Vapnik（瓦普尼克）于20世紀(jì)末提出的支持向量機(jī)結(jié)構(gòu)，通過將樣本從低微空間向高維空間的映射來實(shí)現(xiàn)樣本的線性劃分，從而可獲得預(yù)測的通用規(guī)則。該理論的通用性、魯棒性、計(jì)算高效性使機(jī)器學(xué)習(xí)理論研究取得飛速的發(fā)展。然而，實(shí)際工程的原始數(shù)據(jù)中可能隱含著一些非常規(guī)的信息，本書稱為特權(quán)信息。這些具有某種特殊意義的特權(quán)信息有的僅存

本書系統(tǒng)地闡述了移動性數(shù)據(jù)建模、管理和分析的內(nèi)容，從移動性數(shù)據(jù)建模與表達(dá)、移動性數(shù)據(jù)分析、移動性數(shù)據(jù)應(yīng)用三個方面深入介紹了移動數(shù)據(jù)管理技術(shù)和應(yīng)用。本書由四篇組成：第一篇涉及移動性數(shù)據(jù)處理的基本概念和術(shù)語、數(shù)據(jù)采集與存儲管理的基本技術(shù)；第二篇涉及移動性知識的管理過程，具體包括移動性數(shù)據(jù)挖掘、知識發(fā)現(xiàn)的方法與系統(tǒng)、可視化知

全書匯集了作者在壽命預(yù)測、維修決策方面的**研究成果。第1章對維修決策建模與優(yōu)化技術(shù)進(jìn)行整體概述，重點(diǎn)對部分可觀測系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀進(jìn)行總結(jié)。第2章、第3章利用可觀測Markov決策過程相關(guān)理論對維修效果不完美情形下部分可觀測系統(tǒng)的**維修問題進(jìn)行研究。第4章、第5章針對失效模式相互影響、性能數(shù)據(jù)隨機(jī)丟失等情形，研究如何利

本書以Excel2021辦公軟件為操作平臺，創(chuàng)新地借助當(dāng)下最熱門的AI工具——ChatGPT，來學(xué)習(xí)Excel數(shù)據(jù)處理與數(shù)據(jù)分析的相關(guān)方法、技巧及實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用，同時也向讀者分享在ChatGPT的幫助下進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的思路和經(jīng)驗(yàn)。 全書共10章，分別介紹了在ChatGPT的幫助下，使用Excel在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用、建立數(shù)據(jù)庫、

本書注重從計(jì)算思維的角度來闡述計(jì)算機(jī)學(xué)科知識，對計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)的教學(xué)內(nèi)容和知識體系進(jìn)行整合、調(diào)整和補(bǔ)充。在內(nèi)容組織上，側(cè)重闡述計(jì)算機(jī)學(xué)科入門的基本概念和基礎(chǔ)理論，摒棄過于專業(yè)、深入的理論知識，降低初學(xué)者的學(xué)習(xí)難度，同時保持知識體系和結(jié)構(gòu)完整性�！禕R》本書配套有《大學(xué)計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)教程》，從實(shí)踐應(yīng)用出發(fā)，側(cè)重于Window

本書是一本旨在幫助架構(gòu)師在人工智能時代展翅高飛的實(shí)用指南。全書以ChatGPT為核心工具，揭示了人工智能技術(shù)對架構(gòu)師的角色和職責(zé)進(jìn)行顛覆和重塑的關(guān)鍵點(diǎn)。本書通過共計(jì)13章的系統(tǒng)內(nèi)容，深入探討AI技術(shù)在架構(gòu) 設(shè)計(jì)中的應(yīng)用，以及AI對傳統(tǒng)架構(gòu)師工作方式的影響。通過學(xué)習(xí)，讀者將了解如何利用ChatGPT這一強(qiáng)大的智能輔助工

本書選取一些自然科學(xué)的經(jīng)典知識和案例，如數(shù)學(xué)中的傅里葉變換、圓周率，計(jì)算機(jī)技術(shù)中的RSA加密，數(shù)學(xué)建模中的微分方程數(shù)值算法，航天領(lǐng)域的火箭、發(fā)動機(jī)、衛(wèi)星軌道和衛(wèi)星探測等，將這些案例中的知識點(diǎn)、研究和計(jì)算過程與Python編程的應(yīng)用有機(jī)結(jié)合，帶領(lǐng)讀者初步體驗(yàn)和學(xué)習(xí)使用Python進(jìn)行數(shù)學(xué)建模、數(shù)據(jù)處理等。

