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本书分为8章，内容包括时间序列分析的基础知识、时间序列预测的常用方法，以及神经网络在时间序列预测中的应用；时间序列异常检测算法的技术与框架，如何识别异常的时间点及多种异常检测方法；时间序列的相似性度量方法、聚类算法；多维时间序列在广告分析和业务运维领域的应用，利用OLAP技术对多维时间序列进行有效处理，通过根因分析技术获得导致故障的维度和元素；智能运维领域（AIOps）和金融领域的两个应用场景。 本书适合数据科学家、机器学习工程师、金
Gilbert Strang是麻省理工学院数学教授，美国国家科学院院士和美国艺术与科学院院士，在有限元理论、变分法、小波分析及线性代数等领域卓有成就，著有多部经典数学教材，开设多门开放式课程，享有国际盛誉。本书是深度学习的导论，全面介绍机器学习的数学基础，阐述架构神经网络的核心思想，主要内容包括线性代数的重点、大规模矩阵的计算、低秩与压缩传感、特殊矩阵、概率与统计、**化、数据学习等。本书可作为数据科学方向的数学基础课程教材，也可供人
以机器学习中的若干问题为背景，介绍机器学习中核方法，特别是支持向量机近年来的近期新进展，包括基于支持向量机的多视角学习、迁移学习、多示例学习、多标签学习等理论与方法。本书特别强调对所讨论的问题和处理方法的实质进行直观的解释和说明，因此具有很强的可读性...
人工智能技术的发展日新月异，提示工程不仅极大地提高了人工智能在各个领域的应用效率和准确性，还为人类打开了一扇通往智能化世界的大门。大语言模型如同一位博学多才的智者，拥有处理和理解自然语言的超凡能力。提示工程可以看作与这位智者沟通的桥梁和工具，其关键在于如何提出精准而富有启发性的问题，激发大语言模型的创造力和解决问题的能力。 本书作者通过与GPT-4的深度对话，精心梳理了一系列重要的提示工程实践秘诀。全书共7章，从了解大语言模型的进化之
本书是作者对自2008年起系统分析"机器能否获得认知发展能力"这一问题而不得不先诉诸于"人工智能基础问题"或"认知哲学"方面的研究其结果的总结。本书立论开宗明义：将机器认知发展问题简化为"物理机器的概念产生问题"。据此，作者遂建立起自己对"概念体系"的理论和对"心灵哲学"的基本观念，之后使用符合哲学讨论习惯的方式进行论述，来揭示现有物理机器对此无能为力的本质原因，并指出我们目前对"认知发展如何进行理论化"在哲学准备上的欠缺之处...
机器学习是近年来非常热门的学科，R语言经过一段时间的发展也逐渐成为主流的编程语言之一。本书结合机器学习和R语言，面向机器学习实践，不仅介绍了机器学习和R语言的基础知识，而且介绍了如何借助不同的算法来进行模型分析，以及这些算法在R语言中的实现方式。通过阅读本书，读者可以快速了解机器学习和R语言的推荐知识，掌握机器学习的实现流程。 本书适合程序员、数据分析人员、对算法感兴趣的读者、机器学习领域的从业人员及科研人员阅读...
本书基于Python编程语言，以实战为导向，主要介绍中文自然语言处理的各种理论、方法及应用案例，帮助读者快速熟悉理论知识，理解相关技术原理，为读者选择自然语言处理相关的研究方向或从业领域提供参考。全书共分为三个部分：第一部分（第1～3章）是“基础篇”，侧重介绍自然语言处理的基础知识，并在相应的知识板块中设置实验案例；第二部分（第4～12章）是“技术篇”，主要讲解自然语言处理核心技术的原理及实现方法，以及文本分类、特征提取、RNN等技术
本书所收集的问题覆盖职场常见场景所需的文档技能，以期让读者知道如何创建用户友好的信息文档，提高沟通效率。具体内容涵盖以下几个方面：语言文档服务的理论支撑；语言文档服务常备技能；文档信息的逻辑架构；文档信息的组织和语言措辞；文档信息的编译；文档信息的页面设计；文档信息图文色彩搭配；常见Office软件中寻宝；在校学生专项问题等。本书可为读者在技术传播教育不够普及的现实下获得提高文档传播效率方面的基础性帮助...
