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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
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。 ...
本书将基础理论和实际案例相结合，循序渐进地介绍大数据与人工智能方面的知识，全面、系统地介绍大数据与人工智能的算法概念和适用范畴，并通过11个具体案例分别阐述人工智能和大数据技术在生产生活中的应用。全书共20章，第1～9章分别介绍大数据与人工智能的发展历史、数据工程、机器学习算法、深度学习与神经网络、大数据存储技术、Hadoop MapReduce解析、Spark解析、分布式数据挖掘算法和PyTorch解析等知识，第10～20章为大数据
本书是一本关于数据流挖掘与在线学习算法的著作，该书全面、系统阐述了数据流机器学习的模型、算法、平台与实例。全书共10 章，分为4 个部分：第1 部分包括第1～3 章，介绍数据流机器学习基础知识；第2 部分（第4～6章）介绍基于频繁模式的数据挖掘与在线学习算法；第3 部分是基于模型的在线学习算法，包括第7 章在线稀疏学习模型和第8 章在线低秩表示模型；第4 部分（第9、10 章）介绍基于实例的数据流概念演变检测和在线学习算法。对每种典型
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...
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...
《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
本书的写作初衷是，从学者的角度，用一种通俗易懂的方式，将基于深度学习的目标检测的相关论文中的理论和方法呈现给读者，同时针对作者在深度学习教学过程中遇到的难点，进行深入的分析和讲解。本书侧重对卷积神经网络的介绍，而深度学习的内容不止于此。所以，作者将深度学习分为有监督学习、无监督学习和强化学习三类，将图像分类、目标检测、人脸识别、语音识别、双向生成对抗网络和AlphaGo等应用场景归入不同的类别，并分别对其原理进行了概括性的讲解。本书适
本书是一本理论扎实，同时联系实际应用的图书。全书系统地介绍了因果推断的基本知识、基于机器学习的因果推断方法和基于因果推断的机器学习方法及其在一些重要领域的应用。 全书共分6章。第1章从潜结果框架和结构因果模型出发，介绍因果推断的基本概念和方法。第2章介绍近年统计和机器学习文献中出现的一些重要的基于机器学习的因果推断方法。第3章介绍能够提高机器学习模型的泛化能力的因果表征学习。第4章介绍因果机器学习如何提高机器学习模型的可解释性与公平性
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
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
本书将基础理论和算法实现相结合，介绍了关于大数据分析中的相关知识，全面、系统地介绍有关算法的实现过程，并对算法在相关实例上的应用结果进行分析。全书共8章，内容包括差异化空间插值模型的理论原理、利用空间信息的大数据分析预测过程、协作复合神经网络模型的基础架构、利用相关特征的大数据分析预测过程、并行支持向量机的基本原理、并行支持向量机下的风险分类评价研究、集成学习与贝叶斯优化的相关理论和结合贝叶斯优化与集成学习的大数据评价研究等知识。书中
本书分为两大部分：基本原理与方法，典型应用案例。首先简明阐述了模式识别原理与方法，并在此基础上介绍了模式识别的典型应用案例。原理与方法主要包括模式识别技术简介、预处理方法（自适应滤波、盲源分离）、特征提取方法（小波变换、小波包变换、功率谱分析、希尔伯特变换）、分类及聚类方法（贝叶斯分类、线性分类、神经网络分类、支持向量机分类、模糊聚类、粒子群聚类）。典型应用案例包括男女性别识别、癌细胞与正常细胞的识别、传送带上不同种类鱼的自动识别、脑
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
本书全面介绍了预测性分析相关方法，不仅直观地阐述了相关概念，还给出了现实的示例问题和真实的案例研究—包括从失败项目获得的经验教训。lt;br /本书理论和实践内容相对平衡，便于读者加深理解。lt;br /全书共9章，外加一个附录。lt;br /第1章为分析导论，lt;br /第2章为预测性分析和数据挖掘导论，lt;br /第3章介绍预测性分析的标准流程，lt;br /第4章介绍预测性分析的数据和方法，lt;br /第5章介绍预测性分析
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
数字化转型背景下，Python作为一门简单、易学、速度快、免费、开源的主流编程语言，广泛应用于大数据处理、人工智能、云计算等各个领域，是众多高等院校学生的必修基础课程，也是堪与Office办公软件应用比肩的职场人士的推荐技能。同时随着数据存储、数据处理等大数据技术的快速进步，机器学习的各种算法在各行各业得以广泛应用，同样成为高校师生、职场人士迎接数字化浪潮、与时俱进提升专业技能的必修课程。本书将“Python课程学习”与“机器学习课程
采样是理论计算机科学的一个基本问题。本书既研究了采样领域的经典问题，也针对大数据背景下的新问题提出了新的技术和原理。具体而言，本书给出了适用于分布式计算模型的局部采样算法，适用于动态数据的动态采样算法以及若干经典问题的近线性时间采样算法...
