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智能优化正在成为人工智能、计算机科学、信息科学、生物信息学、仿生学、自然科学诸多领域交叉融合研究的前沿学科，它为解决许多领域中缺乏准确数学模型的复杂系统优化问题提供了强有力的工具。 本书将第1版的106种原创的智能优化算法与涌现计算增加到159种，全面地反映该领域创新性的研究成果，堪称国内优选的智能优化算法大全。全书共六篇：第一篇仿人智能优化算法（21种）；第二篇进化算法（12种）；第三篇群智能优化算法（70种）；第四篇仿植物生长算法
本书主要介绍了智能计算技术相关的理论方法与关键技术，并对典型的应用领域与平台也进行了相关介绍和讨论。全书共10章，简要介绍智能的起源、智能与计算等研究背景及意义，详细介绍了机器学习、深度学习等模型与算法及其应用，着重介绍了图神经网络模型、网学习模型、神经网络架构搜索和大数据资源服务等技术，并面向智能交通和网络交易支付等领域和场景详细介绍了智能技术相关的应用...
本书是关于三维点云核心技术原理与方法的一部专著，其重点是基于点云模型的三维空间感知、识别理解与重建。全书共上下册两本，包含四大部分15章。该上册包含章节为：第一部分点云获取与预处理(点云获取、点云去噪简化与重采样、点云补缺)、第二部分点云特征分析与计算(点云特征分析、点云物体骨架提取、点云物体脊骨线提取)、第三部分点云识别与理解(点云物体分割)。该书不仅全面介绍了三维点云模型的基本概念和相关知识，力求突破三维点集几何学的范畴，更专注于
本书旨在为有兴趣更好地理解数学和统计的学生提供一个可访问的、全面的教科书，这些数学和统计知识是数据科学和机器学习算法的基础...
本书从人工智能、机器学习和深度学习三者的关系开始，以深度学习在计算机视觉、自然语言处理和推荐系统的应用实践为主线，逐步剖析模型原理和代码实现。书中的内容深入浅出，通过原理与代码结合、产业实践和作业结合的方式，帮助读者更好地掌握深度学习的理论知识和深度学习开源框架的使用方法。为了让更多的读者从中受益，快速应对复杂多变的AI应用，书中还 介绍了各种模型资源和辅助工具，旨在帮助读者在人工智能的战场上和“AI大师”一样无往不利。 人工智能是
本书分为综述篇、技术篇、产研篇、应用篇及附录等部分。力求全面、完整、真实的介绍磁光电混合存储的技术、市场和应用发展现状及趋势，为大数据存储行业提供技术和市场的发展路线图，可为相关政府部门、科研机构、高校、企业研究磁光电混合存储理论、技术及开发应用提供参考...
本书全面、深入地探讨了人工智能(AI)领域的理论和实践，以统一的风格将当今流行的人工智能思想和术语融合到引起广泛关注的应用中，真正做到理论和实践相结合。全书分7个部分，共28章，理论部分介绍了人工智能研究的主要理论和方法并追溯了两千多年前的相关思想，内容主要包括逻辑、概率和连续数学，感知、推理、学习和行动，公平、信任、社会公益和安全；实践部分完美地践行了“现代”理念，实际应用选择当下热度较高的微电子设备、机器人行星探测器、拥有几十亿用
本书介绍了经典人工智能(逻辑或演绎推理)和现代人工智能(归纳学习和神经网络)之间的覆盖范围。分别阐述了三类方法：演绎推理方法： 这些方法从预先定义的假设开始，并对其进行推理，以得出合乎逻辑的结论。底层方法包括搜索和基于逻辑的方法。这些方法在第 1 章到第 5 章中讨论。归纳学习方法：这些方法从例子开始，并使用统计方法来得出假设。示例包括回归建模、支持向量机、神经网络、强化学习、无监督学习和概率图形模型。这些方法在第 6 章到第 11
当今世界正处于从工业经济向数字经济加速转型的大变革时代，全面推进数字化转型已经成为新时期企业生存和发展的必答题。本书创新性地以问答的形式，围绕数字化转型"为什么”"是什么”"干什么”"怎么干”等方面，以100个转型的共性问题为牵引，通过共创的方式形成集"问题+关键知识点+典型案例+解决方案”为一体的知识体系，服务于企业、服务机构、科研院所、行业组织、政府部门等，以形成推进数字化转型的广泛共识，促进形成转型工作合力。 本书由点及面，深入
◎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...