本书着眼于路由可用性和路由节能研究，通过扩展互联网部署的域内路由协议改善域内路由可用性来减少由于网络故障造成的网络中断，通过基于路由保护的路由节能方案来降低网络能耗。针对上述研究，本书分别讨论了基于逐跳方式的路由保护算法、基于LFA 的路由保护算法、基于路径交叉度的路由保护算法、软件定义网络中的路由保护算法和互联网中的路由节能算法。本书的研究成果可以为ISP 解决域内路由可用性和路由节能提供多方位和多平台的解决方案...
内容简介 这是一本深入阐述ChatGPT等大模型的工作原理、运行机制、架构设计和底层技术，以及预训练、迁移、微调和中间件编程的著作。它将帮助我们从理论角度全面理解大模型，从实践角度更好地应用大模型，是作者成功训练并部署大模型的过程复盘和经验总结。 第1章介绍了ChatGPT等大模型的发展历程、技术演化和技术栈等基础知识； 第2~5章深入讲解了Transformer的架构原理，并从GPT-1的生成式预训练到GPT-3的稀疏注意力机制详
本书围绕近年来新兴的云存储安全的研究热点和难点，以密码学的应用为主线，重点介绍和分析了公钥密码学在云存储数据隐私和身份隐私、数据完整性审计、身份认证等方面的具体应用。全书共分密码学与云存储安全、隐私保护、数据完整性审计、访问控制服务四个部分，其中第一部分是对云存储安全和密码学相关知识的综述，第二部分在私有云、公有云及混合云模型下，从用户的数据隐私和身份隐私两个方面分析了密码学在云存储隐私保护方面的应用，第三部分针对不同的云存储应用环境
数字时代，数据被列为关键生产要素，人们普遍意识到数据的影响力开始从数字空间走向实体空间，已然和政治、经济、社会、文化与人们的日常生活各方面发生交融，产生深远的影响，本书围绕这一核心要义分为三个部分展开论述。第一部分 数权世界（第1章~第4章）：从数权世界的角度出发，探讨了解放数据生产力、数据权利与数据权力、数据战略与国际博弈、数据主权与国家主权、数据开放与国家治理、数据跨境流动与外交、数据安全与国家安全等方面的内容。第二部分
本书以管理和应用视角解读大数据，以大数据分析全生命周期为主线，从大数据的采集、存储、预处理、分析、可视化、治理等环节切入，对大数据管理与应用的理论、方法、工具和应用进行科学合理的组织。 本书包含十六章，分为四篇：概念篇主要介绍大数据管理与应用的基本概念、分析的基本思路；基础篇主要介绍大数据管理与应用的数学基础和机器学习基础；技术篇主要介绍大数据管理应用的数据采集与存储技术、数据预处理技术、数据回归分析技术、数据分类分析技术、数据聚类分
人工智能的时代已经到来。中国的青少年需要学会用人工智能的语言来理解世界，用人工智能的思想来创造世界。 本书主要介绍如何使用Python 来学习和应用人工智能算法。全书知识体系完备，主要分为三大部分。第一部分讲解基础编程知识和Python 语言特性。第二部分讲解如何处理数据，如何分析和观察数据。第三部分讲解若干机器学习算法，并拓展介绍深度学习和强化学习的入门知识。 本书配套了代码仓库，可供开设人工智能课程的中小学老师，以及对人工智能感兴
2023世界人工智能大会于2023年7月6日至8日在上海成功举办。大会以“智联世界 生成未来”为主题，坚持“科技风向标、应用展示台、产业加速器、治理议事厅”的定位，以“会、展、赛、用、才”五大板块呈现，以前沿的思想引领行业创新方向，以很好的成果激励产业发展新动力，以沉浸的体验绘制未来美好蓝图，打造了一届跨越时空、链接全球、凝聚智慧的行业盛会...
