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为纪念863计划实施30周年，曾承担863计划信息技术领域的部分专家每人写了一篇2000-5000字的短文，回忆自己参与863计算机主题的经历，包括：一个重要战略决策的诞生、一次重要的活动、一件专家组的趣事、一项重要成果的扶持及成长、一次重要或有趣的出访、863对自己项目或成长的支持，等等...
本书由2017年图灵奖得主Patterson和Hennessy共同撰写，是计算机体系结构领域的经典教材，强调软硬件协同设计及其对性能的影响。本书采用ARMv8体系结构,讲解硬件技术、汇编语言、计算机算术运算、流水线、存储器层次结构以及I/O的基本原理。新内容涵盖平板电脑、云基础设施、ARM（移动计算设备）以及x86（云计算）体系结构，新实例包括IntelCorei7、ARMCortex-A53以及NVIDIAFermiGPU。本书适合
本书梳理了系统科学的基本思想、原理与方法，目的是帮助读者建立系统科学的学科知识体系，同时还介绍了系统理论的几个前沿应用专题。全书共分为16章。前两章简要介绍系统科学的产生发展及基本概念；第3～9章按照系统理论发展的过程，分别介绍一般系统论、控制论与信息论、运筹学与博弈论、耗散结构理论、协同学与突变论、混沌与分形、复杂网络与大数据；靠前0和11章介绍系统科学的研究方法，包括系统建模、系统仿真、系统评价、系统决策；靠前2章分类介绍不同领域
本书共10篇和1个附录, 主要收录了2015年全年的相关资料, 按内容分类编排, 包括: 综述篇、部委篇、地区发展篇、两化融合篇、专题研究篇、政策法规编、先进典范篇、信息化大事记、国际资料篇等...
本书以当前热点的数据挖掘应用贯穿全书，通过详解大数据挖掘技术在系统日志、工作票、可持续性研究、推荐系统、智能问答系统、社交媒体、生物信息学与健康医疗、隐私保护等方面的实际应用案例，阐述了如何更好地应用和学习数据挖掘技术。本书融入了数据挖掘前沿技术和典型应用，不仅适合热爱和关心数据挖掘技术的学术界和工业界人士阅读，还适合作为各大高校的数据挖掘和机器学习课堂的实践教材和参考书籍。本书有助于读者更好地理解数据挖掘技术背后的根源和本质...
高性能计算水平体现一个国家的科技综合实力，是国家创新体系的重要组成部分，是发达国家争夺的战略制高点。本书全面阐述国家高性能计算环境(中国国家网格)，共分4篇。综述篇重点介绍发展历程与靠前类似环境；计算资源与技术篇详细介绍不错计算基础设施和核心技术；应用与成果篇介绍4个应用社区和100个典型应用成果案例以及入围戈登·贝尔奖的5个应用；评价与展望篇介绍我国抢先发售提出的高性能计算环境发展水平综合评价指标体系并进行综合评价，对未来发展提出设
Kubernetes是由谷歌开源的Docker容器集群管理系统，为容器化的应用提供了资源调度、部署运行、服务发现、扩容及缩容等一整套功能。本书从架构师、开发人员和运维人员的角度，阐述了Kubernetes的基本概念、实践指南、核心原理、开发指导、运维指南、新特性演进等内容，图文并茂、内容丰富、由浅入深、讲解全面；并围绕在生产环境中可能出现的问题，给出了大量的典型案例，比如安全配置方案、网络方案、共享存储方案、高可用方案及Trouble
本书主要取材于申请者在该领域所取得的研究成果和进展，主要成果发表在IEEE神经网络、信号处理等汇刊上，数量在20篇以上。全书内容分为三大部分，第一部分介绍随机系统经典参数估计理论；第二部分重点介绍总体最小二乘(TLS)问题、递归估计、迭代估计、结构TLS估计、约束TLS估计、特征提取类TLS估计等；第三部分研究算法的确定性连续时间、随机性离散时间、确定性离散时间等性能分析方法及估计方法工程应用...
