遙感數(shù)據(jù)是空間大數(shù)據(jù)的一個(gè)子集。面向大數(shù)據(jù)處理，需要新的思維指導(dǎo)實(shí)踐。新思維之一：尋找多源數(shù)據(jù)不變特征的思維，基于不變特征減弱同地、同譜、同時(shí)不同傳感器數(shù)據(jù)之間的不一致性，不同傳感器數(shù)據(jù)可綜合集成應(yīng)用。本書數(shù)據(jù)處理篇多源數(shù)據(jù)的幾何一致性處理、輻射一致性處理等都是這一思維指導(dǎo)下的關(guān)鍵技術(shù)。新思維之二：將信息提取轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)

本書是一本系統(tǒng)介紹虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)基本理論、關(guān)鍵技術(shù)和應(yīng)用方法的教材，內(nèi)容涵蓋虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)的基本概念、發(fā)展歷史及其應(yīng)用領(lǐng)域。書中詳細(xì)介紹虛擬現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)中常用的輸入輸出設(shè)備及其工作原理和技術(shù)特點(diǎn)，深入闡述三維建模的基本方法和關(guān)鍵技術(shù)，以及虛擬現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)中常用開發(fā)引擎的基本功能和應(yīng)用方法。此外，本書還介紹了增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)的核心技術(shù)及

本書針對分類屬性數(shù)據(jù)無監(jiān)督數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)中的三個(gè)關(guān)鍵問題—特征學(xué)習(xí)、分析過程和結(jié)果評價(jià)，闡述分類屬性數(shù)據(jù)深度無監(jiān)督學(xué)習(xí)理論及決策應(yīng)用。全書共7章，第1章概述數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策支持的技術(shù)基礎(chǔ)、有監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)兩類數(shù)據(jù)挖掘方法及分類屬性數(shù)據(jù)無監(jiān)督學(xué)習(xí)問題；第2章介紹分類屬性數(shù)據(jù)的無監(jiān)督特征學(xué)習(xí)、聚類分析和聚類結(jié)果評價(jià)等相關(guān)理

本書以Intel8086和Pentium為出發(fā)點(diǎn)，介紹微型計(jì)算機(jī)原理、指令系統(tǒng)與匯編語言以及接口技術(shù)。主要內(nèi)容包括：微處理器一般原理及Intel8086和Pentium微處理器的基本構(gòu)成、編程結(jié)構(gòu)、工作時(shí)序及引腳，微型計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)器接口、高速緩存及Pentium的虛擬存儲(chǔ)管理，X86微處理器指令系統(tǒng)與匯編語言，輸入輸出控

針對國內(nèi)外推薦系統(tǒng)技術(shù)熱點(diǎn)問題，作者在推薦系統(tǒng)、深度學(xué)習(xí)學(xué)科領(lǐng)域基礎(chǔ)理論方面 從事多年深入探索研究，借鑒國內(nèi)外已有資料和前人成果，經(jīng)過分析論證，收集大量專 家學(xué)者近年來有關(guān)深度學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)前沿問題的論壇、講座和報(bào)告等展開研究，圍繞基 于內(nèi)容和知識(shí)的推薦、混合推薦、深度學(xué)習(xí)、基于深度學(xué)習(xí)的推薦以及輔助學(xué)習(xí)的推薦 等五個(gè)方

本書作為圖像傳感器相關(guān)知識(shí)的入門書籍，從圖像傳感器的成像原理出發(fā)，全面介紹了圖像傳感器的內(nèi)部單元、工作原理、技術(shù)特征，介紹了主要的圖像傳感器類型，并進(jìn)行了比較。最后，本書還介紹了包含圖像傳感器的成像系統(tǒng)。 本書前四章是基礎(chǔ)知識(shí)部分。其中，第一章介紹了圖像的構(gòu)成以及圖像傳感器的作用，解釋了什么是"成像"；第二章介紹組成圖

本書主要把握計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展趨勢，熟悉人工智能的前沿知識(shí)和研究熱點(diǎn)。本書從人工智能的概述出發(fā)，介紹了人工智能研究領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識(shí)，與此同時(shí)，對人工智能領(lǐng)域的核心算法--機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)展開詳細(xì)介紹，讓讀者掌握對相關(guān)技術(shù)的算法創(chuàng)新以及工程實(shí)踐等。該教材緊密聯(lián)系計(jì)算機(jī)學(xué)科中的人工智能前沿內(nèi)容和所涉及的項(xiàng)目實(shí)踐技術(shù)，讀者通過

