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计算机技术和互联网技术的迅速发展,使得网络上的网站、网页等各种信息以爆炸性的趋势增长,随之而来的还有大量的冗余信息和垃圾信息,并由此带来了信息泛滥、信息迷航以及信息疾病等一系列问题。这些冗余信息、垃圾信息不但影响着用户对Internet的使用效率和质量,同样影响着网络的健康发展。因此,基于此而产生的网络信息过滤技术相关研究具有巨大的社会效益和经济效益。 网络信息过滤,就是根据用户的信息需求,利用一定的工具从大规模的动态信息流中自动筛
本书内容主要包括大数据访问控制技术研究背景、基于概念格的大数据访问控制、基于密文策略属性加密的大数据访问控制、基于随机策略更新的大数据隐私保护访问控制、基于角色挖掘的大数据访问控制等...
本书结合复杂系统的统计学本质问题—高维性与混杂性, 系统地比较了证实性数据分析 (CDA) 、探索性数据分析 (EDA) 方法特点, 认为对于复杂系统, 采用EDA方法作为突破口, 既能解决“高维性”造成的“维数祸根”难题, 也能充分利用复杂系统7大特征混杂信息, 建立既完整仔细又客观准确的实用模型, 从而能实现系统建模软件的跨学科通用化...
本书对混合智能优化算法、机器学习、图像处理与分析三个前沿领域进行了论述,特别是围绕混合智能优化算法在图像处理分析和机器学习中的参数调优应用问题进行了深入探讨。主要内容包括智能优化算法的混合策略,以及混合智能优化算法在图像增强、图像特征抽取、图像匹配、高光谱图像降维、图像分类中的应用等。本书着重对上述领域的靠前外发展现状进行总结 阐述,作者对混合智能优化算法在图像处理与分析领域中应用的思考。本书适合作为从事图像处理、智能计算相关工作的本
本书对物联网中的关键技术及其在众多生产与生活领域中的应用进行了研究,主要内容涵盖了RFID技术、智能传感器与无线传感器网络技术、物联网通信与传输技术等...
随着社会经济、信息技术的迅速发展,传统的英语教学已经难以适应时代发展的要求,为了使英语教学步伐紧跟时代发展的潮流,将信息技术与英语学科进行合理整合,已成为当前教育教学改革的发展方向,也是深化学科教学改革的根本途径。《信息技术与英语教学融合研究》在吸收前人优秀理论的基础上,结合新的研究成果编写而成的。 《信息技术与英语教学融合研究》不仅对英语教学实践有一定的指导意义,也可为相关的研究者和爱好者提供参考...
《高性能数据挖掘:快速项集挖掘算法及性能研究》主要探讨数据挖掘中的项集挖掘问题,详细介绍了频繁项集、高可用项集、频繁项集、频繁闭项集的定义、挖掘算法、搜索空间剪枝技术、性能优化等方面的内容。《高性能数据挖掘:快速项集挖掘算法及性能研究》的重点在于介绍如何提高挖掘速度、提升挖掘时的内存使用效率;《高性能数据挖掘:快速项集挖掘算法及性能研究》的特色在于不仅对这些挖掘方法与技术在理论上进行描述,同时作者执行了严格的实验用以佐证结论。
虚拟制造是应用计算机仿真技术、交互技术和虚拟现实技术的综合发展及应用,是企业以信息集成为基础的一种新的制造理念。此技术的广泛应用将从根本上改变现行的制造模式,并带动企业组织、管理及生产方式等多方面的变化。本书是基于作者多年来的研究与应用成果,系统地总结和介绍了虚拟制造技术内容新颖,实用性强,通用性高,实例丰富。 ...
目前,大数据产业蓬勃发展,从而带动了人们对于非格式化文本数据的分析需求,本书全面、系统的介绍了文本信息处理的相关技术,包括分词、文本向量化、特征选择、文本相似度计算、文本分类、主题模型、情感计算等内容,并在若干综合性的章节中,设计了独到的模型算法,阐述了算法过程。所有章节都通过实例对过程做详细描述,并辅助以代码或伪代码实现,帮助读者理解,具有高度的可操作性和实用性。本书内容新颖、层次清晰,适合高校教师、研究生、高年级本科生使用,也可供
1.152分钟视频讲解 为引导读者学习,本书对前8章录制了视频讲解,并在章首页设置二维码,可以手机扫码看视频。 2.源代码下载 本书提供了4-9章的源代码,读者可下载后使用,方便读者学习。 3. 写作方法科学合理 l 考虑到读者的学习特点,本书真正从程序员角度出发,重在实践,实用性强。 l 以实战案例倒推理论知识,理论实践相结合,让理论学习更有针对性。 l 选择MongoDB、Redis数据库作为NoSQL技术入门产品,并用电商
计算机在解题的过程中,无论是形成解题思路还是编写程序,都是在实施某种算法,蒋伟,田嵩,孙鹏著的《计算机算法理论与应用》对计算机算法的理论与应用进行了深入分析,首先阐述了计算机算法基础知识,而后分别论述了计算机神经网络算法与应用、数据挖掘算法与应用、MATLAB算法与应用、工程图形算法与应用、数字视频图像处理算法与应用、智能算法与应用、蚁群算法及其应用、群体智能算法及其应用、高维多目标进化算法与应用及视觉算法在智能车中的应用,最后分析了
本书将带领读者一起主动拥抱机器学习,快乐翻越高等数学、算法分析、工程实践这“三座大山”。面对三类读者(会用即可、想深入学习、想成为专家)的学习动机和阅读需求,全书一共用19章来讲解机器学习的各种模型,包括机器学习中基础和关键的线性回归、逻辑回归、决策树、贝叶斯、支持向量机、KNN等。全书具有语言表达轻快、模型讲解细致、图表配备众多的特色。 本书可供计算机、人工智能、大数据等专业的大学生、研究生阅读,也可供需要用到机器学习技术的广
机器学习作为实现人工智能的方法,是一种让计算机具备学习能力的数理技术。本书就以Python为工具,结合实例和代码分析对机器学习中的异常检测和系列数据分析技术进行了详细解说。其中前半部分介绍了基本的分类器和预测器的使用方法,以便读者能够顺利地进行机器学习实践。后半部分以作者的研究经验为基础,介绍了一些应用于实际问题的例子。本书以解说实例源码为中心,特别适合有一定编程基础、对机器学习技术感兴趣的高校学生学习,也适合将机器学习技术应用于实际
本书共分为 8 章,主要内容包括与人工智能相关的数学知识,Python 语言所特有的语法和技巧,Docker 模型透明无缝地发布的实现,业界优秀的 Git 代码版本管理工具,模型开发环境的配置,高级人工智能开发工程师常用的 IDE 开发工具,经典神经网络模型的剖析和分解,RPC 远程调用的实现,训练样本的序化组织结构TFRecord,模型的训练、保存和封装发布,模型训练的 GPU 配置和机制策略的部署,模型从训练到发布的完整示例等...
(美)艾玛·克莱因(EmmaCline
宋瑞祥
刘争争
[日]熊田千佳慕著,张勇译
老王子
汪曾祺
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