任务，会涉及一些数据预处理问题。建议读者将本书和《神经网络与深度学习》结合阅读，在动
《大数据分析师面试笔试宝典》旨在帮助读者了解大数据分析师的工作内容、技能要求、各类常用技术的原理和可能应用的场景。 大数据分析是一个多学科交叉的领域，包含了统计学、计算机科学、运筹学乃至市场营销学等。《大数据分析师面试笔试宝典》并没有介绍大数据分析领域涉及的所有方面，而是根据当前用人单位对大数据分析师的需求，选择了其中较为重要的内容进行解析，将当前大数据分析涉及的热点技术一网打尽。 阅读《大数据分析师面试笔试宝典》需要
本书是一本人工智能与税法方面的译著，本书旨在提出与机器人税收相关的解决方案，并从经济和法律角度向读者展示如何以及何种程度上开征机器人税或机器人使用税是合理可行的。本书还试图从国内税法和国际税法的角度，提出不同的替代方案来设计这类税收制度。存在些许矛盾的是，公司使用AI和机器人而产生的价值已经作为公司和企业应税利润或收入的一部分要缴税。与此同时，公司使用自动化设备也可能属于增值税的范围。本书描述了如何根据现行法律对机器人征税，并更进一步
全书分4篇，共有11章。第1篇为数据可视化基础，主要阐述数据可视化的基础理论和概念，包括可视化的简史、数据可视化的分类和工作流程、数据的视觉编码和交互设计。第2篇为虚拟现实基础，主要介绍虚拟现实技术的基本概念和开发工具，包括虚拟现实应用与Web端虚拟现实的开发技术。第3篇为沉浸式数据可视化与可视分析，主要介绍沉浸式数据可视化的基础概念、多感知技术以及交互技术。 第4篇通过两个具体的应用案例，帮助读者学习并了解沉浸式可视化与可视分析作
本书为中国人工智能产业创新联盟《智能之巅》丛书的技术分册，重点聚焦人工智能的关键前沿技术，先对人工智能技术领域进行了概述，主要介绍核心及前沿领域的发展现状和趋势，并分析国内外人工智能发展战略；之后深入介绍、分析支撑或影响人工智能产业发展的核心和前沿技术，如计算机视觉、智能语音语义、人工智能芯片等。 本书适合人工智能、互联网和计算机行业的从业人员和研究人员（技术岗位和非技术岗位），以及创投相关人员阅读参考...
本书是计算机科学概论课程的经典教材，全书对计算机科学做了百科全书式的精彩阐述，充分展现了计算机科学的历史背景、发展历程和新的技术趋势。本书首先介绍的是信息编码及计算机体系结构的基本原理，进而介绍操作系统和组网及因特网的相关内容，接着探讨算法、程序设计语言及软件工程，然后讨论数据抽象和数据库方面的问题，讲述图形学的主要应用以及人工智能，最后以计算理论的介绍结束全书。本书在内容编排上由具体到抽象逐步推进，很适合教学安排，每一个主题自然而然
本书在理解算法如何工作和如何更好地调整模型之间架起一座桥梁。本书将帮助你掌握开发主要机器学习模型的技能，包括监督和无监督学习（其中包括线性/对率回归）、决策树、随机森林、梯度提升机（GBM）、神经网络、k均值聚类、主成分分析和推荐系统。 你将通过应用于文本挖掘的CNN、RNN和Word2vec接触到*新的深度学习，并学习相关理论和案例研究，如情感分类、欺诈检测、推荐系统和图像识别等，以便获得工业中使用的绝大多数机器学习算法的*佳理论和
从20世纪40年代末条码技术诞生，到1974年第一件商品通过条码扫描结算……发展至今，条码技术已经陪伴人们走过了七十多个春秋。在近十年间，伴随着智能手机的普及和网络信息技术的迅猛发展，移动支付、手机扫码等应用，二维码已进入我们生活的方方面面。尤其是近年来扫码支付、健康宝扫码等技术的大规模应用，条码相关技术作为一项大幅提高人民群众生活便利性的工具，得到了越来越多的关注。在未来，条码将起到辨识万物、连接万物的核心支撑作用，成为人与物理世界
这是一本能指导读者快速掌握TensorFlow和深度学习的著作，从TensorFlow的原理到应用，从深度学习到强化学习，本书提供了全栈解决方案。 第1版上市后销量和口碑俱佳，是深度学习领域的畅销书，被誉为TenSorFlow领域的标准著作。第2版在第1版的基础上，去芜存菁，与时具进，根据TensorFlow新版本全面升级，技术性、实战性、针对性、易读性均得到了进一步提升，必定能帮助读者更轻松、更高效地进入深度学习的世界。 ...
