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本书基于软件测试过程模型，构建软件测试价值模型、能力模型及基于能力战略的软件测试策略框架，讨论软件测试终止、测试预言、测试生成问题。基于图结构、图元素及软件失效行为，介绍逻辑驱动、数据驱动、剖面驱动的基础理论、基础技术及实践者方法。基于技术创新及软件测试发展需求，构建面向服务、大数据及应用、软硬件一体化测试的技术框架，讨论基于服务模型的形式化描述及求解、服务实体及基于时间波动的服务实时性测试、大数据算法及应用性能测试、基于环境剖面及多
在数学学科领域，鲁棒优化与凸优化、分式优化、多目标优化等优化理论具有相同的重要地位。在经济、人工智能、通信、信号处理、电气自动化等领域，做出稳健的决策和得到可靠的分析结果至关重要。然而，随着影响决策和分析结果的因素不断增加，决策的稳健性和分析结果的可靠性难以保证。鲁棒优化为获得稳健决策和可靠分析结果提供了数学理论基础，在经济、人工智能、通信、信号处理、电气自动化等领域的作用和重要性日益凸显。目前国内有凸优化、分式优化和多目标优化相关书
本书包括概率论、数理统计两部分，涉及条件分布、期望、大样本理论、估计、假设检验、非参数方法、线性统计模型、统计模拟等，内容取材比较时尚新颖。新版不但重写了很多章节，还介绍了在计算机科学中日益重要的Chernoff界，以及矩方法、Newton法、EM算法、枢轴量、似然比检验的大样本分布等方面的知识，将目前研究前沿的一些问题深入浅出地融人教材。书中内容丰富完整，适当地选择某些章节，可以作为一学年的概率论与数理统计课程的教材，亦可作为一学期
本书延续前几版的目标，涵盖抽象代数导论课程需要了解的所有主题。新合著者尼尔·布兰德仔细而又认真地修订了这本经典教材，根据其使用本教材的多年授课经验，对其内容进行了有意义的和有价值的更新。本书为学生提供了坚实的基础，并且通过对每种方法详细解释这种方法是做什么的，如何做，以及为什么作者会选择这种方法，可以帮助读者更入地了解代数。本版还包括一些抽象代数的应用，如RSA加密和编码理论，以及应用Gr?bner基础的例子...
计算机安全是信息科学与技术中极为重要的研究领域之一。本书覆盖了计算机安全中的各个方面，不仅包括相关技术和应用，还包含管理方面的内容。全书包括5个部分共24章：第1部分计算机安全技术和原理，涵盖了支持有效安全策略所必需的所有技术领域；第2部分软件安全和可信系统，主要涉及软件开发和运行带来的安全问题及相应的对策；第3部分管理问题，主要讨论信息安全与计算机安全在管理方面的问题，以及与计算机安全相关的法律与道德方面的问题；第4部分密码编码算法
Gilbert Strang是麻省理工学院数学教授，美国国家科学院院士和美国艺术与科学院院士，在有限元理论、变分法、小波分析及线性代数等领域卓有成就，著有多部经典数学教材，开设多门开放式课程，享有国际盛誉。本书是深度学习的导论，全面介绍机器学习的数学基础，阐述架构神经网络的核心思想，主要内容包括线性代数的重点、大规模矩阵的计算、低秩与压缩传感、特殊矩阵、概率与统计、**化、数据学习等。本书可作为数据科学方向的数学基础课程教材，也可供人
随着数字化、网络化、智能化时代的到来，社会产业的创新逻辑迎来了重要变革，以互联网、大数据、人工智能为基础的科技革命带动了全球价值链和国际分工的变化。《群智创新设计》充分顺应产业需要和时代需求，将人工智能与创新设计相结合，系统地研究了创新设计活动的发展历程、创新设计模式的演变与迭代，梳理了群智创新设计的概念与内涵，构建了群智创新设计理论与方法体系，建立了群智创新设计新范式，讲好中国故事，宣扬中国设计，为国内人工智能、创新设计和设计学科的
目前，组合导航中较成熟的滤波方法为常规卡尔曼滤波、UKF、粒子滤波、联邦滤波等，而基于模型与统计特性的多尺度滤波方法作为一种新的融合方法，近些年来在目标跟踪领域得到成功应用。为此，本书内容以提高组合导航系统的精度为目标，系统研究了基于多尺度滤波的组合导航系统信息融合方法，具体内容包括基于量测预处理技术的组合导航系统、多尺度融合方法在GNSS动态滤波以及在GNSS/SINS组合导航系统中的应用，同时也系统研究了多尺度融合方法在多传感器组
本书全面介绍区块链发展历史及密码学在区块链中应用研究成果。全书共6章,第1章介绍密码学与区块链原理,第2章介绍区块链技术架构与发展,第3章介绍哈希函数及其在区块链中的应用,第4章数字签名及其在区块链中的应用,第5章介绍密码协议及其在区块链中的应用，第6章介绍区块链中高级密码学原语与协议。本书不仅包括密码学的实用算法与协议,同时也覆盖了适合区块链应用的密码学的近期新研究成果,是首本关于区块链中所采用密码学方法与技术的系统性著作，力求使读
ICT技术的发展与人文社会的结合，促使了电子游戏的迅速发展并成为当今时代不可缺少的元素。本书从地图角度入手，以游戏地图为主题，探求游戏地图的内涵、理论突破、带来的影响。重点论述人机物的融合下游戏地图的发展、游戏地图的表现形式和类别、游戏地图的空间导航和引路、游戏地图的时空观、游戏地图的功能意义，论述游戏地图设计的不同模式和表现效果...