全书分为7 个章节。第1 章绪论，梳理了人工智能不同技术流派的特点、深度学习的发展及前沿技术；第2 章介绍相关预备知识，包括线性代数、概率论、优化理论以及机器学习的基础知识；第3 章从前馈神经网络的基础模型――感知器出发，介绍前馈神经网络的基本结构以及涉及的激活函数、梯度下降、反向传播等内容；第4 章，介绍深度模型的优化问题，讨论了神经网络优化中常见的病态问题；第5 章介绍深度学习中的正则化方法，包括范数惩罚、数据集增强与噪声注入、提
基因表达谱数据挖掘是生物信息学领域的重要研究内容之一，发展高效实用的基因表达谱数据处理技术有助于挖掘重要的肿瘤基因信息，对肿瘤的早期发现、临床诊断与治疗以及疾病预防具有非常重要的科学意义和实际价值。粒计算是当前人工智能领域中模拟人类思维和解决复杂问题的新理论与新方法，它涵盖了所有有关粒度的理论、方法和技术，是研究大规模复杂问题求解、大数据分析与挖掘、不确定性信息处理的有力工具。由此，如何高效地从大规模复杂高维的基因表达谱数据中迅速挖掘
本书由资深数据分析师结合多年实际工作经验精心编撰，结合丰富案例循序渐进地介绍Power BI在商业数据分析中的应用技巧。全书共15章，主要内容包括：商业数据分析的思维与流程，Power BI的三种视图、视图编辑器的窗格，连接数据源的方法，Power BI查询编辑器、数据分析表达式DAX、创建和管理表之间的关系，Power BI自带可视化视图，Power BI自定义可视化视图，如何制作Power BI数据报表，Power BI连接Clo
本书系统地介绍了时滞分布参数神经网络中的重要问题, 主要内容包括时滞分布参数神经网络的稳定性、周期解、鲁棒性、无源性、自适应同步控制、自适应学习同步、采样同步控制及反同步等问题...
本书尝试归纳总结近年来游戏人工智能方向的优秀研究工作以及我们的一些探索呈现给读者。首先介绍游戏人工智能的背景和意义、发展历史和研究现状、平台和问题，然后梳理经典的游戏人工智能方法，并给出DeepMind公司近几年针对棋牌和视频类游戏所提出的优秀的人工智能方法。之后是著者团队的具体研究工作和算法介绍，所考虑的问题都是有挑战的即时制游戏问题，包括格斗游戏的实时性和角色变化、ViZDoom游戏的第一视角属性、星际争霸的宏观生产和微观操作的不
本书详细介绍边缘计算和人工智能技术，主要内容包括边缘计算与人工智能概述、边缘计算与人工智能基本开发方法、边缘计算与人工智能模型开发、边缘计算与人工智能基础应用开发、边缘计算与人工智能综合应用开发。全书采用项目式开发的学习方法，通过贴近日常生活的开发实例，由浅入深地介绍边缘计算与人工智能的相关知识。本书中的每个案例均有完整的开发过程，并给出了开发代码，读者可在这些案例的基础上快速地进行二次开发...
本书以赢者通吃网络和马太效应为研究对象，从优化视角构建、分析和设计网络模型，并建模计算社会系统中的马太效应，同时探讨时延和网络切换等条件下的模型。本书提供关于神经动力学算法，详细介绍分布式协同建模的赢者通吃网络，并给出该类方法在解决相关领域的科学和工程问题中的应用，以辅助读者更深入地理解基于竞争与合作网络问题的解决思路...