本书全面介绍可解释人工智能的基础知识、理论方法和行业应用。全书分为三部分，共11 章。第一部分为 章，揭示基于数据驱动的人工智能系统决策机制，提出一种基于人机沟通交互场景的可解释人工智能范式。第二部分为第2～5 章，介绍各种可解释人工智能技术方法，包括贝叶斯方法、基于因果启发的稳定学习和反事实推理、基于与或图模型的人机协作解释、对深度神经网络的解释。第三部分为第6～10 章，分别介绍可解释人工智能在生物医疗、金融、计算机视觉、自然语言
鉴于量子智能信息处理技术展现的广阔前景，以及对社会各个方面的重要影响。本书作者在该领域进行了深入而有成效的研究工作。在十多年的探索研究中，取得了一些成果，并在广泛的应用领域进行了尝试。从量子智能信息处理的角度，对很多复杂问题提出了新颖的解决思路和方法。基于前面的工作，结合国内外的发展动态，本书集合了当前量子智能信息处理的很多相关内容。不仅包含量子计算，智能信息处理以及交叉领域的基础理论介绍，更加入了许多近期新技术在不同领域的应用工作解
本书对近年来稀疏学习、分类与识别领域常见的理论及技术进行了较为全面的阐述和总结，并结合作者多年的研究成果，对相关理论及技术在应用领域的实践情况进行了展示和报告。全书从认稀疏学习、分类与识别三个方面展开，主要内容包含如下方面：机器学习理论基础；快速密度加权低秩近似谱聚类；双图正则非负矩阵分解；学习鲁棒低秩矩阵分解；学习谱表示应用于半监督聚类；用低秩矩阵填充学习数据表示；结合约束与低秩核学习的半监督学习；基于子空间类标传播和正则判别分析的
智能运维是面向产品全生命周期智能制造的重要组成部分。随着感知技术、预测技术和智能技术的深度应用，装备维修从原来的事后维修模式、定时维修模式逐步向基于状态的维修模式转变，而提高装备状态监测和维修决策水平是实现这种转变的关键。本书在基于状态的维修模式及其技术体系基础上，对基于状态的维修所涉及的数据处理、状态监测、趋势预测、故障诊断、维修决策等关键技术进行阐述，为复杂装备制造服务和智能运维提供技术参考...
本书主要介绍用于支持企业决策的分析、数据科学和人工智能技术。除了传统的决策支持应用外，本书还介绍了人工智能、机器学习、机器人技术、聊天机器人、物联网和互联网技术。 全书分为五部分，第一部分（～3章）概述分析与人工智能，第二部分（第4～7章）介绍预测性分析和机器学习，第三部分（第8和9章）深入研究规范性分析和大数据，第四部分（第10～13章）介绍机器人、社交网络、人工智能和物联网，第五部分（第14章）讨论分析与人工智能对安全、隐
本书是一本关于迭代编码技术的前沿著作，书中着重于基础理论，并提出了分析和设计实际迭代编码系统的技术。书中还有专门关于因子图（Factor Graph）的一章，将一些信息论，编码和通信理论的重要主题予以统一处理。本书适合作为高等院校低年级研究生或高年级本科生编码理论课程的教材或参考书，也可供相关技术人员参考...
三支决策是一种基于人类认知过程的粒计算研究方法与不确定决策理论，主要采用“三”的思维方式进行“分－治－效”进程的智能计算与知识发现，其三层结构化思维诱导出三层分析方法论。三支决策与三层分析已经成为人工智能研究与应用的重要工具与有效方法。本书介绍三支决策与三层分析相关的理论、技术、算法、应用等的近期新研究进展。全书共11章，系统介绍三支决策论与三层分析法，内容涉及不确定性建模、信息度量、属性约简、分类学习、聚类应用、动态决策、数据分析、
本书从多维数组Tensor开始，循序渐进地介绍PyTorch各方面的基础知识，并结合深度学习中的经典应用，带领读者从零开始完成几个经典而有趣的实际项目，包括动漫头像生成、风格迁移、自动写诗以及目标检测。本书还介绍了PyTorch的几个不错扩展，包括向量化计算、分布式加速以及CUDA扩展。本书既适合深度学习的初学者及第一次接触PyTorch的研究人员阅读，也适合有一定PyTorch使用经验的用户阅读，帮助他们建立对PyTorch的基本认
本书主要包括以下四个部分: 第一部分包括第1章到第4章。主要阐述有关机器学习的基本概念, 重点阐述基本分类器和回归器的构建、训练和评估。第二部分包括第5章到第7章。主要阐述机器学习系统的通用评估技术, 并使用通用评估技术对基本分类器和回归器进行性能评估。第三部分包括第8章到第11章。主要阐述机器学习系统的重要学习技术工具库, 如其他分类和回归技术、特征工程。第11章讨论了如何构建机器学习管道, 以及通过调整超参数改进机器学习系统的性能
本书面向初学者，使用Python语言以及流行的scikit-learn机器学习库等资源，通过易于实践的项目，帮助读者掌握开发有效的机器学习系统所需的流程、模式和策略。本书首先介绍机器学习的基本概念和机器学习系统的评估技术；之后扩展工具库，引入另外几种分类和回归技术以及特征工程；最后介绍一些较为前沿的新技术，包括组合机器学习模型和自动化特征工程模型等，并将机器学习应用于图像处理和文本处理两个特定领域。本书不依赖于复杂的数学公式，仅要求读