本书结合现实社会呈现的信息化特征以及信息化基础设施特性，分析和介绍了寓于信息及数字中的"智能"的概念、技术要点以相关关系等问题，并简单介绍了一些哲学问题...
数系的扩充始终贯穿于数学理论的发展之中.本书利用交互式定理证明工具Coq, 在Morse-Kelley 公理化集合论形式化系统下,给出中国科学与技术大学汪芳庭教授在其《数学基础》中采用算术超滤分数构造实数的机器证明系统, 包括超滤空间与算术超滤的基本概念、超滤变换以及用算术超滤构造算术模型的形式化实现, 构建了非标准实数模型, 自然包含标准实数模型, 并且给出滤子扩张原则和连续统假设蕴含非主算术超滤存在的形式化验证. 在我们开发的系统
本书从模型的结构和数据基础两个方面解构大语言模型，以便帮助读者理解和搭建类似ChatGPT的系统。在模型的结构方面，大语言模型属于深度神经网络，其设计核心是注意力机制，因此，本书涵盖了多层感知器、卷积神经网络和循环神经网络等经典模型。在模型的数据基础方面，本书既涉及模型训练的工程基础，如反向传播，又涉及数据的使用方式，如迁移学习、强化学习，以及传统的监督学习和无监督学习。此外，本书还阐述了如何从计量经济学和经典机器学习模型中汲取灵感，
本书旨在介绍边缘计算和内容分发网络（CDN）的相关技术，主要包括边缘计算的发展和技术概述、CDN技术概述和主要技术原理、多媒体网络与系统通信主要协议、流媒体系统、P2P与CDN的结合与发展、数据驱动的CDN资源管理技术、边缘计算环境下虚拟机资源配置技术、边缘计算数据资源的索引定位与冗余放置技术以及边缘计算环境下的服务部署和任务路由。本书旨在帮助读者了解边缘计算和CDN技术的基本概念和应用场景，深入掌握其主要技术原理和实现方法...
本书从介绍什么是数据结构开始，继而对高级数据结构与算法进行分析。本书以独特的方式，清晰地将每种数据结构的接口与其实现分离开来，即将如何使用数据结构与如何对数据结构编程相分离，本书从抽象思维和问题求解的角度出发，为数据结构和算法提供实用的介绍，并采用现今流行的Java编程语言来实现，是数据结构与算法分析的理想教材...
在人工智能技术的大力驱动下，智能控制与强化学习发展迅猛，优选自动化设计与控制日新月异。本书针对复杂离散时间系统的优化调节、很优跟踪、零和博弈等问题，以实现稳定学习、演化学习和快速学习为目标，建立一套优选的值迭代评判学习控制理论与设计方法。首先，对优选值迭代框架下迭代策略的稳定性进行全面深入的分析，建立一系列适用于不同场景的稳定性判据，从理论层面揭示值迭代算法能够实现离线很优控制和在线演化控制。其次，基于迭代历史信息，提出一种新颖的收敛
对象代理数据库系统既具有关系数据库的灵活性，又具有面向对象数据库表现复杂语义的能力，非常适合管理结构复杂、语义丰富的数据。本书根据作者提出的对象代理模型，给出对象代理代数，描述对象代理数据库语言，并围绕对象代理数据库的存储管理、查询处理、事务管理和安全机制等实现技术进行深入介绍，使读者能够全面掌握对象代理数据库系统原理...
本书是一本借助演示动画来讲解算法和数据结构的入门书。书中首先介绍阅读本书所需的大力度优惠限度的编程知识和基本概念。然后针对各个算法和数据结构，在指出其解决的问题后，通过空间结构、数据、时间结构（算法流程）、计算4个方面详细讲解。最后介绍相关的伪代码和应用示例。本书涉及的算法与数据结构较为全面，通过基于动画的可视化、详细的介绍和伪代码三方面进行讲解，帮助读者直观掌握各算法和数据结构的动作原理...
