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本书对优化算法的理论和研究进展进行了系统的梳理，旨在帮助读者快速了解该领域的发展脉络，掌握必要的基础知识，进而推进前沿研究工作。本书首先介绍流行的机器学习模式，对重要的优化理论进行回顾，接着重点讨论已广泛应用于优化的算法，以及有潜力应用于大规模机器学习和数据分析的算法，包括一阶方法、随机优化方法、随机和分布式方法、非凸随机优化方法、无投影方法、算子滑动和分散方法等。lt;br /本书适合对机器学习、人工智能和数学编程感兴趣的读者阅读参
本书详实介绍了数据挖掘与机器学习相关的各种内容，包括数据矩阵、图数据、核方法、项集挖掘、聚类、贝叶斯分类器、决策树、支持向量机、线性回归、逻辑回归、神经网络、深度学习等，介绍其相关概念和基础算法，并在每章的末尾配有相关练习。第二版新增了几个关于回归的章节，包括神经网络和深度学习的内容...
服务质量预测是服务计算的一个重要研究分支，是支撑服务发现和服务管理的有力技术工具。经过多年发展，服务质量预测已聚焦到如何利用机器学习技术解决情境感知的应用需求问题。本书围绕此议题，针对静态、动态、多属性、拓扑感知、虚拟机等场景下服务质量预测问题，分别阐述基于近邻效应、矩阵分解、非负多矩阵分解、贝叶斯鲁棒张量分解、深度神经网络、贝叶斯网络等机器学习技术的解决方案，集中体现该领域**的研究成果与发展动态...
非线性算子不动点理论是非线性控制理论的重要组成部分,尤其是非线性算子方程(组)解的迭代逼近问题一直是非线性控制理论领域活跃的研究课题.近年来，在图像处理与强度可调辐射疗法的实际应用背景下，分裂可行性问题成为近期非线性分析的研究热点之一。本专著从三个方面研究分裂可行性问题与广义分裂可行性问题（分裂公共不动点问题、分裂变分不等式问题和分裂公共零点问题）解的迭代逼近。主要体现在新算法设计、空间扩展和参数减弱条件等方面。对于丰富和扩展分裂可行
本书着力讲述 Linux 的性能，但所论述的性能问题适用于所有的操作系统。你将了解到系统是如何工作与执行的，还将学习到如何分析和改进系统及应用程序性能的方法。本书对第 1 版的内容做了大量的更新，这些更新包括但不限于 ：近年来 Linux 内核各方面的变化对于资源性能的影响；云计算架构的主流演进方向；动态跟踪工具的新星（BPF 及其前后端技术）；常见性能工具的使用方法的变化等。需要说明的是，在第 1 版中进行性能分析所用到的术语、概念
本书主要通过对二进制代码安全性进行分析来介绍Linux系统安全。本书共分为6章，首先对Linux系统安全和二进制代码安全性分析进行了概述；然后详细地介绍了二进制代码的生成以及二进制代码信息的收集；在此基础上，接着对静态二进制代码分析和二进制代码脆弱性评估进行了深入的探讨；最后详细介绍了二进制代码漏洞利用。为了帮助读者更好地掌握相关的理论知识和技术原理，本书穿插了作者亲自实践过的软件源码，并对源码的关键部分进行了说明。 本书适合具有一定
数据科学如今已经深入到我们生活中的各个领域，行业从业者都应该懂得一些数据科学的知识。那么如何能够快速掌握这门流行的技术呢？通过系统地学习本书和动手实践，可以满足这个需求。本书共六个部分，用通俗的语言和生动的例子为读者展现数据科学的魅力。第一部分介绍了数据科学的基本知识，让读者可以轻松了解它的流程与原理。第二部分，通过几个例子为读者介绍如何处理各种数据，从电子表格到网络抓取，涵盖了工作中的常用数据处理方法。第三部分，使用通俗易懂的语言为
本书为数据驱动的复杂工业过程的在线监测及故障诊断方法提供了较为完整的理论框架及案例应用分析。内容包括：大规模多单元过程的分布式监测、多模态工业过程在线监测、非线性过程在线监测、关键性能指标相关过程在线监测、动态时变工业工程在线监测、非稳态间歇过程在线监测、故障溯源诊断。 本书要求读者具有一定的统计知识基础和机器学习相关知识，可供自动化相关领域的科研人员及工程技术人员参考，也可作为自动控制或信息科学等相关专业本科生及研究生的参考用书...