本書是一本關(guān)于自動目標(biāo)識別評估理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用的專著,是作者長期以來科研工作的總結(jié).書中廣泛收集了該領(lǐng)域國內(nèi)外專家的成果，結(jié)合作者的研究成果,提出了一些獨(dú)立的學(xué)術(shù)見解.全書共8章：第1章回顧ATR技術(shù)發(fā)展歷程，概述國內(nèi)外ATR評估方法,點(diǎn)明本書特色;第2章討論概率型指標(biāo)（以識別率為典型代表）的估計(jì);第3章講解如何

本書以作者團(tuán)隊(duì)在隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的理論創(chuàng)新和應(yīng)用實(shí)踐為支撐，全面介紹了復(fù)雜體系過程的隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)模型，主要內(nèi)容包括隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)模型要素和結(jié)構(gòu)框架、智能隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)模型、不確定性隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)模型，以及衛(wèi)星通信網(wǎng)絡(luò)建模和資源管控、復(fù)雜體系效能評估、復(fù)雜體系可靠性建模、區(qū)域產(chǎn)業(yè)發(fā)展分析等。

本書從基于人工智能助力網(wǎng)絡(luò)安全的視角出發(fā)，瞄準(zhǔn)助力攻擊和助力防御兩個方向，刻畫人工智能攻擊鏈框架，著重描述自動化漏洞挖掘、軟件漏洞自動化利用、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱秘精準(zhǔn)型惡意代碼、隱秘精準(zhǔn)型惡意代碼的增強(qiáng)實(shí)現(xiàn)、基于深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)的未知特征惡意代碼檢測、基于知識圖譜的威脅發(fā)現(xiàn)等6方面技術(shù)成果，在對比梳理全球**相關(guān)研究進(jìn)

自然語言處理是一門集語言學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)于一體的科學(xué)，它包含很廣泛的內(nèi)容，根據(jù)其應(yīng)用目的不同，所采用的技術(shù)手段也不盡相同。本書從數(shù)理基礎(chǔ)到模型介紹，再到生活應(yīng)用，從不同的層次，由淺入深、循序漸進(jìn)地展示一個完整的自然語言處理學(xué)習(xí)體系�！禕R》本書分兩部分。第一部分為理論基礎(chǔ)，其中第1～4章對什么是自然語言處理、當(dāng)前主

本書是《大學(xué)計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)教程》的配套實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)教材，注重展現(xiàn)計(jì)算思維，從計(jì)算思維的角度來闡述知識，對計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)的教學(xué)內(nèi)容和知識體系進(jìn)行整合、調(diào)整、修改和補(bǔ)充。本書兼顧計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)軟件知識理論的連貫性和實(shí)踐技術(shù)的實(shí)用性，使兩者融合，相得益彰，通過深入淺出的講解、通俗易懂的語言、簡潔實(shí)用的實(shí)驗(yàn)操作，鞏固和加深學(xué)生對大學(xué)計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)

本書立足于通識教育，以培養(yǎng)學(xué)生計(jì)算機(jī)應(yīng)用能力為目的，主要內(nèi)容包括信息與社會、計(jì)算機(jī)系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)操作系統(tǒng)、WPS文字編輯、WPS表格處理、WPS演示文稿制作、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、多媒體信息處理技術(shù)、計(jì)算機(jī)新技術(shù)、問題求解與Python語言。本書體系完整，層次清晰，案例豐富。

本書圍繞數(shù)據(jù)模型及計(jì)算主線,按共性算法案例、數(shù)據(jù)工程領(lǐng)域中數(shù)據(jù)計(jì)算案例展開.第1章(概述篇)概述了數(shù)據(jù)建模與計(jì)算的思想與方法,提出了數(shù)據(jù)建模的多模型融合思想和數(shù)據(jù)計(jì)算的多算法集成策略,讓模型和算法點(diǎn)亮數(shù)據(jù)的光芒.第2章到第6章(共性算法篇)例舉了若干共性數(shù)據(jù)計(jì)算方法,包括幾何模型重建、圖像處理中的優(yōu)化算法、數(shù)值微分算法