本书包括人工智能发展、“人工智能法治发展指数”“中国人工智能法治发展评估报告”“人工智能法律与政策”“人工法治理论研究”“人工智能法治应用”“人工智能司法案件分析”“人工智能法治发展专题报告”“人工智能法治发展专家访谈”“世界人工智能法治蓝皮书（2022）调研问卷及分析”七个部分,汇集了2021年度国内外人工智能法治发展的战略、政策、法律、重大理论研究、实际应用项目、典型司法案例等方面的近期新资料，为促进人工智能法治理论研究，构建人工
◎内容简介 广义可加模型（GAM）是处理建模结果和协变量之间非线性关系的方法。本书的第１版已成为国际上该领域的主流教材和参考书之一，并且是唯一一部包含大量实例和软件实现的导论指南。第２版比第１版更具可读性，不仅对全书进行了重构，而且添加了一些新材料，包括自适应平滑、位置尺度建模和函数性数据分析等。书中提供了线性模型、线性混合模型和广义线性模型（GLM）的必要背景，然后对GAM和相关模型的理论和应用都进行了深入讲授。作者将他的方法建立
本书共13章, 分两大部分进行全面而系统的介绍, 第一部分从腾讯大数据平台的发展历程和总体架构切入, 深入剖析了各项技术原理, 阐述了实战过程中的挑战和自研核心技术的设计思想, 覆盖了大数据接入、计算、存储、分析、调度等大量技术组件。第二部分主要介绍了腾讯在数据治理、数据应用、机器学习和平台运营方面的建设经验, 并对腾讯大数据产品及其在内外部场景的实践落地进行了解读, 书中列举的大量实践案例对广大读者都极具参考价值和借鉴意义...
本书全面深入地介绍了实用算法优化的相关内容，讲述了解决各种问题的计算方法，包括搜索高维空间、处理存在多个竞争目标的问题以及兼顾指标中的不确定性。全书主要涵盖以下主题：多维导数及其生成，局部下降和一阶、二阶方法，将随机性引入优化过程的随机方法，目标函数和约束都为线性时的线性约束优化，基于种群的方法，代理模型、概率代理模型以及使用代理模型进行优化的方法，不确定性下的优化，不确定性传播，表达式优化，多学科优化。附录简要介绍了本书使用的Jul
本书是模式识别和场景分析领域奠基性的经典名著。在第2版中，除了保留了第1版的关于统计模式识别和结构模式识别的主要内容以外，读者将会发现新增了许多新理论和新方法，其中包括神经网络、机器学习、数据挖掘、进化计算、不变量理论、隐马尔可夫模型、统计学习理论和支持向量机等...
本书全面阐述了现代因果关系分析，展示了因果关系如何从一个模糊的概念发展成为一套数学理论，并广泛用于统计学、人工智能、经济学、哲学、认知科学、卫生科学和社会学等领域。本书提出了一个全面的因果关系理论，它统一了因果关系的概率、操作、反事实和结构方法，并提供了简单的数学工具来研究因果关系和统计关联之间的关系。本书通过融合领域知识、常识约束、文化传承的概念等来补充数据信息，为基于统计的机器学习中遇到的基本问题提供了科学的解决方案。 ...
本书向你展示了如何使用机器学习模型从图像中提取信息。ML工程师和数据科学家将学习成熟的ML技术来解决各种图像问题，包括分类、物体检测、自动编码器、图像生成、计数和字幕。本书很好地介绍了端到端的深度学习：创建数据集、数据预处理、模型设计、模型训练、评估、部署和可解释性。Google工程师Valliappa Lakshmanan、Martin G?rner、Ryan Gillard为你展示了如何开发精准且可解释的计算机视觉ML模型，并使用
知识图谱作为认知智能的核心技术正蓬勃发展。本书系统全面地介绍了知识图谱的核心技术，既有宏观整体的技术体系，也有关键技术和算法细节，内容包括：知识图谱模式设计的方法论——六韬法；知识图谱构建中的实体抽取和关系抽取；知识存储中的属性图模型及图数据库，重点介绍了JanusGraph分布式图数据库；知识计算中的图论基础，以及中心性、社区检测等经典图计算算法；知识推理中的逻辑推理、几何变换推理和深度学习推理，及其编程实例。最后，本书以金融、医疗
本书分析研究了深度学习相关的网络模型，以及不同网络模型的算法结构、原理与核心思想及实战案例。主要内容涉及人工神经网络、模糊神经网络、概率神经网络、小波神经网络、卷积神经网络及其扩展模型、深度生成对抗网络及其扩展模型、深度受限玻尔兹曼机及其扩展模型、深度信念网络及其扩展模型、深度自编码器及其扩展模型等深度学习网络结构、原理与方法。通过深度学习网络在信道盲均衡、目标识别、图像分类和运动模糊去除、特征提取与识别、缺陷早期诊断等领域中的应用案
我们正处在“读图时代”，一张经过数据可视化方式处理的信息图可以包含很多内容，是传递信息和知识的工具。这本《数据之美（全4册）》将大量客观而理性的数据以直观而艺术的方式展现在读者面前，你会在书中看到“冰冷”的数据和统计结果因分析和设计而变得“有了温度”，信息和知识因此变得生动有趣，更便于我们记忆和学习，这正是信息图谱和数据可视化的魅力所在。本书包含4分册，分别是《万物篇》《运动篇》《电影篇》和《文学篇》，用近300个设计感十足的画面诠释
本书由2017年图灵奖的两位得主撰写，是计算机体系结构领域的经典教材，每年被超过40000名学生使用。新版的主要更新是在每章中添加了关于DSA的内容，并更新了所有实例，使全书更加与时俱进，满足学生和读者的新需求...