第一章概述了圖像多聚焦圖像融合的基本概念、基本方法和基本框架，并總結(jié)了常見的評價(jià)指標(biāo)和數(shù)據(jù)集。第二章講述了PCNN相關(guān)原理，并闡述了PCNN在圖像融合中的應(yīng)用。最后介紹一種基于PCNN方法的多聚焦圖像融合方法。第三章首先講述了隨機(jī)漫步的原理及應(yīng)用，接著提出了一種PCNN+RW的多聚焦圖像融合新方法。第四章以引導(dǎo)濾波為主

本書深入探討了在網(wǎng)絡(luò)時(shí)代，專家系統(tǒng)在塑造社會(huì)信任方面的核心作用及其面臨的困境。本書選取公共衛(wèi)生事件作為研究的切入點(diǎn)，深入分析了專家系統(tǒng)對于風(fēng)險(xiǎn)社會(huì)中群體決策和輿論引導(dǎo)的重要性。書中不僅揭示了影響專家系統(tǒng)社會(huì)信任的內(nèi)生和外生因素，而且詳細(xì)討論了當(dāng)這種信任失效風(fēng)險(xiǎn)來臨時(shí)可能引發(fā)的多方面負(fù)面效應(yīng)，包括對媒體信任度、科學(xué)知識(shí)傳

本書全面論述了計(jì)算機(jī)及網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)各種攻防手段的基本原理和應(yīng)用技術(shù)，對網(wǎng)絡(luò)安全相關(guān)概念與技術(shù)進(jìn)行深入探討，詳盡地分析了信息系統(tǒng)的各種攻擊技術(shù)及相應(yīng)防御措施，并通過大量實(shí)踐例程加深對內(nèi)容的理解。全書分三個(gè)部分，共15章。第一部分對網(wǎng)絡(luò)攻防進(jìn)行了概述；第二部分詳細(xì)描述了網(wǎng)絡(luò)防御的技術(shù)及原理；第三部分分別從云安全、物聯(lián)網(wǎng)安全、區(qū)

本書討論人工智能的理論和方法,我們從它的基本原理出發(fā),由此構(gòu)建它的理論和方法體系.本書由四部分組成,第一部分概論和算法,介紹并討論了它們的類型、特征、運(yùn)算和應(yīng)用,重點(diǎn)討論它們的定位問題.第二部分是學(xué)科,這就是人工智能和其他學(xué)科的關(guān)系問題.這些學(xué)科是生命科學(xué)、信息科學(xué)等六大學(xué)科.第三部分是系統(tǒng)和應(yīng)用,其中典型的有圖像、數(shù)

本書是作者在多年從事人工智能原理及其應(yīng)用課程的教學(xué)和多年承擔(dān)工業(yè)控制系統(tǒng)信息安全的科學(xué)研究、開發(fā)項(xiàng)目的基礎(chǔ)上完成的。本書簡潔、全面地介紹了工業(yè)控制設(shè)備信息安全現(xiàn)狀、安全要求，系統(tǒng)地介紹了工業(yè)控制設(shè)備分類、典型工業(yè)控制設(shè)備的功能與工作原理，闡述了與工業(yè)控制設(shè)備相關(guān)的通用信息安全技術(shù)、工業(yè)控制設(shè)備信息安全防護(hù)解決方案、工業(yè)

本書闡述了邊緣智能的科學(xué)問題、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)合的巨大市場潛力。內(nèi)容包括邊緣智能的發(fā)展背景、應(yīng)用場景、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

本書是一本深入探討機(jī)器嗅覺技術(shù)的專業(yè)書籍。書中詳細(xì)介紹了電子鼻的工作原理、設(shè)計(jì)方法與關(guān)鍵技術(shù)，同時(shí)還詳細(xì)闡述了電子鼻在氣體檢測中的模式識(shí)別技術(shù)，包括數(shù)據(jù)采集、特征提取、模式識(shí)別算法及系統(tǒng)整合等內(nèi)容。書中通過理論與實(shí)際案例相結(jié)合的方式，展示了電子鼻在多個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用前景和挑戰(zhàn)，為讀者提供了一套系統(tǒng)的機(jī)器嗅覺解決方案。

