數(shù)據(jù)科學(xué)的理論基礎(chǔ)是數(shù)學(xué)。本書(shū)共六章。前三章系統(tǒng)介紹了數(shù)據(jù)科學(xué)里廣泛使用的線性代數(shù)、概率論、微積分以及最優(yōu)化理論的相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí)；后三章簡(jiǎn)練闡述了網(wǎng)絡(luò)分析、量子算法、大模型的基本數(shù)學(xué)原理和一些代表性算法。書(shū)中部分應(yīng)用案例源自作者的原創(chuàng)性工作,通過(guò)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、分析問(wèn)題、解決問(wèn)題的邏輯鏈條,生動(dòng)展示了數(shù)據(jù)建模在解決實(shí)際問(wèn)題中的

本書(shū)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(shū)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(kāi)發(fā)引擎的基本功能和應(yīng)用方法。此外，本書(shū)還介紹了增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)的核心技術(shù)及

本書(shū)詳細(xì)闡述了深海智能探測(cè)與自主采樣機(jī)器人的兩層分離式主體結(jié)構(gòu)總體設(shè)計(jì)、關(guān)鍵配套部件及應(yīng)用系統(tǒng)的創(chuàng)新設(shè)計(jì)。本書(shū)建立了海底熱液異常源信息智能搜索的強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型，提出了機(jī)器學(xué)習(xí)系列高效求解算法，提高了深海探測(cè)與采樣機(jī)器人的搜索效率與準(zhǔn)確性；建立了深海探測(cè)與采樣機(jī)器人實(shí)時(shí)跟蹤控制的強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型，提出了深度學(xué)習(xí)系列高效求解方法

本書(shū)概述了2023年全球及中國(guó)網(wǎng)絡(luò)安全發(fā)展?fàn)顩r，梳理了中國(guó)網(wǎng)絡(luò)安全重要政策文件、法律法規(guī)、標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范及熱點(diǎn)事件，剖析了人工智能、量子計(jì)算、第五代移動(dòng)通信技術(shù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等新興領(lǐng)域面臨的網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題及全球的經(jīng)驗(yàn)與做法，分析了網(wǎng)絡(luò)安全細(xì)分產(chǎn)業(yè)鏈條及市場(chǎng)格局，展望了網(wǎng)絡(luò)安全發(fā)展趨勢(shì)。全書(shū)分為綜合篇、政策法規(guī)篇、專(zhuān)題篇、行業(yè)

本書(shū)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(duì)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(guò)大量實(shí)踐例程加深對(duì)內(nèi)容的理解。全書(shū)分三個(gè)部分，共15章。第一部分對(duì)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(shū)針對(duì)分類(lèi)屬性數(shù)據(jù)無(wú)監(jiān)督數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)中的三個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題—特征學(xué)習(xí)、分析過(guò)程和結(jié)果評(píng)價(jià)，闡述分類(lèi)屬性數(shù)據(jù)深度無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)理論及決策應(yīng)用。全書(shū)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(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)兩類(lèi)數(shù)據(jù)挖掘方法及分類(lèi)屬性數(shù)據(jù)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)問(wèn)題；第2章介紹分類(lèi)屬性數(shù)據(jù)的無(wú)監(jiān)督特征學(xué)習(xí)、聚類(lèi)分析和聚類(lèi)結(jié)果評(píng)價(jià)等相關(guān)理

本書(shū)深入探討了在網(wǎng)絡(luò)時(shí)代，專(zhuān)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(shū)選取公共衛(wèi)生事件作為研究的切入點(diǎn)，深入分析了專(zhuān)家系統(tǒng)對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)社會(huì)中群體決策和輿論引導(dǎo)的重要性。書(shū)中不僅揭示了影響專(zhuān)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(lái)臨時(shí)可能引發(fā)的多方面負(fù)面效應(yīng)，包括對(duì)媒體信任度、科學(xué)知識(shí)傳

針對(duì)國(guó)內(nèi)外推薦系統(tǒng)技術(shù)熱點(diǎn)問(wèn)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(guó)內(nèi)外已有資料和前人成果，經(jīng)過(guò)分析論證，收集大量專(zhuān) 家學(xué)者近年來(lái)有關(guān)深度學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)前沿問(wèn)題的論壇、講座和報(bào)告等展開(kāi)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

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(jiàn)的評(píng)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(shū)作為圖像傳感器相關(guān)知識(shí)的入門(mén)書(shū)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(lèi)型，并進(jìn)行了比較。最后，本書(shū)還介紹了包含圖像傳感器的成像系統(tǒng)。 本書(shū)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