主要内容 ●规划新的并行项目 ●了解CPU和GPU架构上的差异 ●找到性能不佳的内核和循环 ●使用批处理调度来管理应用程序 ...
本书旨在对现阶段的神经机器翻译技术和开放问题进行介绍，力求以通俗易懂的语言向读者系统化展现神经机器翻译的内涵和外延。本书内容主要包括三部分：基础篇主要介绍神经机器翻译的基本原理，发展脉络、核心技术及若干改进方法，本篇也提供了必要的神经网络和自然语言处理基础知识；实践篇旨在激发读者更多的实战兴趣，将神经机器翻译基本技术转为璀璨的场景应用，内容包括如何训练一个神经机器翻译系统、如何在不同计算环境下部署神经机器翻译以及如何动手实现一个神经机
本书从多学科交叉的角度将神经生物学在视觉神经机制、神经元信号加工与编码方面的解剖学与电生理学发现和认知心理学关于知觉信息加工、工作记忆等方面的实验结论，与人工智能中关于图像理解与人工神经元网络模型结合起来，设计能够模拟视网膜、初级视皮层和不错视皮层部分图像信息加工功能，以及模拟神经编码微回路的数据结构和层次网络计算模型，并用计算机视觉或图像理解领域常用的测试数据集来验证这些网络计算模型的效能.这些深入考虑了神经生物学基本机制与约束的计
本书的主要内容分为三个部分。第一部分包括第一章，主要对于组学机器学习的相关概念和理念进行概述，并提出了面向组学数据弱监督特点的机器学习研究范式和方法的整体框架；第二部分为组学的表征学习，具体包括第二至四章，分别介绍对于组学样本进行有效表征的三个层面：度量（第二章），嵌入（第三章），多模态整合（第四章）。该部分的机器学习方法有助于克服组学数据的不准确监督瓶颈；第三部分为组学的弱监督学习，具体包括第五至九章，分别介绍了弱监督场景下的组学数
本书聚焦于复杂体系中的相关科学问题，结合团队特色、相关理论创新成果和实践案例，从介绍复杂体系过程与随机网络的概念与内涵、复杂体系过程的随机网络模型要素与结构框架设计出发，进而介绍随机网络模型在复杂体系建模、复杂体系自学习、复杂体系效能评估、应急管理、复杂装备可靠性分配等领域理论与实践...
人员和货物的流动在全球经济中至关重要。跟踪与此移动性相关的路线和模式的能力为在不同领域开发新的，更智能的应用程序提供了靠前的机会。当前的许多研究致力于开发概念，模型和工具，以理解移动性数据并使这些应用程序易于管理。本书包括了移动性数据的各个方面，从时空数据建模到数据聚合和仓储，再到数据分析，尤其着重于监视运动中的人。本书的作者由世界各地的有名专家组成，提出了一个一致的框架，可以促进对所有这些不同方面的理解，从基本定义到近期新的概念和技
众智现象广泛存在于人类社会。随着人类进入网络时代，众智现象更加广泛而复杂，物理空间的自然人、企业、政府、智能装备和物品越来越智能，这些众多智能主体之间的联结深度、广度和方式不断拓展，形成大量众智网络系统。本书介绍了众智科学、复杂系统仿真与众智仿真的基本概念；详细阐述了众智仿真理论，包括众进化仿真理论、众决策仿真理论、众协作仿真理论、众演化仿真理论；在介绍众智仿真平台基础上，重点阐述基于Agent的众智仿真平台和基于HLA的众智仿真平台
汪曾祺
[英]蕾秋·乔伊斯 著,焦晓菊 译
老王子
梁实秋
[日]熊田千佳慕著,张勇译
(美)艾玛·克莱因(EmmaCline
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