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
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
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...
随着我国生态文明建设的不断深化，从生态系统服务视角，研究区域生态环境质量与人类社会经济发展之间的关系，已然成为践行“宁要绿水青山，不要金山银山”“既要绿水青山，又要金山银山”“绿水青山就是金山银山”理念的重要研究方向。当社会经济发展带来的环境负担超出生态环境客观承载能力和恢复能力时，需要及时用科学的发展方式来保障生态环境安全和永续持久的发展，守住发展和环保两条底线，坚持生态文明先行，在发展中保护，在保护中发展，解决当代与代内公平问题。
本书详细介绍面向静态数据集、增量数据集和数据流的高效用模式挖掘的理论和方法。本书内容共6章，第1章和第2章介绍高效用模式挖掘的相关知识。第3章介绍面向静态数据集的包含正、负效用的两类精简高效用模式挖掘方法的研究与实现过程。第4章介绍针对增量数据集的挖掘高效用模式全集和精简集合的研究。第5章介绍面向数据流的精简高效用模式挖掘方法的研究与实现过程。第6章给出三个高效用模式挖掘的应用案例。第3～5章有方法的实验证明，供读者更好地了解本书内容
本项目为浙江省哲学社会科学规划课题。课题聚焦越剧表演艺术，对越剧表演艺术发展演变进行较为全面、系统地梳理和研究，从越剧表演艺术发展的历史主体脉络入手，深入分析论证越剧表演艺术发展中吸收与融合的规律。基于越剧史现有的研究成果，依据越剧发展的历史进程，结合不同时期越剧表演的特点、发展程度、性别格局的变化等要点，课题将越剧表演艺术发展历史分为宏观的五个时期，围绕越剧的表演艺术发展这一核心，在五个宏观历史时期中展开论述，系统地分析越剧表演艺术
《Python推荐系统实战：基于深度学习、NLP和图算法的应用型推荐系统》分为4部分，包含11章。首先介绍推荐系统的基本方法，接着探讨当前流行的一些方法，具体包括协同过滤推荐系统、内容推荐系统以及混合推荐系统。接下来讨论如何运用当前的机器学习算法来实现推荐系统。最后讨论推荐系统的相关趋势和新兴技术。 《Python推荐系统实战：基于深度学习、NLP和图算法的应用型推荐系统》特别适合零基础的数据科学工作者参考和使用。它可以帮助读者从基础
图像融合技术可将多源图像的互补特征进行综合，以得到更加完整和准确的场景描述，从而弥补单一传感器单幅图像的不足，是一种广泛应用的图像预处理技术，如多摄像头拍照、微光夜视、医学诊断、遥感等应用领域。本书以多源图像融合技术为主要内容，在研究图像尺度分析、迁移学习、深度学习算法与模型的基础上，针对多聚焦图像融合、多模态医学图像融合、红外与可见光图像、遥感图像融合等方面开展了深入研究，分别提出了具有针对性的融合方法，同时将一些新的技术和新方法引
本书分上下册，是内容分发网络技术的专著，综合了吕智慧副教授和他的团队19年来的研究成果。作者团队同时包括学术界和工业界专业人员。下册展开CDN前沿专题技术阐述，包括面向新媒体的内容分发技术专题、无线网络内容分发技术专题、动态内容加速技术、应用加速技术、直播技术、CDN-P2P混合内容分发技术专题、基于云架构的内容分发技术专题、数据驱动的内容分发技术专题等，在行业内产生一定的影响力...
本书详细介绍了强化学习的理论推导、算法细节。全书共12章，包括强化学习概述、马尔可夫决策过程、退化的强化学习问题、环境已知的强化学习问题、基于价值的强化学习算法、基于策略的强化学习算法、AC型算法、基于模型的强化学习算法等相关知识。本书系统性强、概念清晰，内容简明通俗。除了侧重于理论推导，本书还提供了许多便于读者理解的例子，以及大量被实践证明有效的算法技巧，旨在帮助读者进一步了解强化学习领域的相关知识，提升其现实中的工程能力。本书可作
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
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...