本书详细讨论工业背景下机器学习的各个分支及其实现技术，包括矩阵型分类学习技术、多视角学习技术、不平衡数据分类学习技术、集成学习技术和深度学习技术，并在此基础上，对机器学习在脑电情感识别、声纹识别和图像分类等领域的应用做了介绍。 本书主要面向对机器学习、人工智能等方向感兴趣的学者和从事该方面研究的技术人员、博士、硕士研究生等...
本书共7章，包括工业互联网发展概述、基于5G技术的工业无线网络、工业区块链架构与智能合约引擎系统、面向工业大数据的智能架构与技术、企业级工业边缘云管理平台、产业级工业互联网公共服务平台、典型行业解决方案与应用案例，分别从核心技术、平台架构和行业应用三个维度系统阐述了典型行业的“5G+边缘计算”工业互联网体系的建设与应用。本书既可以作为高等院校相关专业课程的教材，也可以作为工业互联网领域的IT/OT技术人员、垂直行业解决方案架构师以及寻
《深度学习之图像识别：核心算法与实战案例（全彩版）》全面介绍了深度学习在图像识别领域中的核心算法与应用。该书不但重视基础理论的讲解，而且从第4章开始，每章都提供了1～3个不同难度的案例供读者实践，读者可以在已有代码的基础上进行改进，从而加深对所学知识的理解。 《深度学习之图像识别：核心算法与实战案例（全彩版）》共9章：首先介绍深度学习的基础概念，包括神经网络基础知识和深度学习中的优化技术；然后系统介绍深度学习中与数据相关的知识，包括经
随着人类社会从信息时代向智能信息时代发展，以及第四次工业革命的临近，在新的全球格局和大国竞争的国际环境下，信息科学的战略性地位更加突出，迫切需要加强信息科学的前瞻性和颠覆性技术研究，持续推动信息科学的关键核心技术实现突破，为新时代我国深度参与全球竞争提供强有力的科技保障和核心竞争力，确保我国在未来全球竞争中的战略优势。《中国信息科学2035发展战略》面向2035年探讨了信息科学前沿发展趋势和可持续发展策略，深入阐述了信息科学及其各分支
事件触发采样控制方法近期受到学术界和工业界的广泛关注并迅速发展。本书内容属于控制科学与工程学科，是系统阐述事件触发自抗扰控制器设计方法的第一本专著。本书聚焦在理论研究和工业应用中均备受关注的自抗扰控制方法，着重探讨事件触发自抗扰控制器的系统化设计问题，通过多个具体应用实例展示事件触发自抗扰控制方法在工程系统中的实现和得到的实际效果。本书为事件触发采样控制理论研究提供新的发展方向，也为控制工程师提供利用有限采样信息得到满意控制性能的有效
本书基于真实数据集，全面系统地阐述现代计算机视觉实用技术、方法和实践，涵盖50多个计算机视觉问题。全书分为四部分：di一部分（第1~3章）介绍神经网络和PyTorch的基础知识，以及如何使用PyTorch构建并训练神经网络，包括输入数据缩放、批归一化、超参数调整等；第二部分（第4~10章）介绍如何使用卷积神经网络、迁移学习等技术解决更复杂的视觉相关问题，包括图像分类、目标检测和图像分割等；第三部分（第11~13章）介绍各种图像处理技术
本书全面讲解了建立5G无线网络所需的各种技术。书中介绍了当前流行的新兴无线网络，包括ad hoc网络、传感器网络、多跳蜂窝网络、认知无线电网络、异构网络、自组织网络、容迟网络、复杂网络、软件定义网络等，讲解了大量的网络技术、协议与算法；同时讨论了5G无线网络采用的新技术，如大规模MIMO技术、毫米波通信技术和云计算等。本书还将重点讨论网络服务提供商、运营商、监管机构及学术界关注的各种商业模式...
