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本書圍繞糾刪碼存儲集群進行系統(tǒng)方案設計和優(yōu)化方案設計，具體地，結合考慮'糾刪編碼'結構特征和'存儲集群'訪問特性來設計和優(yōu)化糾刪碼存儲集群。第一章為緒論，描述研究的學術意義；第二章概述糾刪碼存儲的理論基礎，包括編碼理論、集群系統(tǒng)架構、術語定義與解釋；第三章至第十章中，每章描述一個具體的研究設計方案，研究分別涵蓋'正常讀

選擇性視覺注意模型（SVAM）是為擬合人類視覺注意機制而提出的可計算模型，它能獲得圖像中最容易引起人們注意的顯著區(qū)域，從而能更好地進行語義圖像分割。另一方面，作為第3代人工神經網絡主要代表的脈沖耦合神經網絡（PCNN）在圖像分割方面也有良好的性能。為了進一步提高語義圖像分割的準確性，本書研究SVAM+PCNN整合模型的

傳感器技術是信息獲取的源頭，與通信技術、計算機技術共稱為信息技術領域的三個支柱。本書詳細地介紹了現代傳感器國內外發(fā)展動向及趨勢，系統(tǒng)地闡述了典型傳感器的工作理論及其應用技術，并針對每一種類型介紹了一系列新型傳感器。本書共分6章，內容包括紅外傳感器、氣體傳感器、微納傳感器、生物傳感器、智能傳感器等�？晒╇娮涌茖W與技術、測

《云數據中心資源管理與調度技術》以數據中心網絡環(huán)境中的資源管理和調度為主線，詳細介紹數據中心網絡的基本概念和作者近年來在數據中心網絡相關研究中取得的一些重要成果�！对茢祿�中心資源管理與調度技術》第1章介紹數據中心網絡的背景、主要概念、發(fā)展現狀等內容。第2-4章基于排隊論和數學優(yōu)化建模，對數據中心內能耗與性能之間的相互制

書中介紹了針對不同情況的多種分類和聚類算法，如信任C均值聚類算法，信任K近鄰分類器和不完整數據信任分類器等。通過對多個信任分類器輸出的融合能夠得到更全面可靠的信息，提高目標識別準確性。針對多源多時相信息融合，發(fā)展了動態(tài)證據推理，不僅可對目標實時識別，還能對目標變化準確檢測判斷。

本書分為兩大部分：基本原理與方法，典型應用案例。首先簡明闡述了模式識別原理與方法，并在此基礎上介紹了模式識別的典型應用案例。原理與方法主要包括模式識別技術簡介、預處理方法（自適應濾波、盲源分離）、特征提取方法（小波變換、小波包變換、功率譜分析、希爾伯特變換）、分類及聚類方法（貝葉斯分類、線性分類、神經網絡分類、支持向量

合成孔徑雷達微動干擾

人臉識別技術作為一種自然、直觀、友好、安全、實用的生物特征識別技術成為當前領域中最具有發(fā)展?jié)摿Φ募夹g之一，具有重要的理論研究意義和廣闊的市場應用前景與潛力。本書綜合了作者多年從事信息安全、生物認證研究的理論成果，基于智能計算、機器學習的理論與方法，從面向應用的角度給出了系列解決人臉識別的新觀點、新方法、新技術。

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圖像信息資源可視化協(xié)同語義標注

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大規(guī)模強化學習

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人工智能及其演化

針對這些傳統(tǒng)控制方法難以解決的問題，本書以混雜系統(tǒng)理論為主要工具，研究了NCS的建模、分析與綜合問題，并得到了一些新的理論結果。針對丟包現象，建立了基于脈沖和切換系統(tǒng)的NCS模型，深入研究了系統(tǒng)的魯棒狀態(tài)反饋控制、保成本控制和H∞控制方法；針對同時存在時延和數據包丟失的情況，建立了基于Markov跳變系統(tǒng)的NCS模型，

本書共由4部分內容組成：1）總結多目標粒子群優(yōu)化理論與方法的研究現狀，介紹相關的基礎入門知識；2）針對多目標粒子群優(yōu)化面臨的4個關鍵問題：粒子引導者的選擇、外部儲備的更新、控制參數的設置，以及多種群協(xié)作等，分別提出相應的解決方法，并通過實驗分析其有效性；3）考慮問題中含有約束、區(qū)間不確定參數等情況，通過引入概率支配關系

現場總線與工業(yè)以太網應用

本書分為學習篇、競賽篇和進階篇三大內容。學習篇引領讀者理解超級計算及其系統(tǒng)架構，評測方法等，打好競賽篇和進階篇的理論基礎。競賽篇詳細介紹了ASC全球大學生競賽及規(guī)則，進階篇介紹了ASC初賽和決賽的試題及其解析和優(yōu)化方法等。學習篇從第一課超級計算的發(fā)展與應用開始，介紹了超級計算的意義，架構分類和目前發(fā)展遭遇的挑戰(zhàn)。第二課

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