主要包括以下幾個方面的研究：1）作為識別必要預(yù)處理的面部特征點的精確定位問題；2）影響識別率主要因素之人臉姿態(tài)的準(zhǔn)確估計問題；3）真實測量三維人臉模型注冊，二維人臉圖像識別中如何合理利用三維模型的問題；4）以及真實測量三維人臉識別中如何應(yīng)對表情變化的問題等。

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本書從八個方面，分別論述了高校校園網(wǎng)絡(luò)輿論環(huán)境的環(huán)境概述、理論支撐、理論借鑒、現(xiàn)狀分析、優(yōu)化理念、優(yōu)化途徑、優(yōu)化機制、優(yōu)化評估等內(nèi)容，探索了優(yōu)化對象的科學(xué)內(nèi)涵及其運行機理，構(gòu)建了操作性較強的系列配套優(yōu)化體系，為高校校園網(wǎng)絡(luò)輿論環(huán)境的優(yōu)化提供依據(jù)，在實踐層面探討了適合現(xiàn)階段校園網(wǎng)絡(luò)輿論環(huán)境建設(shè)的新路徑和新方法。本書既有西

本實驗教程是以計謝希仁教授編著的《計算機網(wǎng)絡(luò)（第7版）》作為理論基礎(chǔ)進行設(shè)計的。本教程的實驗內(nèi)容主要分為四大部分：*部分為個小型校園網(wǎng)絡(luò)的GNS3仿真設(shè)計與實現(xiàn)，這一部分是第二部分內(nèi)容的基礎(chǔ)。第二部分為wireshark協(xié)議抓包分析，在*部分的網(wǎng)絡(luò)中抓包分析網(wǎng)絡(luò)協(xié)議。第三部分為常用網(wǎng)絡(luò)命令的使用。第四部分為Python

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21世紀(jì)以來人工智能、云計算、大數(shù)據(jù)工業(yè)4.0、云機器人、區(qū)塊鏈、城市大腦等新技術(shù)不斷沖擊著人類的工作和生活。這些前沿科技的爆發(fā)是巧合還是必然，背后蘊含了怎樣的規(guī)律？2005年以來，劉鋒博士帶領(lǐng)科學(xué)院團隊對前沿科技發(fā)展規(guī)律進行深入研究，**次在世界上提出互聯(lián)網(wǎng)正在從網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)發(fā)展成為大腦模型，由此產(chǎn)生的互聯(lián)網(wǎng)大腦將數(shù)十億

多階段決策是靜態(tài)決策在時間維度的拓展和延伸。由于決策對象的績效表現(xiàn)具有動態(tài)演化特征，需要綜合創(chuàng)考慮多個里程碑處的評價信息以得到較為全面的決策結(jié)果�！抖嚯A段語言信息集結(jié)方法及應(yīng)用研究》分別針對主觀階段偏好已知、多階段風(fēng)險偏好變化、雙重異構(gòu)語言信息聯(lián)動、群體意見交互修正、大規(guī)模群體決策等情形，設(shè)計多階段語言信息的集結(jié)方法，

Drools規(guī)則引擎已經(jīng)有幾年的發(fā)展史了，但由于學(xué)習(xí)成本較高，且國內(nèi)并沒有詳細(xì)的中文文檔，導(dǎo)致Drools規(guī)則引擎在國內(nèi)市場推行緩慢。本書將對Drools規(guī)則引擎進行一個詳細(xì)說明，共分為六篇，基石篇主要介紹規(guī)則引擎的入門知識，基礎(chǔ)篇詳細(xì)介紹規(guī)則引擎的基礎(chǔ)語法、規(guī)則屬性、關(guān)鍵字及錯誤信息，中級篇介紹規(guī)則中級語法等，高級篇