工业过程经常受时滞、故障、多阶段、不确定性、未知干扰等因素的影响，给优选控制带来了巨大挑战，本书研究了基于LMI的时变时滞工业过程鲁棒预测控制方法，主要工作如下所示：（1）针对工业过程具有不确定和未知干扰等特性，提出了一种时滞依赖的鲁棒约束模型预测控制方法。考虑工业过程具有部分执行器故障，提出了一种鲁棒约束模型预测容错控制方法。通过TTS20水箱系统、多输入多输出温室过程仿真表明了方法的有效性。（2）针对具有区间时变时滞、未知干扰和强
本书全面介绍贝叶斯推理与机器学习，涉及基本概念、理论推导和直观解释，涵盖各种实用的机器学习算法，包括朴素贝叶斯、高斯模型、马尔可夫模型、线性动态系统等。本书在介绍方法的同时，强调概率层面的理论支持，可帮助读者加强对机器学习本质的认识，尤其适合想要学习机器学习中的概率方法的读者。本书首先介绍概率论和图的基础概念，然后以图模型为切入点，用一种统一的框架讲解从基本推断到高阶算法的知识。本书不仅配有BRML工具箱，而且提供大量MATLAB代码
本书系统介绍众包学习的概念、前沿课题、研究体系和应用实践。在基础知识方面，本书介绍众包的起源与发展、众包技术的发展方向、分析众包技术给机器学习带来的机遇与挑战。在前沿技术方面，本书详细阐述众包标注真值推断与面向众包数据的预测模型学习等前沿研究领域。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，覆盖偏置标注环境下的真值推断、众包标签噪声处理、众包预测模型学习、众包主动学习等典型研究案例...
《中国互联网发展报告》是由中国互联网协会组织编撰的大型编年体综合性研究报告，自2003年以来，每年出版一卷。 《中国互联网发展报告2023》客观地记录了2022年中国互联网行业的发展轨迹，总结归纳了中国互联网在基础资源与技术、领域应用与服务、治理与发展环境等方面的发展现状、前沿技术及创新成果。本书内容丰富，数据翔实，图文并茂，重点突出，旨在为互联网从业者提供参考和借鉴，为相关部门的决策和相关产业协同发展提供有效支撑...
自然语言语义学是涉及语言学、逻辑学、计算机科学、心理学等诸多领域的一门学科。本书主要讨论成分结构语法和类型逻辑语法，涵盖重要的逻辑概念和语言模式，并通过科学归纳进行实证研究。本书对自然语言语义学的介绍主要是基于英语语法，作为导论性书籍，省略了一些复杂的逻辑形式。同时，本书对读者的数学和逻辑学背景知识要求较低，对于学习本书所必需的数学和逻辑学知识，书中都进行了集中讲解，便于读者掌握基本的逻辑工具并开展进阶学习...
针对长大隧道运营管养需要，分别从结构病害、机电系统以及交通监控三方面着手，系统性开展高速公路长大隧道运营安全风险机理与特征、运营安全风险辨识与评估、运营安全风险监测与决策等研究。重点突破隧道结构病害、机电系统运行以及交通事件等的云感知技术与方法，研究高新技术（如5G、AI、VR以及IoT等）在长大隧道巡检中的集成化应用，推广面向长大隧道的云智能巡检机器人系统。在理论研究和工程示范的基础上，深化研究和系统分析，为公路长大隧道的安全管养提
为贯彻落实《关于深化改革培育世界品质科技期刊的意见》，通过研究编制《蓝皮书（2021）》，基于手的全国科技期刊年检数据和CNKI、WoS（SCI）、Scopus等国内外知名数据库，在调研、统计、分析的基础上，呈现我国科技期刊和科技论文总体发展情况，反映全貌，分析现状，剖析问题，总结规律，预测趋势，探索我国科技期刊的可持续发展路径...