本書以統(tǒng)一而較簡明的方式介紹人工智能算法在數(shù)值求解復(fù)雜系統(tǒng)中的基本方法及最新進(jìn)展。首先從人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)算法開始講解，從最基礎(chǔ)的反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型開始，介紹一些經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)算法的基礎(chǔ)及其原理。然后從一階常微分方程初值問題引入，分別介紹了常微分方程、偏微分方程以及積分微分方程數(shù)值求解的經(jīng)典算法。隨后分別研究了

物體6自由度（6D，6DoF）位姿估計(jì)是機(jī)器人視覺、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、自動(dòng)駕駛、具身智能等領(lǐng)域的核心技術(shù)。本書分層次介紹了有紋理物體、低紋理物體，以及反光低紋理物體位姿估計(jì)的先進(jìn)機(jī)器視覺理論、方法及關(guān)鍵技術(shù)，其中以最具挑戰(zhàn)性的反光低紋理物體為重點(diǎn)。全書包含8章，第1章為緒論，介紹視覺6D位姿估計(jì)的基本概念、研究現(xiàn)狀，及現(xiàn)有技術(shù)

本書結(jié)合小波變換和深度學(xué)習(xí)這兩種先進(jìn)的技術(shù)手段，系統(tǒng)地設(shè)計(jì)多種小波域上的依賴關(guān)系，對小波變換域聯(lián)合建模進(jìn)行深入的研究，從而顯著地提高小波對圖像特征的表示能力，并推動(dòng)小波分析在理論和應(yīng)用方面的發(fā)展。本書首先介紹小波變換的基本原理和相關(guān)的數(shù)學(xué)知識(shí)，以及小波變換在圖像處理中的應(yīng)用；其次詳細(xì)地講解深度學(xué)習(xí)相關(guān)的理論知識(shí)和常用的

本書從微納光纖的特性出發(fā)，對近年微納光纖傳感技術(shù)領(lǐng)域的相關(guān)工作和研究進(jìn)展進(jìn)行梳理和評述，并提出作者對未來微納光纖傳感技術(shù)的發(fā)展預(yù)測和建議。本書首先介紹了微納光纖的獨(dú)特光學(xué)效應(yīng)和特點(diǎn)；進(jìn)而從二氧化硅和聚合物材料特性出發(fā)，介紹微納光纖的常見制作方法和特點(diǎn)；分析和總結(jié)了微納光纖傳感技術(shù)當(dāng)前熱點(diǎn)領(lǐng)域的研究進(jìn)展；最后結(jié)合作者在微

在人工智能飛速發(fā)展的今天，大眾對于這一前沿技術(shù)仍感神秘且難以窺探其深。為此，本書針對人工智能的核心問題進(jìn)行了深入剖析，旨在幫助讀者揭開其神秘面紗。本書的主要內(nèi)容圍繞以下問題展開：什么是人工智能？人工智能能否解釋其決策？它能否承擔(dān)法律責(zé)任？它是否具有代理權(quán)？人類應(yīng)該保留對這類系統(tǒng)的何種控制權(quán)，是否取決于所做決策的類型？如

本書旨在建立和推動(dòng)“動(dòng)力學(xué)刻畫的數(shù)據(jù)科學(xué)”理論和應(yīng)用研究。全書共六章，內(nèi)容包括：復(fù)雜動(dòng)力系統(tǒng)理論基礎(chǔ)、高維數(shù)據(jù)的臨界預(yù)警理論及方法、短時(shí)間序列的預(yù)測理論及方法、動(dòng)力學(xué)因果檢測理論及方法、基于動(dòng)力學(xué)的勢能景觀構(gòu)建理論及方法、混沌反饋學(xué)習(xí)理論及深度學(xué)習(xí)方法等。全書交叉融合了數(shù)學(xué)理論、統(tǒng)計(jì)學(xué)方法、人工智能、計(jì)算系統(tǒng)生物學(xué)方法