本书全面介绍区块链发展历史及密码学在区块链中应用研究成果。全书共6章,第1章介绍密码学与区块链原理,第2章介绍区块链技术架构与发展,第3章介绍哈希函数及其在区块链中的应用,第4章数字签名及其在区块链中的应用,第5章介绍密码协议及其在区块链中的应用，第6章介绍区块链中高级密码学原语与协议。本书不仅包括密码学的实用算法与协议,同时也覆盖了适合区块链应用的密码学的近期新研究成果,是首本关于区块链中所采用密码学方法与技术的系统性著作，力求使读
2022年11月30日，美国人工智能公司OpenAI推出一款名为ChatGPT的智能聊天机器人软件，因其可快速并合理地回答各种问题而风靡全球，短短两个月的时间活跃用户数破亿，成为互联网乃至人类历史上增长最快的消费者应用。本书详细介绍ChatGPT的发展应用情况及核心技术路线，分析以ChatGPT为代表的AIGC全球发展态势，以及我国相关领域发展现状，探讨ChatGPT应用扩大化所带来的影响与变革，并从"发展""治理"兼顾的角度，对相关
全书分为七章。章从人类社会、物理世界、信息空间三元世界理论出发，阐述大数据在信息化社会中的基础地位、作用与价值，揭示大数据价值原理及数据科学的数字经济背景。第二章尝试用数据科学的语言来沟通不同学科，特别地，以统一的术语扼要陈述数学、统计学、计算机科学、人工智能等学科中所使用的数据科学相关概念及内涵。第三章在疏理已有对数据科学内涵解释的基础上，以严格的方式定义什么是数据科学，并通过总结相关学科重大进展来梳理数据科学形成的演进历史。第四章
数字化人机工程学是一门融合人体学、工程学、环境学、社会学和IT技术(含虚拟现实技术)的相关理论、方法及研究成果，为适应数字化设计制造领域在虚拟人机环境系统下进行人机工效量化分析的迫切需要而发展起来的综合性学科。 全书共12章。第1章为数字化人机工程学概论；第2章介绍了人体特性参数(形态几何参数、物理参数、生理参数、电特性参数和振动特性参数等)；第3章介绍了人体的感知特征等；第4章介绍了人机系统作业空间、作业设施和人机界面的设计原理与原
《深入理解分布式系统》主要讲解分布式系统常用的基础知识、算法和案例，经笔者对文献海洋中晦涩艰深的原理和算法进行提炼，辅以图示和代码，并结合实际经验进行分析总结而成。通过阅读本书，读者可以快速、轻松地掌握分布式系统的基本原理，以及Paxos或Raft共识算法，并通过典型的案例学习如何设计大型分布式系统。 《深入理解分布式系统》首先介绍什么是分布式系统、分布式系统带来的挑战，以及如何对分布式系统进行建模，这部分内容偏向概念性介绍。接着介
秦国锋，博士，同济大学，计算机系统结构教研室主任，副教授。本书重点讲述计算机系统在运行过程中数据处理的基本原理，以适应大数据和人工智能等新工科专业在规定课时的专业课程建设要求，使这些专业的本科生和研究生能快速的掌握和理解该课程的基本原理和理论方法，并具备较强的计算机系统设计能力。本书充分融合了理论与实践，覆盖了基本硬件电路、CPU各个基础模块，充分吸收了教学科研的单周期CPU、多周期CPU和流水线CPU，以及多级存储体系的理论成果与设
本书主要介绍多视图学习的产生背景、存在的主要问题和相应的解决方案。针对实时产生且信息可变、有效样本信息不足、多种样本信息之间关联复杂等特殊样本形式的多视图数据集，本书逐一提出可行的方案并加以对比，深入浅出地描述了这些方案的优势、劣势和应用场景。 本书可作为模式识别专业研究生和学者的参考书，也可供多视图学习等领域的科研人员阅读...