本书围绕模型拟合方法的两个关键步骤，即指导性采样和模型选择，介绍几种新型的模型拟合方法。针对处理不平衡数据的问题，本书介绍一种基于简单图模式搜索的模型拟合方法。针对相对平衡数据和不平衡数据中的拟合精度问题，本书介绍一种基于超图代表性模式搜索的模型拟合方法。针对提升模型拟合问题中指导性采样的有效性，本书介绍一种基于超图建模与超图分割相融合的模型拟合方法...
本书以“大数据分析”为重点，从多种观点出发，阐述了对大数据分析的不同理解和大众在环境、大数据企划与设计层面上需要考虑的问题，目的是把隐藏在数据背后的信息集中和提炼出来，总结出所研究对象的内在规律，使人们在决策过程中可以依据大数据分析结果进行有效的判断和决策，因此本书具有非常重要的实践指导意义、学术价值和出版意义...
本教材主要内容包括计算机视觉历史回顾与介绍、数据驱动的图像分类方式：K最近邻与线性分类器、线性分类器损失函数与最优化、反向传播与神经网络、神经网络的训练、卷积神经网络、迁移学习之物体定位与检测、卷积神经网络的可视化与进一步理解、卷积神经网络工程实践技巧、深度学习开源库使用介绍、图像分割与注意力模型、视频检测与无监督学习等。本书适合高等学校图像处理、模式识别、机器视觉、人工智能相关专业本科高年级学生和研究生使用，也可作为相关专业领域科研
本书适合那些对人工智能感兴趣，且具备一定移动终端应用程序开发经验的读者。如果您掌握一定的JAVA 、C++或Python语言开发知识，同时具备Android操作系统或IOS操作系统的应用的开发经验，将能迅速掌握基本的移动终端人工智能应用开发方法。如果您只是对人工智能技术感兴趣，相信本书也能带您了解人工智能技术是如何在移动终端上部署和运行的...
在大数据应用中，如何高效地挖掘数据价值是企业要解决的核心问题。为了应对这一挑战，华为推出了鲲鹏BoostKit大数据机器学习算法库，通过算法原理优化和鲲鹏芯片亲和性优化，充分释放了华为鲲鹏芯片的强劲算力，大幅提升海量数据的计算性能，是大数据挖掘强有力的工具。 《基于鲲鹏的大数据挖掘算法实战》主要面向大数据挖掘算法开发者，围绕鲲鹏BoostKit大数据机器学习算法库，深入介绍算法原理以及基于鲲鹏的优化实践。开发者可以通过本书实现数据挖
网络图作为一种描述复杂系统结构的通用表征方法，近年来获得了包括生命科学、社会科学、计算机科学以及物理学等诸多领域的关注。本书结合网络图结构进行机器学习算法设计，涉及图嵌入、图神经网络以及对抗攻防和增强等内容。全书共8章：第1章概述了图上的机器学习任务及算法；第2—5章分别介绍了节点分类、链路预测、社团检测、图分类的机器学习任务及算法；第6、7章介绍了对抗攻击下算法的鲁棒性问题，包括对抗攻击和对抗防御；第8章探讨了领域前沿图数据增强技术
信息论已被证明可以有效地解决许多计算机视觉和模式识别（CVPR）问题，如图像匹配、聚类和分割、显著性检测、特征选择、最优分类器设计等。如今，研究人员正在将信息理论的元素广泛引入CVPR领域，其中包括测度（熵、交互信息）、原理（最大熵、极大极小熵）和理论（速率失真理论、类型法）等。本书通过增量复杂性方法探索和介绍了信息论的元素，同时也提出了CVPR问题的形成和和最具代表性的算法。当应用于不同的问题时，作者会突出信息理论原理之间的有趣关联