深度学习是人工智能的重要分支，在多个应用领域取得了突破性成果。本书作为深度学习的入门教材，基本涵盖了深度学习的各个方面。全书共8章，第1章概要介绍了深度学习的基本概念、典型算法及应用；第2~5章是本书的核心内容，详细介绍了卷积神经网络、循环神经网络、Transformer和生成对抗网络的基本原理、典型算法以及主要应用；第6章介绍了一些典型的深度生成模型以及近期比较流行的扩散模型；第7章介绍了深度学习中常用的正则化与优化方法；第8章介绍
本书着重介绍人工智能技术在医药研发领域的应用。全书按照循序渐进的方式组织内容：先介绍人工智能的基本方法和生物医药的基本概念，然后介绍人工智能在分子表示、药物分子性质预测、分子生成、配体与蛋白质结合能力预测，以及蛋白质结构预测等新药研发任务中的具体应用，并结合具体示例，介绍如何将人工智能方法应用到实际的药物研发中。 要想更好地掌握本书涵盖的内容，读者须掌握 Python 语言和药物学的基础知识。本书适合想了解人工智能辅助药物研发的从业人
数智化能力的演进发展正在对个人、企业、社会、国家产生革命性影响。数智化能力将成为企业最重要的生产资料、最宝贵的物质财富、有效的竞争手段。本书对某电信运营商AI大模型体系内涵、合作生态和重点开放能力进行了阐释，介绍了AI大模型在企业发展中的应用，从企业能力建设的角度，分析它带来的机遇与挑战，并提供一系列战略建议和实践案例。同时，本书介绍了数智化能力演进过程，重点展示了业务能力、数据能力、技术能力等数智化能力的典型应用场景，并提出了数智化
大模型是近年来引人注目的热点之一。大模型蓬勃发展的基础，是针对其需求设计的算力及基础架构。本书针对如何为大模型构建基础架构进行深入讲解，并基于TOGAF方法论，剖析业界知名案例的设计方案。 全书总计13章。第1章讲解AI与大模型时代对基础架构的需求；第2章讲解软件程序与专用硬件的结合，涉及GPU并行运算库、机器学习程序的开发框架和分布式AI训练；第3章剖析GPU的硬件架构，涉及GPU的总体设计、Nvidia GH100芯片架构和拥有其
本书由浅入深、系统性地介绍了深度学习模型压缩与优化的核心技术。本书共9 章，主要内容有：深度学习模型性能评估、模型可视化、轻量级模型设计、模型剪枝、模型量化、迁移学习与知识蒸馏、自动化模型设计、模型优化与部署工具。本书理论知识体系完备，同时提供了大量实例，供读者实战演练...
识别关系是机器学习的基础。通过识别和分析数据中的关系，以图为核心的算法(如K-邻近或PageRank)显著提高了机器学习应用的效率。基于图的机器学习技术以全新方式为社交网络、欺诈检测、自然语言处理和推荐系统等领域的机器学习提供了强有力的支持。 《动手学图机器学习》是行业类的**书籍，旨在倾授如何利用面向图的机器学习算法和工具，充分挖掘结构化和非结构化数据集中的自然关系，读者可以从中吸收图架构和图设计实践的精髓，并学会从容避开常见的陷阱
内容简介 这既是一本能带领读者零基础快速掌握Python数据分析方法与流程的工具书，又是一本从电商出发指导读者解决各类数据分析问题的实用指南。 首先，本书以Python数据分析中使用率极高的Pandas为切入点，注重对数据分析思维和技能的培养，详细讲解了Pandas的操作以及数据分析的方法，可覆盖80%以上的数据分析应用场景，为数据分析师打下坚实基础。 然后，本书以电商这个广大读者熟知且普适性极强的业务领域为依托，通过大量案例讲解了报
