本書通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)、算法與模型的概念、特征、相關(guān)技術(shù)、模型原理及構(gòu)成、應(yīng)用領(lǐng)域等一系列問(wèn)題的深入講解，呈現(xiàn)數(shù)據(jù)與算法之間的緊密關(guān)系，從數(shù)據(jù)的視角構(gòu)建算法為數(shù)據(jù)服務(wù)的核心思想，明確數(shù)據(jù)資源的地位和價(jià)值。

全書由基本技能訓(xùn)練篇、常用軟件使用篇、應(yīng)用能力訓(xùn)練篇3部分組成，共有17個(gè)實(shí)驗(yàn)。其中基本技能訓(xùn)練篇涵蓋了Windows7，辦公軟件Office中的Word、Excel、PowerPoint，以及Internet等實(shí)驗(yàn)單元；常用軟件使用篇主要介紹壓縮軟件、PDF閱讀器和CAJViewer等相關(guān)軟件的功能、用途與使用方法；

《人工智能的多視角審視》一書共分六章。第一章是有關(guān)人工智能的三個(gè)問(wèn)題，分三節(jié)依次探討智能、人類智能、人工智能的內(nèi)涵以及為什么要對(duì)人工智能進(jìn)行反思和如何對(duì)人工智能進(jìn)行反思。第二章是人工智能與心理學(xué)，分三節(jié)依次剖析心理學(xué)對(duì)人工智能的促進(jìn)、人工智能對(duì)心理學(xué)的促進(jìn)和進(jìn)一步增進(jìn)人工智能與心理學(xué)良性互動(dòng)的建議。第三章是人工智能與教

多智能體系統(tǒng)因其具有高度適應(yīng)性、良好的魯棒性以及維護(hù)成本低等優(yōu)點(diǎn)成為科研領(lǐng)域熱門的研究課題，并且在現(xiàn)實(shí)生活中也較為常見。書稿共分六個(gè)章節(jié)系統(tǒng)闡述了三類多智能體系統(tǒng)的最優(yōu)一致性問(wèn)題：有限時(shí)間非線性多智能體系統(tǒng)與非二次型性能指標(biāo)問(wèn)題；無(wú)限時(shí)間帶有完全未知?jiǎng)討B(tài)的非線性多智能體系統(tǒng)的最優(yōu)一致控制問(wèn)題；離散時(shí)間非線性多智能體系統(tǒng)

本書圍繞機(jī)器人的機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)，分7章介紹了機(jī)器人發(fā)展歷程與現(xiàn)狀、機(jī)器人分類與性能，機(jī)器人學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)，機(jī)器人速度與力學(xué)性能分析，機(jī)器人驅(qū)動(dòng)-傳動(dòng)系統(tǒng)設(shè)計(jì)，機(jī)器人本體分析與設(shè)計(jì)，機(jī)器人手腕與末端執(zhí)行器設(shè)計(jì)以及典型機(jī)器人的設(shè)計(jì)實(shí)例。通過(guò)本書學(xué)習(xí)，讀者能夠較為深入了解機(jī)器人的發(fā)展?fàn)顟B(tài)，能夠初步掌握機(jī)器人機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)的基本理論與方法，能

本書旨在為讀者提供一個(gè)全面理解計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、人工智能及其安全性的平臺(tái)。本書不僅深入探討了技術(shù)的基礎(chǔ)理論，還關(guān)注了它們的最新進(jìn)展和未來(lái)趨勢(shì)。首先，緒論部分奠定了整個(gè)話題的基礎(chǔ)，涵蓋了計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、人工智能理論和網(wǎng)絡(luò)安全的概覽。其次，專注于人工智能技術(shù)的各個(gè)方面，從邏輯推理到自然語(yǔ)言處理，再到專家系統(tǒng)的構(gòu)建。再次，詳細(xì)解析

本書主要研究?jī)?nèi)容是利用圖學(xué)習(xí)方法進(jìn)行高光譜影像分類，重點(diǎn)圍繞模型構(gòu)建、改進(jìn)圖信息傳播方式、提升構(gòu)圖質(zhì)量等方面展開研究，提出了多種基于圖學(xué)習(xí)的高光譜影像分類方法。本書的主要研究?jī)?nèi)容總結(jié)如下：第1章主要介紹了本書的研究背景，說(shuō)明了高光譜遙感影像分類的現(xiàn)實(shí)意義，概述了高光譜遙感影像分類現(xiàn)狀和存在的問(wèn)題。第2章闡述了圖半監(jiān)督學(xué)

本書闡述了邊緣智能的科學(xué)問(wèn)題、基本原理、核心技術(shù)、落地方案及產(chǎn)業(yè)價(jià)值，全面介紹了人工智能服務(wù)應(yīng)如何釋放到數(shù)據(jù)源附近的網(wǎng)絡(luò)邊緣，并指出人工智能和邊緣計(jì)算結(jié)合的巨大市場(chǎng)潛力。內(nèi)容包括邊緣智能的發(fā)展背景、應(yīng)用場(chǎng)景、以及一系列邊緣智能與云邊端協(xié)同、機(jī)器學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、區(qū)塊鏈等技術(shù)共同部署應(yīng)用的核心技術(shù)點(diǎn)與架構(gòu)方案。此

本書系統(tǒng)介紹具有自主系統(tǒng)特征的遙感衛(wèi)星地面系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方法。全書共分6章，涵蓋了遙感衛(wèi)星地面系統(tǒng)概述、自主計(jì)算概述、遙感衛(wèi)星地面系統(tǒng)自主特征的體現(xiàn)、具有自主特征的遙感地面系統(tǒng)通用化設(shè)計(jì)、具有自主特征的遙感地面系統(tǒng)的研發(fā)實(shí)例和總結(jié)與展望方面內(nèi)容。本書圍繞自主計(jì)算技術(shù)在遙感衛(wèi)星地面系統(tǒng)中的應(yīng)用進(jìn)行由淺入深、由抽象到具體的全面

網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)可以在事件發(fā)生前向管理員提供預(yù)警，對(duì)于有效的網(wǎng)絡(luò)管理至關(guān)重要。在本書中設(shè)計(jì)了一種新的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)模型SAVE-AS，它嵌入了一種新的可擴(kuò)展人工蜂群(SABC)算法、相空間重構(gòu)、變分模態(tài)分解(VMD)和集成極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)，該機(jī)制首先使用SABC以新解更新模型，并在每次迭代中微調(diào)干擾以處理干擾，以找到同步