“注意”作为一切思维活动的起点，一直是哲学、心理学和认知神经科学的重点研究对象。随着计算机技术的发展，人类对注意力机制的模拟和应用成为计算机科学领域的热点研究方向——让计算机能够具有类似人类的注意力机制，使其能够有效地应用于对数据的理解和分析。Transformer模型诞生后，注意力机制在人工智能各大重要领域的研究和应用更是如火如荼，成果丰硕。 《人工智能注意力机制：体系、模型与算法剖析》从注意力机制这一重要角度入手，阐述注意力机制的
本书以赢者通吃网络和马太效应为研究对象，从优化视角构建、分析和设计网络模型，并建模计算社会系统中的马太效应，同时探讨时延和网络切换等条件下的模型。本书提供关于神经动力学算法，详细介绍分布式协同建模的赢者通吃网络，并给出该类方法在解决相关领域的科学和工程问题中的应用，以辅助读者更深入地理解基于竞争与合作网络问题的解决思路...
本书基于认知神经科学视角，在系统性梳理现有研究的基础上，从传统的电商网站到电商直播、虚拟现实、智能会话代理和机器人等新型平台，再到脑机接口这一人机交互的优选阶应用，对这些数智平台的用户行为及其背后的认知机制进行探讨，并对用户在这些平台上的信息安全和隐私决策行为进行了研究。本书遵循“平台特征—机体反应—用户行为”的路径对研究现状进行梳理并构建研究框架，厘清并解读用户在这些数智平台上的交互行为，并对未来将认知神经科学方法应用于信息系统和人
《Django Web项目开发实战》详细阐述了与Django开发相关的基本知识，主要包括Django简介，模型和迁移，URL映射、视图和模板，Django admin简介，服务于静态文件，表单，高级表单验证和模型表单，媒体服务和文件上传，会话和身份验证，高级Django管理和定制，高级模板和基于类的视图，构建REST API，生成CSV、PDF和其他二进制文件，测试机制，Django第三方库，在Django中使用前端JavaScr
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
本书从机器学习的角度系统地讨论自然语言处理，提供了对NLP解决方案更深入的数学理解。学生可以利用这些知识来解决NLP任务，并建立更好的NLP模型...
本书围绕自主无人系统发展背景、发展现状、技术挑战、伦理道德和政策法律等问题展开阐述。首先介绍了自主无人系统的相关概念、发展历程、发展现状和发展趋势；其次重点分析了自主无人系统涉及的关键技术，包括感知与认知、决策与规划、行动与控制、交互与协同、学习与进化等；然后分析了使用自主无人武器系统面临的伦理道德与政策法律问题，并介绍了主要国家的法律和相关政策；最后对自主无人系统的发展前景进行了展望，指出自主无人系统发展的最终目标是人机协同、人机共
本书针对当代社会日益复杂的应急管理挑战，以时空感知大数据为核心，系统探讨了一系列模型、技术和应用。本书内容分为模型篇、技术篇和应用篇。模型篇重点研究时空大数据的表征与提取模型，以及时空感知大数据的存储和查询模型，为读者在处理和管理海量时空感知数据方面提供指导。技术篇关注于利用时空感知大数据支持应急管理决策和行动的核心技术，涵盖人群行为计算、突发事件检测与分类、应急疏散路径规划、应急物资调度与应急指挥等领域。应用篇则展示了在大型活动安全
本书基于中国工程院重大咨询研究项目人工智能2.0子课题“自主式高级无人系统”编写，将针对智能无人系统共性基础理论与关键技术，以及无人机、无人车、轨道交通自动驾驶、服务机器人、空间机器人、海洋/极地机器人、无人船、离散制造业无人车间 /智能工厂、流程工业无人车间/ 智能工厂、高端智能装备等智能无人系统的智能技术以及自主无人操作系统，重点介绍国内外研究现状、主要研究问题以及未来发展趋势。为我国人工智能发展提供咨询参考...
本书主要介绍和探讨计算机视觉的一系列核心主题，包括相机成像，图像处理、分析和感知，三维重建等。首先介绍了相机模型、成像过程以及图像的颜色模型、照射模型、渲染模型等；然后系统性地介绍了图像滤波、特征提取、图像和视频感知与理解等多种任务，不仅详细讲解了各任务中的经典方法，还全面地介绍了前沿的基于深度学习的方法；最后介绍了三维重建中涉及的几何原理、重建步骤以及基于深度学习的新方法。本书针对每一个核心问题单独成章，并着重讲解基本概念。通过大量
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...