本书是脑-机接口(BCI)的经典著作，自在缩小BCI研究与实际应用之间的差距，推动BCI技术走出实验室，走向实际应用。主要介绍和论述实用化BC传感器及其信号处理，实用化BCI的设备、应用及用户群体，BCI实际应用接口和环境，实用化BCI基础设施建设中新出现的问题。 鉴于BCI研发和应用的跨学科性质，本书不仅可供从事BCI研发的人员参考，也可供受认知与神经科学启发的人工智能（包括类脑计算、脑机智能融合等方向）的研发人员参考；本书
本书分为三篇，分别涉及大数据处理中的键值存储、容错存储、数据一致性三个领域。每篇首先简要介绍相关领域的基础知识、系统优化的关键技术以及主流的系统等，然后介绍作者在相关领域的部分研究成果。具体来说，在键值存储方面，介绍了动态布隆过滤器设计、哈希分组与键值分离技术相结合的存储结构设计、哈希索引与日志结构合并树相结合的索引结构设计等方面的优化方法，旨在降低读、写放大，提升读、写与范围查询的性能；在容错存储方面，介绍了纠删码的数据布局、故障数
大数据是推动创新型国家建设的重要战略资源。本书从机器学习、可视分析、知识处理、数据挖掘等角度出发，详细讨论了大数据分析的相关基础理论和技术方法，主要包括：大数据机器学习理论与方法，大数据可视分析理论与方法，多源不确定数据挖掘方法与技术，自动深层化知识处理方法与技术，大数据分析平台、标准与应用示范等。本书总结了部分代表性工作，并呈现给读者...
《二维码技术与应用》总体上分为两大部分：首部分全面介绍二维码技术；第二部分介绍二维码的主要应用。首部分共分七章，包括二维码技术概述、二维码编码基础理论、二维码生成技术、二维码识读技术、二维码检测技术，并介绍了当前全球主要应用的二维码码制——汉信码、417条码、QR码和数据矩阵码（DM码，DataMatrix码）。第二部分则介绍了二维码在生产制造、商品流通、医疗、追溯、监管等领域的应用，使读者对二维码的应用有所了解，在其寻求运用二维
本书为多目视觉下多目标的检测、跟踪技术，包括多目视觉环境软硬件平台的设计，及多摄像机的标定及三维坐标的计算，单目下多运动目标检测、跟踪方法，双目视觉下基于三维跟踪技术，多目视觉下的三维跟踪技术。其中软硬件平台设计、摄像机标定是多目视觉下检测、跟踪的前提，单目多运动目标检测是进一步跟踪的基础。介绍了多目视觉环境下多目标检测跟踪涉及的各项技术，并针对无明显特征区分多目标、弱小目标、机动目标及运动背景等运动目标检测跟踪面临的问题，给出了多目
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
《深度学习全书——公式+推导+代码+TensorFlow全程案例》共有15章，分为5部分，第一篇说明深度学习的概念，包括数理基础，特点是结合编程解题，加深读者印象，第二篇说明TensorFlow的学习地图，从张量、自动微分、梯度下降乃至神经层的实践，逐步解构神经网络，第三篇介绍CNN算法、影像应用、转移学习等，第四篇则进入自然语言处理及语音识别的领域，介绍RNN/BERT/Transformer算法、相关应用等，最后，介绍了强化学习的
进化算法是一类基于群体的启发式搜索优化策略，这类方法结构灵活、易于理解、适用领域广泛，得到许多研究者和工程技术人员的高度重视。该书是作者多年研究成果的总结，共分6章，着重研究了基于复杂适应度函数的进化算法、化学反应算法、人工内分泌系统、反向差分进化算法等高级计算智能方法和信息处理，并在目标识别和跟踪、车辆路径问题等复杂实际场景中得以应用...