本书总体目标是介绍群体智能与演化博弈交叉领域的现状、发展趋势和重要应用，为读者在群体智能、无人系统、仿生智能、对抗与博弈等领域开展跨学科研究和技术开发打下基础。全书共7章，主要内容包括绪论、基于粒子群优化算法的群体演化博弈、有限群体中任务分配博弈的动力学、带有破坏者的任务分配博弈演化动力学、基于演化博弈的多智能体覆盖控制、基于演化博弈理论的集群编队、基于深度优先策略的区域协同搜索等。通过本书的学习，读者可以了解群体智能的基础知识，学习
2019年我社联合南京大学人工智能学院出版了国内外率先公开出版和发表的人工智能本科专业教育培养体系，在国内人工智能教育领域起到了很好的引领和示范作用，有效推动了中国人工智能高等教育的发展。经过3年多的探索和实践，南京大学完成了一整轮本科和研究生培养方案的修订，准备集结出版这本AI人才培养体系的第2版，一方面对原有的AI本科体系进行了调整，另一方面是新设了AI方向研究生培养的内容，使得体系更加系统化和全面化...
本书全面、系统地阐述以人脸识别为代表的信息安全技术，可以降低用户数据信息安全风险。本书主要内容包括人工智能和信息安全概述，挖掘人脸可辨识信息的关键技术，非约束人脸识别、小样本人脸识别、代价敏感人脸、快速正则化联合分类等问题的解决方案，深层局部字典和联合加权核稀疏分类器的构建方案，提升用户信息网络安全性的各种方案，用户信息网络安全的未来等。 本书条理清晰、逻辑性强、内容充实、涵盖范围广，具有较强的学术性和实用性，可供广大人工智能初学者及
计算技术正面临着一次颠覆式的创新，从计算走向“智算”，即“智能计算”。智能计算将是支撑万物互联智能时代数字革命的新型计算理论方法、架构体系和技术能力的新型计算范式，寄希望于它可以突破”悟性的瓶颈”。目前，我们正处在智能计算发展的概念期和萌芽期，需要把构建智能计算的理论体系、技术体系和标准体系作为主要战略方向，对智能计算进行全面的布局和持续的创新探索。本书对智能计算的各个方面进行了全面的介绍，系统介绍了智能计算的源起、提出、类型和形态、
本书分为两部分：前3章介绍了相关理论知识，使读者熟知机器学习中的主要理论与数学基础知识；后4章从行业化的四个层级分别介绍了具体的案例研究方法...
鉴于小数据和“数据孤岛”成为制约人工智能技术发展的关键挑战性问题。本书全方位讲解人工智能领域的联邦学习原理，翔实阐述在平衡智能学习和信息安全的前提下，如何通过加密机制进行模型参数交换，安全地进行人工智能模型训练，所建立的虚拟共享智能模型与直接聚合所有数据获得的最优模型性能相近。除此之外，本书致力于全流程介绍联邦学习实践工具，帮助读者搭建完整的框架平台以及它们之间的应用关系，推动人工智能技术转化应用落地；最后本书通过7个实践案例全维度展
本书是以卷积神经网络在高光谱影像分类中的应用为线索进行编写。全书内容分为7章：第1章介绍了高光谱影像分类的国内外研究现状，以及高光谱影像数据特点和评价指标；第2章介绍了卷积神经网络的原理，总结了卷积神经网络的发展现状，分析了卷积神经网络在高光谱影像分类中的应用情况；第3章至第6章分别介绍了结合纹理特征的双通道卷积神经网络、宽残差网络、残差密集网络、残差注意力网络等用于高光谱影像分类的卷积神经网络模型；第7章对本书所介绍的内容进行了总结
本书从实际需求出发，全面细致地介绍了JDK高并发编程的基础知识、核心工具和线程池核心技术。通过阅读和学习本书，读者可以对JDK高并发编程有更加全面、深入、透彻的理解，提高对高并发编程问题的处理能力和项目实战能力，并提高站在更高层面解决高并发编程系统架构问题的能力...