本书围绕联合稀疏信号的检测和恢复，主要研究了联合稀疏信号的检测方法及其检测性能界限、联合稀疏信号的恢复方法及其在雷达成像问题中的应用；介绍了基于局部**势检验的联合稀疏信号检测方法，分析了该方法在模拟数据、低比特量化数据、高斯和广义高斯噪声情形下的理论检测性能。同时，介绍了一种基于前瞻基信号选择和双块稀疏性的联合稀疏信号恢复方法，并以多极化雷达成像为应用实例，介绍了联合稀疏信号的恢复方法；通过改善雷达图像中非零像素点的聚集程度和抑制目
《人工智能B2B落地实战：基于云和Python的商用解决方案》共10章。第1章介绍AI与AI生态，第2章阐述AI**实践和DataOps、第3章说明AI数据的获取，第4章谈到云与机器学习，第5章讨论神经网络与深度学习，第6章聊到AutoML、AutoAI以及NoLo UI的崛起，第7章讲到AI全栈应用开发，第8章通过案例学习来贯穿AI解决方案的整个实现过程，第9章说明如何部署AI解决方案（生产化与容器化），第10章讨论了自然语言处理。
本书深入介绍了具有变采样周期网络控制系统的H∞控制与故障检测问题；提出了时延切换方法、时延切换与参数不确定性相结合的方法处理网络诱导时延；给出了网络控制系统的丢包补偿方案；深入分析了网络控制系统的输出跟踪控制；探讨了数据漂移对网络控制系统性能的影响；给出了基于观测器的网络控制系统建模及H∞控制器设计方法。本书研究方法新颖，内容既具有前瞻性又具有易读性，全书架构清晰且思路明确...
情感计算旨在创建一种能感知、识别和理解人类情感，并能针对情感作出智慧灵敏反应的计算系统。情感计算是实现自然化、拟人化、人格化人机交互的基础性技术和重要前提，也为人工智能决策提供了优化路径，对开启智能化、数字化时代具有重大价值。本书主要介绍了情感计算及其相关学科的发展脉络，明晰了相关里程碑节点、核心关键技术、主要科研平台和重大学术成果，提取关键性特征和指标，对下一阶段理论演化、技术走向和行业应用进行了预测。本书依托世界主流学术数据库、领
本书选取当下大热的AIoT（人工智能物联网）为应用场景，以NVIDIA Jetson Nano为硬件平台，系统介绍了人工智能的开发知识，重点讲解了人工智能中边缘计算技术的应用。首先介绍了NVIDIA Jetson Nano开发平台和开发环境的配置，然后通过具体的案例介绍了人工智能边缘计算在物体检测、深度学习等领域的应用。 本书适合人工智能初学者、嵌入式开发技术人员、对人工智能技术感兴趣的青少年及创客教师自学使用，同时也可用作高等院校
本书的研究内容包括云计算中的可信服务优化、服务资源分配与定价、云服务故障检测、雾计算的任务分配与容错机制性能优化、可信服务推荐等5个方面。全书共6章，其中第1章为绪论，其余5章为上述5个方面研究内容的详细阐述...
本书重点围绕众智科学的智能度量与分析的基本原理展开介绍，即众智网络智能的定义和建模、智能的分析与计算方法、单个及多个智能体的智能进化建模、众智智能的计算方法以及众智智能分析方法在典型场景的计算应用。本书适合人工智能领域、自动化领域相关专业研究生阅...