本书面向计算机科学专业的本科生，全面系统地阐述概率与统计相关知识，旨在揭示概率和统计的思想。全书共分为五部分：部分——数据集的描述，涵盖各种描述性统计量（均值、标准差、方差）、一维数据集的可视化方法，以及散点图、相关性和二维数据集的描述；第二部分——概率，涵盖离散型概率、条件概率、连续型概率、马尔可夫不等式、切比雪夫不等式及弱大数定律等；第三部分——推断，涵盖样本、总体、置信区间、统计显著性、实验设计、方差分析和简单贝叶斯推断等；第四
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MIPS体系结构, 在介绍并行、流水线、存储层次、抽象等基本原理的基础上，新增关于领域专用体系结构（DSA）的讨论，关注安全攻击、开放指令集、开源软硬件和再虚拟化等新趋势和新问题，并更新了所有实例和练习，特别是新增了Google TPU实例。本书适合作为高等院校计算机专业的教材，也适合广大
本书以应用需求（领域驱动）为导向，系统介绍了本书作者多年在领域驱动空间模式挖掘技术方面的研究成果。具体包括不需要距离阈值的空间co-location模式挖掘技术、极大频繁空间co-location模式挖掘技术、极大亚频繁空间co-location模式挖掘技术、SPI-闭频繁co-location模式挖掘技术、非冗余co-location模式挖掘技术、高效用co-location模式挖掘技术、实例带效用的高效用co-location模式
本书从理论与应用两个角度介绍了启发式搜索。理论方面，不仅介绍了启发式搜索的基本内容，而且给出了很多新的发展技术，理论研究超前，这是目前其他任何一本相关书籍都未提出的。例如，模式数据库、符号搜索、利用外部存储的搜索以及并行处理单元等。应用方面，本书的Part V详细的介绍了5个应用。书中给出的这些应用讲解深刻，与启发式搜索结合紧密...
随着深度学习理论的不断发展以及 TensorFlow 的广泛应用，基于深度学习的信号分析模型在不同领域产生了深远的影响。本书为TensorFlow 2的使用指南，从软件安装、数据下载、文件管理等方面入手为初级开发者提供细致而全面的介绍。在此基础上，本书系统地介绍了TensorFlow 2在人工神经网络实战项目中的应用，全面覆盖了各种深度学习架构，内容涉及：入门级的二分类模型、回归模型等；进阶级的文本生成模型、图像生成模型、机器翻译模型
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。 ...
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
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
本书是一本针对Java开发人员的图书，旨在帮助Java开发人员掌握Spring Boot的基本使用，以及深入了解Spring Boot的应用及原理。本书内容由浅入深、循序渐进，第1～5章介绍Spring Boot的基础知识（基础入门、配置管理、Starter、自动配置、启动过程与扩展应用、日志管理），第6～9章介绍Spring Boot的综合应用（Web、数据访问、计划任务、缓存、消息队列），第10～12章介绍Spring Boot应
本书从系统的角度，成体系地研究动态数据驱动原理与方法。以数据驱动为根本出发点，揭示了复杂系统的设计、运行、控制与优化规律，从信号感知、结构感知、环境感知、情景感知、语境感知、能量感知、过程感知、网络感知、系统感知等不同维度，介绍了主流的理论与方法，提供了研究复杂系统问题的新思路、新方法...
