本書首先對(duì)現(xiàn)代化都市圈韌性網(wǎng)絡(luò)的科學(xué)內(nèi)涵進(jìn)行解析，開創(chuàng)性地從韌性城市(韌性網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn))和韌性結(jié)構(gòu)(韌性網(wǎng)絡(luò)體系)形成現(xiàn)代化都市圈韌性網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的理論框架。進(jìn)一步，從"常態(tài)發(fā)展"和"突發(fā)事件"兩方面展開情景設(shè)計(jì)，設(shè)計(jì)包括自然災(zāi)害、金融危機(jī)、戰(zhàn)事突發(fā)等現(xiàn)實(shí)情景在內(nèi)的"平危災(zāi)疫戰(zhàn)"多情景模擬，并從設(shè)施、產(chǎn)業(yè)、空間三大核心領(lǐng)域構(gòu)建

本書共6章。第1章引入陪伴型機(jī)器人艾芝士，它和源源一起觀察生活中無所不在的AI技術(shù)，并從此開啟對(duì)AI世界的探索。第2章介紹人工智能的誕生及其發(fā)展歷程中的重要事件。第3章至第6章介紹4個(gè)重要的人工智能技術(shù)。第3章通過棋盤與迷宮案例講解搜索最優(yōu)解。第4章介紹模仿人類神經(jīng)元的機(jī)器神經(jīng)元。第5章剖析人工智能開展機(jī)器學(xué)習(xí)的奧秘，

本書內(nèi)容包括：認(rèn)識(shí)版式設(shè)計(jì)；選擇樣式；調(diào)整形態(tài)；拼貼練習(xí)；網(wǎng)格系統(tǒng)；小冊(cè)子設(shè)計(jì)；數(shù)字界面的網(wǎng)格系統(tǒng)。具體內(nèi)容包括：何謂版式設(shè)計(jì)；哪些領(lǐng)域需要版式設(shè)計(jì)；版式設(shè)計(jì)的歷史與演變；版式設(shè)計(jì)的整體概念；版式設(shè)計(jì)的基本要素等。

本書圍繞人工智能核心技術(shù)，系統(tǒng)介紹了從基礎(chǔ)概念到實(shí)際應(yīng)用的全流程，重點(diǎn)涵蓋了人工智能導(dǎo)論、知識(shí)表示、搜索算法、高級(jí)搜索技術(shù)、不確定知識(shí)與推理、智能體與多智能體系統(tǒng)、自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、智能規(guī)劃、機(jī)器人學(xué)等關(guān)鍵領(lǐng)域。書中通過豐富的案例分析和實(shí)驗(yàn)練習(xí)，引導(dǎo)讀者逐步掌握理論知識(shí)，并結(jié)合應(yīng)用場(chǎng)景深化對(duì)人工智能技術(shù)的理解。

本書深入講解了如何運(yùn)用DeepSeek進(jìn)行公文寫作、合同校對(duì)、產(chǎn)品說明書撰寫等復(fù)雜任務(wù)，并提供了社交媒體創(chuàng)作指南，教你如何生成吸引眼球的標(biāo)題、文案和視頻腳本，輕松打造高人氣內(nèi)容。此外，本書還詳細(xì)介紹了如何在本地部署DeepSeek，并結(jié)合第三方工具構(gòu)建個(gè)人知識(shí)庫，實(shí)現(xiàn)更高效的數(shù)據(jù)處理和自動(dòng)化工作流。

本書包括“廚房篇”、“居家篇”、“服飾篇”等，旨在為讀者提供科學(xué)合理、易學(xué)易用的生活小竅門，幫助讀者巧妙應(yīng)對(duì)居家生活的各種問題，從而提高生活質(zhì)量。書中內(nèi)容涵蓋了從廚房烹飪技巧到家居生活的小妙招，再到服飾搭配和醫(yī)療保健知識(shí)，內(nèi)容豐富多樣，適合各個(gè)年齡段的讀者閱讀和使用。

本書圍繞深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和小波理論對(duì)圖像超分辨率重建的關(guān)鍵技術(shù)，尤其在圖像質(zhì)量提升和模型輕量化方面，展開了深入研究。事實(shí)上，在空間域中的深度學(xué)習(xí)方法難以有效地挖掘細(xì)節(jié)和結(jié)構(gòu)信息。小波分析作為信號(hào)處理領(lǐng)域的重要理論，其優(yōu)勢(shì)是可以將信號(hào)分解到不同的分辨率上，在獨(dú)立處理信號(hào)的同時(shí)又能逐漸精細(xì)地采樣高頻信號(hào)，從而聚焦對(duì)象的細(xì)節(jié)，這

本書系統(tǒng)地介紹了深度圖學(xué)習(xí)的理論基礎(chǔ)和方法，對(duì)于廣泛存在的圖數(shù)據(jù)的智能感知和推理具有重要意義。圖數(shù)據(jù)在現(xiàn)實(shí)生活中廣泛存在，涉及社交關(guān)系圖、知識(shí)圖譜、腦功能連接圖等多個(gè)領(lǐng)域，但圖數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和多樣性給智能感知推理帶來了巨大挑戰(zhàn)。隨著深度學(xué)習(xí)的快速發(fā)展，針對(duì)圖數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法也取得了顯著突破，以圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的深度

本書通過廣泛的國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)綜述和對(duì)前沿技術(shù)的深入探索，結(jié)合系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，構(gòu)建了一個(gè)理論扎實(shí)且高度實(shí)用的模型框架。本書全面闡述了這些模型的理論基礎(chǔ)、實(shí)現(xiàn)路徑及其在多個(gè)視覺感知任務(wù)中的實(shí)際應(yīng)用效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，所提方法在增強(qiáng)特征融合能力和提升視覺感知性能方面表現(xiàn)出顯著優(yōu)勢(shì)。

本書首先論述數(shù)據(jù)鏈的關(guān)鍵技術(shù)及其基本理論；然后分析三類典型數(shù)據(jù)鏈系統(tǒng)(戰(zhàn)術(shù)數(shù)據(jù)鏈系統(tǒng)、協(xié)同數(shù)據(jù)鏈系統(tǒng)和寬帶數(shù)據(jù)鏈系統(tǒng))的技術(shù)及其作戰(zhàn)應(yīng)用；最后介紹數(shù)據(jù)鏈的網(wǎng)絡(luò)化演進(jìn)(航空網(wǎng)絡(luò))和作戰(zhàn)應(yīng)用的集群發(fā)展(航空集群)，以及代表性技術(shù)(移動(dòng)自組織網(wǎng)、航空自組網(wǎng)、軟件定義網(wǎng)絡(luò)和LDP通信技術(shù)等)。