本书是《Scikit-learn机器学习详解》（潘风文编著）的进阶篇，讲解了Sklearn（Scikit-learn）机器学习框架的各种高级应用技术，包括数据集导入工具、集成学习、模型选择和交叉验证、异常检测、管道、 信号分解、模型持久化以及Sklearn系统高级配置。通过本书的学习，读者可快速掌握Sklearn框架的高级知识，迈入人工智能殿堂的大门。 本书适合有志于从事机器学习、人工智能技术开发的人员或爱好者使用，也可作为相关专业的
本书是逻辑仿生符号主义AI代原型机的详细的搭建计划。主要内容涉及AI核心智能系统：语言、认知、情绪以及反映模式机制的构建。本书中凡是对AI做出的机制层的描述都有对应的人类智能的印证，都有对应的模块描述；凡是有模块描述的都有对应的实验设计。著者5年前出版了《思维工程导论》，之后带领着100多人的团队经历了5年工程实践，如今把过去5年的研究成果汇聚于此书。这本《思维工程》已不是泛泛而谈的科普读物，是为颠覆性技术的实践做的很后的准备...
本书主要内容包括: 我们身边的人工智能 ; 能看懂标签的机器人 ; 自动驾驶的机器人 ; 随声而动的机器人 ; 运筹帷幄的机器人 ; 精彩纷呈的机甲赛...
本书突出过程装备控制技术特点, 既力求掌握控制理论的相关理论知识, 又立足于实践与应用。结合作者多年来夯实的前期研究工作积累, 系统地总结了不稳定系统简捷鲁棒控制的基本理论和方法。本书共7章, 主要内容为绪论、基本概念和基础理论、镜像映射方法及其应用、纯不稳定时滞系统的简捷鲁棒控制、积分不稳定时滞系统的简捷鲁棒控制、高阶不稳定时滞系统的简捷鲁棒控制、基于H。性能优化的不稳定时滞系统简捷鲁棒控制...
迁移学习作为机器学习和人工智能领域的重要方法，在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域都得到了广泛的应用。本书的编写目的是帮助迁移学习及机器学习相关领域的初学者快速入门。全书主要分为背景与概念、方法与技术、扩展与探索及应用与展望四大部分。除此之外，本书还配有相关的代码、数据和论文资料，优选限度地降低初学者的学习和使用门槛。本书适合对迁移学习感兴趣的读者阅读，也可以作为相关课程的配套教材...
本书将地图空间点群作为研究对象，研究了不同类型点群的权重信息计算与表达，提出了基于权重信息的点群综合方法。对于语义信息较为丰富的点群，提出了基于影响范围和影响人群的点群选取方法；对于无法求解其影响范围和影响人群的点群，提出了一种基于网络加权Voronoi图的点群选取方法，在点群选取过程中顾及了相关联道路网的属性信息；对于语义信息匮乏的点群，提出了一种外部轮廓约束下基于Voronoi图的内部点化简方法，顾及了点群几何及拓扑信息的保持。该
《图表示学习》提供了一份关于图表示学习的综述。首先，本书讨论图表示学习的目标及图论和网络分析的关键方法论。然后，本书介绍并回顾了学习节点嵌入的方法，包括基于随机游走的方法以及在知识图谱上的应用。再后，本书对高度成功的图神经网络（ Graph Neural Network， GNN）进行了技术上的综合介绍， GNN已成为图数据深度学习领域占地位且迅速发展的范式。很后，本书总结了针对图的深度生成模型的近期新进展，这是图表示学习新生但发展迅
泰戈尔
刘争争
梁实秋
老王子
[日]熊田千佳慕著,张勇译
(美)艾玛·克莱因(EmmaCline
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