ChatGPT作为人工智能领域的一大进步，引起了热议，其强大功能的背后离不开大模型的支持。大模型指的是参数规模超过千万的机器学习模型，主要应用于语音识别、计算机视觉等领域。本书聚焦大模型，对大模型的技术场景和商业应用展开详细叙述。本书主要从典型应用ChatGPT入手，探寻其背后支撑大模型的魅力。首先，本书对大模型的基础概念、产业格局、带来的新型商业模式进行讲解，展现了大模型的发展现状和商业化潜力。其次，本书从数据服务、智能搜索、办公工
深度学习是计算机科学的一个重要分支，是一种以人工神经网络为架构，对数据进行表征学习的算法的总称。深度学习是传统机器学习算法的发展和衍生，相关内容涉及代数、统计学、优化理论、矩阵计算等多个领域。《深度学习理论与实践》是深度学习的基础入门级教材，在内容上尽可能覆盖深度学习算法相关基础知识。全书共11章，大致可分为三大部分：第一部分(第1～3章)主要介绍机器学习的基础知识和一些传统算法；第二部分(第4～8章)主要介绍人工神经网络等的相关理论
本书从ChatGPT原理和提示工程的基本概念讲起，重点介绍了提示工程的各种技巧，不仅通 过实例生动地展示了如何运用这些技巧，还深度解析了各种技巧的使用场景及其潜在局限性。 进一步地，本书结合多个行业背景，系统地阐述了ChatGPT和提示工程的具体应用，帮助读者不 仅从理论上掌握提示工程，而且深化对ChatGPT在实际场景应用的理解。 本书分为11章，主要包含四部分：第1章解读ChatGPT的基础原理和提示工程的基本概念； 第2～5章详
本书以文学化的手笔讲述了陆元九一生的坎坷经历：在战乱中辗转求学，继而远渡美国，在重重阻力中突围重新回到祖国的怀抱，他的足迹诉说着一代中国知识分子求索报国的曲折艰辛；在经历了“”的动荡时期后，他坚强而又坚定地回到了他为之奋斗一生的惯性技术研究事业中；今天，陆元九还不断地在为中国的航天事业贡献着自己的力量，他积极、坦荡、乐天的人生观也为年轻一代的朋友们树立了楷模...
本书简要介绍了中文信息处理的发展历程, 集中梳理了中文信息处理技术的发展脉络, 确立了早期、发展期、成熟期的历史分期, 并以“字处理→词处理→句处理”为主线, 按照大致的时间发展顺序介绍了每一阶段中文信息处理各项技术的发展情况、主要成就等内容。在此基础上, 本书对今后中文信息处理技术的发展所面临的挑战做了粗浅的分析, 展望了中文信息处理技术的未来...
本书提供统计计算理论和实践的接近指南。第2版涵盖了现代和经典统计的大部分论题，包括优化、积分、蒙特卡洛方法、自助法、密度估计和光滑。不但从概念上通过逐步描述解释算法，并且通过例子和习题进行详细地阐述。第2版重要的特点包括：例子来自于各个领域的实际应用，包括遗传学、生态学、经济学、网络系统、生物学和药学。解释了为什么计算方法是大多数统计方法的重要组成部分，比如贝叶斯模型、线性和广义线性模型、随机效应模型、生存模型和隐马尔科夫模型。进一步
Chip multiprocessors have been the mainstream in computer architecture. Such processors have more than one core on a single chip to obtain higher performance and lower power consumption. However， when more and more core
本书系统地介绍了非线性系统的自适应模糊控制的基本内容和方法，力图概括靠前外近期新研究成果。主要内容有：非线性系统的自适应模糊控制设计方法与稳定性分析；非线性系统的自适应模糊H∞控制设计方法与稳定性分析；非线性系统的自适应模糊滑模控制设计方法与稳定性分析；非线性系统的自适应输出反馈模糊控制设计方法与稳定性分析；基于高增益观测器非线性系统的自适应输出反馈模糊控制设计方法与稳定性分析；多变量非线性系统的自适应模糊控制设计方法与稳定性分析；多