本书深入介绍了机器学习领域的基本概念和方法，除介绍了Python机器学习库和用机器学习库搭建神经网络模型的方法外，还介绍了机器学习算法的数学理论、工作原理、使用方法、实现细节以及如何避免机器学习算法实现过程中的常见问题。本书涵盖了多种用于文本和图像分类的机器学习与深度学习方法，以及用于生成新数据的生成对抗网络（GAN）和用于训练智能体的强化学习，还介绍了深度学习的新动态，包括图神经网络和用于自然语言处理（NLP）的大型transfor
这是一部有关计算机科学和人工智能之父艾伦?图灵的科普佳作，它生动地介绍了图灵的生平，以通俗易懂的语言展现了图灵在计算机科学、数理逻辑、密码学、人工智能、人工生命、认知科学、机械化数学等诸多领域的杰出成就，其中不乏一些高屋建瓴的思想。例如，作为通用计算模型的图灵机、对判定问题的否证、机器学习的本质、形态发生的动力学解释等。 本书内容细致严谨，从多个视角为我们描述了真实而立体的图灵，可作为研究计算历史的重要参考文献。图灵对国家的无私奉献、
本书是《视觉SLAM十四讲：从理论到实践》一书的姊妹篇。内容比《视觉SLAM十四讲：从理论到实践》略难。系统介绍自动驾驶与机器人中的 SLAM 技术，从零开始搭建一套完整的激光雷达与惯性导航定位建图方案。理论方面使用现代化流形方法进行推导，代码方面则使用简洁明快的现代 C++ 语言实现。本书从最基本的理论与程序代码开始，一步步增加各种模块，省略复杂的工程细节，最后形成一个完整的系统。本书在逻辑上是完整自洽的，在内容上则是通俗易懂的。
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书籍，强调软硬件协同设计及其对性能的影响。本书采用开源的RISC-V指令系统体系结构, 讲解硬件技术、指令、算术运算、流水线、存储层次、I/O以及并行处理器等。第2版将RV64切换为RV32以降低学习难度，新增关于领域定制体系结构（DSA）的讨论以反映新的技术趋势。此外，每一章都增加了“性能提升”和“自学”章节，并更新了大量练习题。本书适
粒计算采用模拟人类大脑的认知思维规律，从而提高解决复杂问题的效率，已经在智能信息处理领域发挥了重要的作用。本书重点从多粒度的视角研究不确定性问题。从多粒度建模和决策两个角度出发，研究多粒度知识空间的结构特征，并在多粒度知识空间的框架下研究不确定性问题的近似描述、粒度优化模型、动态更新模型、决策粒层选择模型及其多粒度联合决策模型等问题...
本书从原理和实战两个方面介绍了强化学习。原理方面，深入介绍了主流强化学习理论和算法，覆盖资格迹等经典算法和MuZero等深度强化学习算法；实战方面，每章都配套了编程案例，以方便读者学习。 全书从逻辑上分为三部分。第1章：从零开始介绍强化学习的背景知识，介绍环境库Gym的使用。 第2～15章：基于折扣奖励离散时间Markov决策过程模型，介绍强化学习的主干理论和常见算法。采用数学语言推导强化学习的基础理论，进而在理论的基础上讲解算法，并
自然语言处理是人工智能的重要方向之一，被誉为人工智能皇冠上的"明珠。它融合了语言学、计算 机科学、机器学习等多学科内容。本书主要包含基础技术、核心技术以及模型分析三个部分。基础技术部分 主要介绍自然语言处理的基础任务和底层技术，包含词汇分析、句法分析、语义分析、篇章分析和语言模型； 核心技术部分主要介绍自然语言处理应用任务和相关技术，主要包括信息抽取、机器翻译、情感分析、智能 问答、文本摘要、知识图谱；模型分析部分主要介绍基于机器学习
工程师需要知道的机器学习和人工智能提供的实例和图示来自Prosise的AI和ML课程,这]课程受到了全球各地许多公司和研究所的青睐和欢迎。作者不涉及让人滑悚然和望而生畏的数学公式,目的只有一个那就 是面向工程师和软件开发人员,帮助他们迅速入门并通过案例迅速运用人工智能和机器学习来解决业务问题。本书讲帮助读者学会什么是机器学习和深度学习以及两者各有哪些用途;理解常用的深度学习算法的原理及其应用;学会标记和未标记数据,监督学习和非监督学习
“人工智能超入门丛书”致力于面向人工智能各技术方向零基础的读者，内容涉及机器学习、视觉感知、情感分析等方向，体系完整、内容简洁、文字通俗，综合介绍人工智能相关知识，并辅以程序代码解决问题，使得零基础的读者快速入门。丛书图文并茂，文字叙述相当有趣，避免了同类读物出现的枯燥乏味的理论阐述，本套书均做到了像读故事书一样学懂技术，让新手能够在不知不觉中理解相关技术，发觉人工智能的魅力...