本書以云計(jì)算安全的基礎(chǔ)理論和關(guān)鍵技術(shù)為主要內(nèi)容.全書共8章,第1章介紹云計(jì)算的基本概念;第2章介紹可證明安全理論基礎(chǔ);第3~8章是本書的重點(diǎn)內(nèi)容,分別介紹可搜索加密技術(shù)、基于屬性的密碼技術(shù)、安全外包計(jì)算技術(shù)、云數(shù)據(jù)完整性審計(jì)技術(shù)、數(shù)據(jù)庫的可驗(yàn)證更新技術(shù)和云數(shù)據(jù)安全去重技術(shù)等.本書融前沿性、豐富性、實(shí)用性為一體,囊括了云

CorelDRAW是一款應(yīng)用廣泛且功能強(qiáng)大的平面設(shè)計(jì)軟件，是平面設(shè)計(jì)與印刷工作中常用的軟件之一，在視覺傳達(dá)設(shè)計(jì)制作方面深受用戶的喜愛。 本書以案例為引導(dǎo)，系統(tǒng)并全面地講解了CorelDRAW2022圖形處理與設(shè)計(jì)的相關(guān)功能與技能應(yīng)用，內(nèi)容包括CorelDRAW2022基礎(chǔ)知識、對象的繪制與基本操作、不規(guī)則圖形的繪制與編

本書作者將20余年對虛擬專用網(wǎng)技術(shù)的研究成果以及實(shí)踐教學(xué)經(jīng)歷，以抽層撥繭、科學(xué)務(wù)實(shí)的層面，從虛擬專用的概念、原理、安全模型、構(gòu)建技術(shù)、安全管理、系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)以及應(yīng)用方案等多個維度，深入剖析虛擬專用網(wǎng)的技術(shù)理論知識、技術(shù)實(shí)現(xiàn)方法及技術(shù)應(yīng)用。

本書是《C程序設(shè)計(jì)與問題求解》的配套實(shí)踐教材。本書旨在提高讀者的計(jì)算思維，以及問題求解類課程的教學(xué)效果和教學(xué)質(zhì)量，使讀者在學(xué)習(xí)過程中通過同步練習(xí)、上機(jī)實(shí)驗(yàn)及綜合實(shí)踐，深入理解和掌握計(jì)算思維，熟練使用C語言進(jìn)行程序設(shè)計(jì)�！禕R》本書共3篇：語法基礎(chǔ)實(shí)踐篇、問題求解實(shí)踐篇和綜合實(shí)踐案例篇。語法基礎(chǔ)實(shí)踐篇對《C程序設(shè)計(jì)與問題

本書為適應(yīng)新工科復(fù)合型人才對計(jì)算思維和問題求解能力的要求而編寫，全書共10章，主要內(nèi)容包括：計(jì)算思維與問題求解、簡單的C程序設(shè)計(jì)、程序結(jié)構(gòu)、函數(shù)、數(shù)組、指針、結(jié)構(gòu)體、文件、常用算法和經(jīng)典人工智能算法。本書兼顧計(jì)算思維與程序設(shè)計(jì)基礎(chǔ)知識，注重問題抽象，通過案例分析，逐步給出問題求解算法與程序?qū)崿F(xiàn)，引導(dǎo)讀者建立算法思維和程

本書闡述弱監(jiān)督目標(biāo)檢測的建模理論、優(yōu)化方法和實(shí)際應(yīng)用，主要內(nèi)容包括弱監(jiān)督目標(biāo)檢測的任務(wù)定義、現(xiàn)有弱監(jiān)督目標(biāo)檢測算法簡介和問題呈現(xiàn)、最小熵隱變量模型方法的建模、連續(xù)優(yōu)化多示例學(xué)習(xí)方法和弱監(jiān)督目標(biāo)檢測算法在X射線安檢場景中的應(yīng)用。其中的主要問題包括弱監(jiān)督目標(biāo)檢測的定位穩(wěn)定性建模、弱監(jiān)督學(xué)習(xí)的非凸優(yōu)化方法，以及弱監(jiān)督學(xué)習(xí)在實(shí)