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本書以PyTorch深度學習的常用技術與真實案例相結合的方式，深入淺出地介紹使用PyTorch實現(xiàn)深度學習應用的重要內容。本書共7章，內容包括深度學習概述、PyTorch深度學習通用流程、PyTorch深度學習基礎、手寫漢字識別、文本生成、基于CycleGAN的圖像風格轉換、基于TipDM大數(shù)據(jù)挖掘建模平臺實現(xiàn)文本生成

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衛(wèi)星遙感、地基觀測、模型模擬、社會感知等是獲取地球表層科學數(shù)據(jù)的主要手段，不同來源的數(shù)據(jù)之間存在強烈的互補性。本書圍繞多源數(shù)據(jù)的融合計算展開研究，以多源遙感數(shù)據(jù)的信息融合為主體內容，并擴展到與地基數(shù)據(jù)、模型模擬數(shù)據(jù)和社會感知數(shù)據(jù)的融合。內容體系上分為同質數(shù)據(jù)融合、異質數(shù)據(jù)融合、異類數(shù)據(jù)融合等幾個層次：首先介紹同質光學遙

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“人工智能超入門叢書”致力于面向人工智能各技術方向零基礎的讀者，內容涉及數(shù)據(jù)素養(yǎng)、機器學習、視覺感知、情感分析、搜索算法、強化學習、知識圖譜、專家系統(tǒng)等方向，體系完整、內容簡潔、文字通俗，綜合介紹人工智能相關知識，并輔以程序代碼解決問題，使得零基礎的讀者快速入門�！吨�識工程：人工智能如何學貫古今》是“人工智能超入門叢書

本書闡述了無線傳感器網(wǎng)絡移動數(shù)據(jù)收集的基礎理論、關鍵技術和**研究成果，詳細介紹了將多用戶多輸入多輸出(multiple-inputmultiple-output,MIMO)技術、空分多路復用（spacedivisionmultipleaccess,SDMA）技術、并發(fā)數(shù)據(jù)上傳技術等現(xiàn)代通信技術應用到無線傳感器網(wǎng)絡的移

Vapnik（瓦普尼克）于20世紀末提出的支持向量機結構，通過將樣本從低微空間向高維空間的映射來實現(xiàn)樣本的線性劃分，從而可獲得預測的通用規(guī)則。該理論的通用性、魯棒性、計算高效性使機器學習理論研究取得飛速的發(fā)展。然而，實際工程的原始數(shù)據(jù)中可能隱含著一些非常規(guī)的信息，本書稱為特權信息。這些具有某種特殊意義的特權信息有的僅存