本书介绍了计算机组成及体系结构的核心知识，内容包括计算机系统的概念、运算、CPU、指令集和汇编语言、并行处理等，是计算机及相关专业了解计算机组成的经典教材...
本书是颇具创新性的 Go 语言实战指南，巧妙地将理论知识与实践案例串联起来，为读者搭建了一套完整的知识体系和方法论。本书以爬虫项目为基础，全面阐述了 Go 语言在网络服务开发中的卓越性能，并深入探讨了如何利用 Go 语言打造高并发的爬虫系统、高性能的分布式系统，以及可扩展的领域驱动的微服务系统。本书有助于 Go 语言开发者根据编码规范，编写出简洁、高效、健壮且易于扩展的代码。同时，本书可以作为高等院校计算机和软件工程等相关专业师生的参
\\\\\\\"本书凝聚了一个从业多年、仍战斗在办公室工作一线的小秘书的实践经验总结和理论思考成果。它不是以往或粗制滥造、或板着面孔、或不说真话的职场书，而是敢于揭露职场真相的真实手记。 它说真话，告诉你职场到底有什么规矩：你不经常找领导汇报，领导就是不高兴；你写文章不懂得研究借鉴，就是写不好；你老在微信上问“在吗”，别人就是讨厌你。职场规矩就是这样，你看清楚了，就能绕开雷区。 它说人话，用口语化的、轻快活泼的字句来组
本书是一本以数据分析为基础的面向统计学、数据科学等专业的统计学著作。本书的宗旨是为每个人提供数据分析方法，为了降低阅读门槛，几乎不涉及高等数学推导。通过本书的学习，你将学会批判性地思考数据，交流你的发现，并仔细评估他人的论点。 本书内容十分丰富，设置精心，书中提供了大量的案例、示例、图、表、技术提示以及重点和难点警示标签等，并通过T1-84图形计算器、Excel、Minitab和StatCrunch展示了大量实际应用。每章末配有数据项
云是数字化时代最具代表性的新兴技术，对社会生活、经济、文化和商业生态格局产生了深远影响。《云鉴》系列第四卷《云涌星聚》将读者带入云的完整业务应用场景，帮助读者深入理解云作为数字化时代的IT基础设施所具备的敏捷、弹性和开放的特征与优势，通过典型数字化转型与业务创新应用案例展现云为现代社会带来的丰富多彩的价值蓝图。撰写本卷预期为诸位读者带来的核心收获是业务价值的升维思考、科技元素的创新赋能。将读者带入到充满智慧、充满活力、充满创新、充满数
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
本书主要介绍一阶子句集的消解原理和命题公式集的稳定模型、一般缺省理论(包括它的几个重要变种)的扩张计算特征与算法和复杂性、容易计算的特殊缺省理论类和缺省逻辑的语义、回答集程序及其拓广(嵌套查询)的基本概念与重要性质，以及架起回答集程序与经典逻辑之间关系桥梁的环公式和程序完备理论...
宋瑞祥 著
[英]蕾秋·乔伊斯 著,焦晓菊 译
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