本书利用控制论、代数图论、矩阵论以及偏微分方程等理论和方法，研究多智能体系统领导-跟随一致性和复杂动态网络同步这两个热点问题。主要工作包括以下几个方面：针对智能体的控制输入与自身状态相互依赖的多智能体系统，讨论系统的领导-跟随一致性；针对智能体状态随时间和空间变化且跟随者之间具有扩散作用的多智能体系统，研究系统的领导-跟随一致性；针对具有扰动的混沌系统，研究非线性控制协议下系统的主-从同步问题；针对Lurie系统作为节点的动态网络，设
如今，计算机几乎影响着我们生活的方方面面，从社交的方式到汽车的安全性能，都离不开计算机。那这一切到底是如何在短短50 年内发生的呢？本书带领我们踏上了关于计算的旅程，从20 世纪30 年代早期的计算机到今天的前沿研究，均有涉猎。在这一过程中，作者详述了软硬件背后的理念、算法的神奇、摩尔定律的精准预测、个人计算机的诞生、互联网的发展、IBM 的沃森等人工智能的兴起、《我的世界》等新一代游戏、谷歌与Facebook 的崛起以及可能改变未来
本书讨论了机器学习的基本问题和基本算法。从方便学习的目的出发，本书主要以聚类任务、回归任务、分类任务、标注任务、概率模型、神经网络模型、深度学习模型七个主题对相关内容进行组织。前四个主题以机器学习的四个主要任务为核心讨论相关算法及基础知识。概率类模型和神经网络类模型可以完成聚类、回归、分类和标注等多类任务，但它们各有自成体系的基础知识，因此各设一个主题进行集中讨论，可能更方便读者理解。深度学习模型属于神经网络模型，但它具有明显的特征和
《流媒体中关键技术研究》共6章，在已有的流媒体技术理论的基础上，较为系统地讨论流媒体传输过程巾涉及的关键性问题。主要内容包括流媒体传输过程巾的缓存技术、拥塞控制、代理服务器集群技术以及移动环境下流媒体传输等问题，在相关问题的阐述过程中不仅针对具体理论问题展开研究，而且还给出了在实际环境下的测试效果和仿真测试效果。《流媒体中关键技术研究》的特点是概念准确、论述严谨、图文并茂，既重视基本原理的阐述，又力图反映流媒体技术的一些新发展...
复杂网络是描述生命、人类社会技术等领域的复杂系统的有力工具。《复杂网络的结构与演化》从复杂网络的数据分析、复杂网络的层次与演化、复杂网络的抗攻击性及复杂网络的多目标优化建模等方面展开了研究。在数据分析方面，讨论了复杂网络的重要节点和骨干网络的提取方法，将层次结构和抗攻击性关联起来；在层次与演化方面，讨论了层次结构与网络演化之间的关系，并用来解释经济现象；在动力学方面，得出了复杂网络在选择性攻击下具有鲁棒性的结论；在建模方面，利用多目标
本书以作者多年来从事的计算生物学项目为具体范例，具体介绍人工智能在计算生物学中的具体实践。本书的部分以基因、生存分析和生物热传导计算为例讨论人工智能在计算生物学的实践。本书的第二部分分别使用图形卡和Hadoop计算的范例来介绍如何使用单指令多数据和多指令多数据并行编程模型，改进现有串行计算模式下的计算生物模型，以此为例讨论人工智能在体系结构学科上的应用。本书的第三部分分别描述如何使用语义数据库集成管理D-NetWeaver软件以及如何
作为一本讲解人工神经网络原理的图书，《深入浅出人工神经网络》旨在让读者在短的时间内对这些原理知识有一个清晰明了的认识和理解。 《深入浅出人工神经网络》总共分为3部分，总计9章。部分讲解了人工神经网络的源头—生物神经网络的基础知识，第2部分讲解了学习人工神经网络的数学知识，第3部分讲解了几种常见而典型的人工神经网络模型，比如感知器、多层感知器、径向基函数神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 《深入浅出人工神经网络》写作风格简洁明快，
本书揭示非高斯系统控制问题的信息学和系统学本质特征，提出随机分布泛函和统计信息集合驱动的反馈控制和估计思想，建立基于动静混合神经网络和泛函算子优化的新型随机分布系统建模、分析、控制、估计和优化理论与故障检测理论框架。本书内容具有以下有别于传统随机控制的特点：被控对象具有非高斯随机变量和非线性动态；控制指标是输出PDF、高阶矩集合或熵而非期望和方差；动态反馈控制由变量统计信息或概率分布函数驱动而非由确定值驱动...
[英]蕾秋·乔伊斯 著,焦晓菊 译
[日]熊田千佳慕著,张勇译
梁实秋
老王子
泰戈尔
林奕含
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