CSCW:协同与冲突

本书是Computer Supported Cooperative Work丛书中的CSCW: Cooperation or Conflict一书的影印版。本书是CSCW讨论班的论文集中的一卷，共收入论文8篇...

计算机支持的协同写作

CSCW的需求与评估

《CSCW的需求与评估（英文版）》世界图书出版公司北京公司已获得 Springer-Veriag 授权在中国境内独门重印发行。有书目(第173-184页)和索引...

CSCW的设计问题

自助法及其应用

this series of high quality upper-division textbooks and expository monographs covers all areas of stochastic applicable mathematics. the topics range from pure and applied statistics to probability theory，operations re

模式分析的核方法

模式分析是从一批数据中寻找普遍关系的过程。它逐渐成为许多学科的核心，从生物信息学到文档检索都有广泛需求。本书所描述的核方法为所有这些学科提供了一个有力统一的框架，推动了可用于各种普遍形式的数据（如字符串、向量、文本等）的各种算法的发展，还可用于寻找各种普遍的关系类型（如排序、分类、回归和聚类等）。书中提供了大量算法、核函数和具体解决方案供各种实际问题选择使用。书中描述了各种核函数，从基本的例子到高等递归核函数，从生成模型导出的核函

香农信息科学经典支持向量机与基于核的机器学习导论

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是建立在弗拉基米尔·万普尼克（Vladimir Vapnik）提出的统计学习理论基础上的一种使用广泛的机器学习方法。这本简明导论教程对支持向量机及其理论基础进行了全面的介绍。书中从机器学习方法论讲到超平面、核函数、泛化理论、优化理论，很后总结到支持向量机理论，并介绍了其实现技术及应用。本书的叙述循序渐进，内容深入浅出，既严谨又易于理解。书中清晰的条理、富于逻辑性的推导以

世界博弈论经典网络博弈:理论.模型和动力学

传统的网络优化是在用户服从、信息传播受限的网络中，专注于单一的控制目标。然而，当今的网络大多是大规模的，并缺乏对中心化信息的获取。用户的需求也各不相同，且随时可能发生动态变化。这些因素就激发了一种新的分布式控制范式。在这种范式中，网络基础结构保持简单，网络控制功能被委托给单独的智能体，这些智能体独立地、“自私地”做出决策。多个独立决策者的互动需要使用博弈论，包括与市场和激励相关的经济概念。本书研究网络中自私智能体之间资源分配的博弈论模

物理层网络编码引论(英文版)

物理层网络编码的概念自2006年提出以来已成为了无线通信与网络的一个子领域。本书是物理层网络编码提出者亲撰的引论，由作者在香港中文大学的研究生课程讲义发展而来。书中通过关注物理层网络编码研究中出现的问题，使读者对无线通信和网络中的各种细微差别有更深入的了解。书中还专门介绍了解决物理层网络编码问题所需的工具和技术，它们引自信号处理、通信和网络等诸多学科，来解决实际的研究问题。这种以问题为中心的研究方法将使读者对这些学科有更深刻的认识。本

图像处理中的信息论方法

信息论方法广泛应用于工程、物理、遗传学、神经科学等科学领域，在图像处理中也逐渐成为有用的工具。本书中介绍了信息论的基本概念，以及其如何在配准、分割、视频处理和计算美学等图像处理领域中应用。本书提出的一些方法，例如将互信息应用于图像配准，是图像处理的新技术。本书强调了信息论方法的共性方面，并以统一的方式介绍它们，以便向读者表明信息论方法可以帮助解决图像处理中的哪些问题，提供哪些特定工具，以及如何应用它们。本书可供图像处理以及相关领域（例

Information theory tools for computer graphics

信息论方法广泛应用于工程、物理、遗传学、神经科学等科学领域，在计算机图形学中也逐渐成为有用的工具。本书中介绍了信息论的基本概念，以及其如何在辐射度、自适应光线追踪、形状描述符、视点选择与显著性、科学可视化和几何简化等计算机图形领域应用。 本书提出的一些方法，例如视点技术，是可视化的新技术。 本书强调了信息论方法的共性方面，并以统一的方式介绍它们，以便向读者表明信息论方法可以帮助解决计算机图形学中的哪些问题，提供哪些特定工具，以

低密度奇偶校验码:设计、构造与统一框架

这本由低密度奇偶校验（LDPC）码研究领域很好专家撰写的教材系统讲解了LDPC码及其构造技术，并将基于代数和基于图的方法统一到一个理论框架。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...

An information-theoretic approach to neural computing

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

Support vector machinesfor pattern classification

本书是一本关于在模式分类中使用支持向量机的指南，包括对分类器和回归器的严格的性能比较。 本书为多类分类和函数逼近问题、分类器和回归器的评价标准提出了架构。本书特色：阐明了两类支持向量机的特征；讨论了提高神经网络和模糊系统泛化能力的核方法； 大量的插图和例子；使用公开数据集进行性能评估；检验马氏核、经验特征空间，并通过交叉验证确定模型选择的影响；稀疏支持向量机、使用特权信息学习、半监督学习、多分类器系统和多核学习； 探讨了基于增量训练的

Support vector machines

本书旨在解释使支持向量机（SVMs）成为各种应用的成功建模和预测工具的原理。书中通过展示支持向量机的基本概念，以及最新发展和当前的研究问题来实现这一目标。本书分析了支持向量机成功的至少三个原因：它们在只有少量自由参数的情况下很好地学习的能力，它们对几种类型的模型违反和异常值的鲁棒性，最后是它们的计算效率与其他几种方法进行的比较。目前有很多研究小组正在致力于支持向量机和相关的基于内核的方法。虽然在这些群体之间有许多互动，但本书作者团队认

自动机器学习:方法、系统与挑战

本书全面介绍自动机器学习，主要包含自动机器学习的方法、实际可用的自动机器学习系统及目前所面临的挑战。在自动机器学习方法中，本书涵盖超参优化、元学习、神经网络架构搜索三个部分，每一部分都包括详细的内容介绍、原理解读、具体运用方法和存在的问题等。此外，本书还具体介绍了现有的各种可用的自动机器学习系统，如Auto-sklearn、Auto-WEKA及Auto-Net等，并且本书最后一章详细介绍了具有代表性的AutoML挑战赛及挑战赛结果背后

Working 工作类型:数据结构与算法的c++实现