本書(shū)基于控制科學(xué)與工程、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、環(huán)境科學(xué)與工程等多門(mén)學(xué)科，詳細(xì)闡述了城市污水處理系統(tǒng)建模的主要理論方法及應(yīng)用案例，具有鮮明的特點(diǎn)，能夠促進(jìn)城市污水處理建模理論與技術(shù)的發(fā)展。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)

本書(shū)主要介紹人體外骨骼及其關(guān)鍵技術(shù)。全書(shū)共六章，包括緒論、軍用人體外骨骼、醫(yī)用人體外骨骼、工業(yè)用人體外骨骼、消費(fèi)級(jí)人體外骨骼和展望。首先，書(shū)中闡述了人體外骨骼的定義、發(fā)展歷史、分類(lèi)、材料，讓讀者對(duì)人體外骨骼有一個(gè)總體的認(rèn)知；接著分別從軍事、醫(yī)療、工業(yè)、消費(fèi)級(jí)產(chǎn)品四個(gè)領(lǐng)域，用案例分析的方式，圖文并貌地對(duì)當(dāng)前全球范圍典型的

本書(shū)共分16章，包括“宇宙第一”IDE——VisualStudio、踏上C#開(kāi)發(fā)的征程、必須學(xué)會(huì)的C#語(yǔ)法、流程控制語(yǔ)句、數(shù)組——批量數(shù)據(jù)處理、看似簡(jiǎn)單的字符串、面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計(jì)、Windows交互式圖形界面、Windows控件——C/S程序的基礎(chǔ)等。

用戶體驗(yàn)是用戶對(duì)產(chǎn)品、系統(tǒng)或服務(wù)的使用或預(yù)期使用所產(chǎn)生的感知和反應(yīng)，具有較強(qiáng)的主觀性。如何對(duì)主觀性較強(qiáng)的用戶體驗(yàn)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)受到越來(lái)越多的關(guān)注，本書(shū)系統(tǒng)論述了用戶體驗(yàn)?zāi)：齼?yōu)化設(shè)計(jì)方法及應(yīng)用。第1章對(duì)用戶體驗(yàn)優(yōu)化設(shè)計(jì)進(jìn)行介紹；第2章對(duì)模糊理論進(jìn)行論述；第3～5章分別探討多目標(biāo)進(jìn)化優(yōu)化、穩(wěn)健參數(shù)設(shè)計(jì)、人因差錯(cuò)預(yù)防等用戶體驗(yàn)

本書(shū)講解利用Excel進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的相關(guān)知識(shí)，主要內(nèi)容包括：數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)知識(shí)、數(shù)據(jù)源的鏈接、M語(yǔ)言與數(shù)據(jù)爬蟲(chóng)、公式與函數(shù)、數(shù)據(jù)的整理、條件格式的應(yīng)用等。

《四元數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性理論及應(yīng)用》旨在介紹四元數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性理論及應(yīng)用的研究現(xiàn)狀、典型模型、常用研究方法.具體內(nèi)容包括四元數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)漸近穩(wěn)定性、四元數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)魯棒穩(wěn)定性、四元數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)μ-穩(wěn)定性及均方穩(wěn)定性、四元數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Mittag-Leffler穩(wěn)定性、四元數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Lagrange穩(wěn)定性及H-U穩(wěn)定性、四元數(shù)神

本書(shū)包含代碼實(shí)踐和案例實(shí)踐，運(yùn)用OpenCV、PyTorch等框架工具詳細(xì)講解中文車(chē)牌識(shí)別檢測(cè)、采用三元組的FaceNet人臉識(shí)別理論與實(shí)踐、車(chē)道檢測(cè)的兩種深度學(xué)習(xí)思路及煙霧檢測(cè)4大實(shí)踐項(xiàng)目。相關(guān)理論可參考《基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)原理與應(yīng)用》一書(shū)，從而學(xué)以致用、融會(huì)貫通。

本書(shū)首先介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的矩陣代數(shù)基礎(chǔ),包括線性代數(shù)基礎(chǔ)、范數(shù)理論與投影映射、矩陣分解及應(yīng)用、梯度矩陣;然后介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的概率與優(yōu)化基礎(chǔ),包含概率統(tǒng)計(jì)與信息論基礎(chǔ)、凸函數(shù)、優(yōu)化理論、迭代算法;最后介紹幾個(gè)經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)模型.閱讀本書(shū)需要微積分、線性代數(shù)和概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)知識(shí).

本書(shū)在介紹深空探測(cè)任務(wù)與深空影像背景知識(shí)的基礎(chǔ)上,著重從統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析和人工智能兩個(gè)方面介紹深空遙感影像相關(guān)的智能解譯方法.其中,在統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析方面,介紹了統(tǒng)計(jì)理論工具及其在“嫦娥”觀測(cè)數(shù)據(jù)的判讀解譯應(yīng)用.在人工智能數(shù)據(jù)分析方面,介紹了深度學(xué)習(xí)中基于語(yǔ)義分割和基于目標(biāo)檢測(cè)方法在全月撞擊坑的自動(dòng)判讀識(shí)別.為了便于讀者使用上