本书的内容主要包括三部分。第一部分概述了量子计算和量子电路的基础知识。第二部分重点介绍了量子硬件和量子计算算法的基本原理，并提供了多种量子计算方法的实用代码。第三部分详细介绍了掌握量子计算所需的数学工具，特别是把线性代数的核心概念和量子计算联系起来。此外，本书还介绍了近期新的变分和优化方法，讨论了随机电路采样等前沿应用。 阅读本书，读者不仅能对量子计算的历史和发展脉络有清晰的认识，掌握量子计算的关键知识点，通过随书代码还能亲自体验量
本书引入面向新型人工智能应用的人机协同概念，系统介绍人机协同理念与机制，并通过智慧餐厅与服务机器人、交互式图像分割等场景应用及发展人机协同技术。在前沿技术方面，深入介绍互补人机协同、混合人机协同、多人多机协同、人机协同中的伦理与安全等人机协同的核心内容。在应用实践方面，本书结合营销智能国家新一代人工智能开放创新平台建设，按照人机交互、人在回路、机器服务、人机混合系统的路线，通过实际案例，完整介绍人机协同体系。 本书适合高等院校
本书首先介绍联邦学习的定义和发展历史，按类别介绍联邦学习算法和发展现状，介绍联邦学习的应用场景，以及相关安全机器学习的技术。然后我们将介绍zui新zui前沿的联邦学习算法，用京东数科系统作为实例，对联邦学习系统构建和实现进行讲解。zui后我们将介绍京东数科自研的基于区块链的联邦学习技术...
本书面向初学者，比较全面的介绍了机器学习的基本方法，循序渐进的阐述了其中的数学原理，让读者能够知其然，然后知其所以然。书中结合应用场景，列举了大量编程实例帮助读者开展动手实践，理论与实践相辅相成，对算法原理产生更加直观和感性的认识。作者希望能够通过本书帮助读者揭开人工智能领域的神秘面纱，走进人工智能和机器学习的大门，了解其中的奥秘，甚至成为该领域的学习者、研究者和实践者...
本书由算法领域的知名专家Steven Skiena教授撰写，重点介绍了收集、分析和解释数据所需的技能和原理。作者由浅入深地介绍了数据科学的概念、所需的数学基础、数据的整理清洗方法、数据分析方法（统计分析、可视化、数学模型、线性逻辑回归、机器学习算法等）以及学习大数据分析的意义。作者结合应用领域的大量数据分析案例，以解释大数据分析所需技能与原理，帮助者快速理解和掌握大数据分析的理论与方法，也将这些技能的实际应用方式展现得淋漓尽致，具有很
本书分为技术篇、理论片和实践篇。在技术篇中，阐述城市是群体行为的智慧载体，对城市的研究离不开对群体行为的研究。新型智慧城市是一种群体行为的创新，大数据与人工智能是城市智慧的驱动力，视频大数据与人工智能助推新型智慧城市建设。在理论篇中，将人群运动行为作为研究对象，以香农熵模型为基础，构建了评价人群宏观状态的熵模型。本篇的原创性在于：分析了人群行为特征、构建了具有普适性的人群运动行为宏观状态熵模型、建立了人群运动行为突变与熵变间的关系、分
虚拟现实和增强现实技术目前在智能制造中得到了越来越多的应用。本书重点介绍在应用此类技术涉及的关键技术，包括绘制技术、人机交互技术、开发平台特别是几何引擎和动力学引擎等，对于其在智能制造中的典型应用给予了专门介绍。书中大部分案例都取自作者所在课题组实际开发的工程实例，是一本理论与实用兼顾的参考工具书...
本书介绍了计算智能的历史和发展过程，系统地探讨了计算智能的主要理论、技术和常用算法，主要研究内容包括模拟进化计算、模糊系统、人工神经网络、群体计算模型以及人工免疫系统和算法等内容，并着重介绍这些技术和方法在解决实际问题时所表现出来的突出特点和优势，以及它们常用的应用领域...
以深度学习为基础的文本检测算法有基于回归的模型和基于分割的模型，目前这两种模型的应用效果各有优劣。为解决回归模型对训练数据的依赖，以及分割模型受目标尺寸影响的问题，本书提出了两种新的算法：TSFnet和Mnet。 全书分为5章，概述了自然场景下文本检测的研究现状，陈述了相关算法的问题、数据集与存在的挑战，并通过实验，对基于融合网络的TSFnet模型及结合区域网络与注意力网络的Mnet模型进行了详细的介绍，最后对相关的应用进行了简介。
隐写术作为信息隐藏的重要分支已被广泛应用于隐蔽通信相关领域，并伴随着大数据时代来临，保护用户数据和行为的隐蔽性愈发重要。随着多媒体编码技术和通信技术的发展，现代隐写技术也从上世纪九十年代起迅速发展，先后出现了以图像、音频、视频和文本等主流网络传输、存储和编码格式为隐写载体的信息隐写方法及相应的隐写分析方法，它们构成了当前隐写与隐写分析技术的理论与方法体系。本书主要针对语音和音频编码格式（简称语音频）载体，系统地介绍了语音频隐写技术及其
[日]熊田千佳慕著,张勇译
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[英]蕾秋·乔伊斯 著,焦晓菊 译
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