本书的内容包括8章，讨论了命题演算和一阶谓词演算的希尔伯特公理系统，包括命题演算和谓词演算系统中逻辑语言的语法定义，形式推演证明系统的建立，逻辑语言的语义定义，以及两个形式系统的元理论，主要是有效性和接近性的定义和证明。以此揭示任何形式系统的组成部分、构建方法、需要研究处理的主要问题、方法和技术。还介绍了如何基于形式逻辑建立各种形式化数学系统，帮助读者理解数理逻辑和数学系统的关系。最后介绍了图灵机的定义，并且讨论了如何图灵机的状态转移
脑与语言认知是一门新兴的交叉学科，语言是人类区别于其他动物的最重要特征，在人类进化过程中语言的使用成为人脑重量(从远古的300g增加到现在的1200~1400g)和容积增长的决定性因素，可以说人脑与语言是共同进化的。本书内容丰富，代表着本学科的国际前沿。为语言学、认知科学、人工智能等学科的发展起促进作用，脑的理论模型对引导认知科学和语言理解有重大意义。内容均来自于实验，保证了结论的真实性、可靠性，而且涉猎内容广泛、丰富多彩、图文并茂，
本书内容分为五章，前四章基本涵盖了目前较为常用的数据建模方法，是从数据挖掘中提炼出的科学的、可教学的、有模型的内容。第五章是利用数学建模竞赛中数据建模的案例结合现实数据为读者展示了数据建模的的全过程，帮助读者应用前四章的模型和方法解决实际问题。第一章首先对数据建模的任务和重要性进行了概述，接着介绍数据建模的全过程和数据的可视化展现；第二章、第三章介绍了数据建模中常用的两个软件：MATLAB、SPSS，重点介绍了数据建模中涉及到的两个软
本书是一本内容丰富、取材新颖的计算机图形学著作，在前一版的基础上进行了全面扩充，增加了许多新的内容，覆盖了近年来计算机图形学的近期新发展和成就。全书层次分明、重点突出，并附有使用OpenGL编写的大量程序及各种效果图，是一本难得的优秀教材。全书共分为24章及3个附录，全面系统地讲解了计算机图形学的基本概念和相关技术。作者首先对计算机图形学进行综述；然后讲解二维图形的对象表示、算法及应用，三维图形的相关技术、建模和变换等；接着介绍光照模
本书将数学理论与实例相结合，这些实例以最*优选的通用机器学习框架为基础，由Python实现，向读者介绍更复杂的算法。全书共25章，包括机器学习模型基础、损失函数和正则化、半监督学习导论、高级半监督分类、基于图的半监督学习、聚类和无监督学习模型、高级聚类和无监督学习模型、面向营销的聚类和无监督学习模型、广义线性模型和回归、时序分析导论、贝叶斯网络和隐马尔可夫模型、最*大期望算法、成分分析和降维、赫布学习、集成学习基础、高级提升算法、神经
本书介绍如何在PyTorch框架中使用BERT模型完成自然语言处理（NLP）任务。BERT模型是当今处理自然语言任务效果优选的模型。掌握了该模型，就相当于掌握了当今主流的NLP技术。 本书共3篇。第1篇介绍了神经网络的基础知识、NLP的基础知识，以及编程环境的搭建；第2篇介绍了PyTorch编程基础，以及BERT模型的原理、应用和可解释性；第3篇是BERT模型实战，帮助读者开阔思路、增长见识，使读者能够真正驾驭BERT模型，活学活用，
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...
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...
本书旨在介绍四元数神经网络稳定性理论及应用的研究现状、典型模型、常用研究方法。具体内容包括：四元数神经网络渐近稳定性、四元数神经网络鲁棒稳定性、四元数神经网络u-稳定性及均方稳定性、四元数神经网络Mittag-Leffler稳定性、四元数神经网络Lagrange稳定性及H-U稳定性、四元数神经网络多稳定性、四元数神经网络无源性及状态估计、四元数神经网络在联想记忆中的应用，并通过大量的数值仿真实例演示了理论结果的有效性。本书选材时强调新
本书系统地介绍了三支决策空间理论的基本原理与基本方法。全书共分8章，内容包括三支决策空间理论的相关基本概念--偏序集、模糊集、粗糙集、三支决策；三支决策空间的建立--决策评价函数公理、三支决策空间上的三支决策、基于各类集合的三支决策、动态三支决策和双评价函数的三支决策；三支决策空间的构造--三支决策的聚合、半三支决策空间及其转化；三支决策空间的推广--广义三支决策空间和基于三角模的决策评价函数构造。书中阐述的重要概念附有英文对照，便于
《Python应用数值方法——解决工程和科学问题》是为想要学习和应用数值方法来解决工程和科学问题的学生撰写的。书中提供了足够丰富的理论知识。如果读过本书的姊妹篇《工程与科学数值方法的MATLAB实现(第4版)》，就会发现过渡到Python程序是无缝的！不需要事先具有Python编程经验。 本书以解决问题为导向，强调理论联系实际。各章均引入实际的工程和科学问题，提供从相关概念定义、理论分析到算法实现的全套解决方案。每章末尾安排有课后习题
缪哲 著
梁实秋
宋瑞祥 著
[美]艾玛·克莱因 著,韩冬 译
刘争争
老王子
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