本书涵盖了控制系统的基本概念和基本方法。首先介绍了控制系统常用的基本元件和基本概念、拉普拉斯变换及其逆变换、传递函数及频率特性。随后给出了常系数线性系统分析与设计的解析方法和频域方法，包括稳定性和李雅普诺夫第二方法、特性曲线、米哈伊洛夫判据及稳定性区域划分、反馈系统及其镇定，讨论了调节系统的品质指标、校正综合以及根轨迹法及其应用。最后介绍了非线性系统的分析方法包括相空间方法、谐波平衡法，刻画了非线性特性对随动系统的影响...
本书介绍了深度学习的体系结构，以及在各种NLP任务的应用，包括文档分类、机器翻译、语言建模和语音识别。并提供使用真实世界的应用程序的工具和库的介绍。为NLP和语音识别的深度学习解释了适用于NLP和语音的深度学习方法，并提供了实际的案例研究与代码...
本书系统地讲解了深度学习技术，阐明核心概念和实践编程技术，是开发者、数据科学家、分析师，以及之前没有机器学习或统计经验的人员人员的理想选择。 本书介绍了深度神经网络的人工神经元和全连接、卷积和循环层等基本构建模块，展示了如何使用它们来构建优选的架构。书中还讲解了如何使用这些概念构建计算机视觉和自然语言处理（NLP）网络，包括Mask R-CNN、GPT和BERT。此外，书中还描述了自然语言翻译器和能根据图像内容生成自然语言系统的原
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。本书适合
《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
本书涵盖了Transformer在NLP领域的主要应用。首先介绍Transformer模型和Hugging Face 生态系统。然后重点介绍情感分析任务以及Trainer API、Transformer的架构，并讲述了在多语言中识别文本内实体的任务，以及Transformer模型生成文本的能力，还介绍了解码策略和度量指标。接着深入挖掘了文本摘要这个复杂的序列到序列的任务，并介绍了用于此任务的度量指标。之后聚焦于构建基于评论的问答系统，
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
本书采用自顶向下方法并辅以面向编程的方式，基于现代可编程GPU的WebGL 2.0着色器编程，综合利用HTML5、JavaScript和GLSL(OpenGL ES 3.0)，开发可以在各种浏览器中运行的三维图形应用程序，同时系统地介绍了现代计算机图形学的核心概念、原理和方法。本书是作者多年教学与科研的结晶，涵盖了交互式图形编程、可编程GPU绘制流水线、变换与观察、光照与着色、曲线与曲面建模等计算机图形学的基本内容，以及离散技术、层级
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
学科的范式(科学观与方法论)是指导学科研究的**引领力量。然而作者发现：作为信息学科高级篇章的人工智能却遵循着物质学科的范式，使人工智能的研究严重受限。因此，本书实施了人工智能的范式革命：总结了信息学科的范式，以此取代物质学科范式对人工智能研究的统领地位；在信息学科范式的引领下，构筑人工智能的全局模型，揭示普适性智能生成机制，开辟机制主义的人工智能研究路径，重构人工智能的基本概念；发掘信息转换与智能创生定律，创建机制主义通用人工智能理
本书主要研究了多媒体指令专利技术。逐一解读Intel以专利形式公开的多媒体专利技术路径和技术方案，同时研讨了技术之间的关系，并进行分析评判，可用于指导后来者的研发实现和指示技术突破方向。X86是当代最经典主流的微处理器体系结构。本书从专利技术角度全面研究了X86体系架构，以及实现路径，分析总结了其中规律...
《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...
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...
人工智能方兴未艾，机器学习算法作为实现人工智能最重要的技术之一，引起了无数相关从业者的兴趣。本书详细介绍了机器学习算法的理论基础和高级实践案例，理论部分介绍了机器学习项目体系搭建路径，包括业务场景拆解、特征工程、模型评估和选型、模型优化；实践部分介绍了业界常见的业务场景，包括计算广告、供需预测、智能营销、动态定价。随书附赠所有案例源码，获取方式见封底。 本书内容深入浅出，理论与实践相结合，帮助计算机专业应届毕业生、跨专业从业者、算法工
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
复杂人机系统中，如何优化人机交互过程、让用户操作舒适且提高系统安全工效，人、机和环境的匹配和相容是一条非常重要的原则。本书坚持理论探索与实践创新相统一，在系统梳理本研究团队20余年围绕相容性原理所开展的相关研究成果的基础上，结合国内外围绕此问题所的相关经典及前沿研究成果，对相容性的理论原理、实践应用和未来研究展望等方面进行了系统阐述，为复杂系统人机界面及空间环境布局设计提供了理论支撑和科学依据，也为读者后详细了解相容性原理在不同情况下
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...
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...
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
梁实秋
吴晗 著
[日]熊田千佳慕著,张勇译
[英]蕾秋·乔伊斯 著,焦晓菊 译
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