本書(shū)對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的匹配排除、連通性和診斷度問(wèn)題提供了一個(gè)統(tǒng)一的理論框架。內(nèi)容包括：對(duì)網(wǎng)絡(luò)診斷的概述；給出網(wǎng)絡(luò)的高階好鄰診斷度和高階限制診斷度的一些充分條件；確定了一些著名網(wǎng)絡(luò)的高階連通度、自然診斷度、高階好鄰診斷度和高階限制診斷度以及互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的匹配排除和條件匹配排除。書(shū)中許多內(nèi)容和方法是作者的研究成果，同時(shí)還提出一些問(wèn)

本書(shū)堅(jiān)持理論教學(xué)環(huán)節(jié)與實(shí)驗(yàn)實(shí)踐教學(xué)環(huán)節(jié)并重的教育理念,不僅詳細(xì)探討了機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)原理,即“模型、學(xué)習(xí)準(zhǔn)則和優(yōu)化算法”,而且對(duì)每一個(gè)模型均輔以Python“自編碼”算法設(shè)計(jì),詳細(xì)再現(xiàn)了從原理分析到算法設(shè)計(jì)與應(yīng)用的過(guò)程和思想,使理論分析、優(yōu)化計(jì)算與算法設(shè)計(jì)三者交互映襯,便于讀者學(xué)習(xí)掌握.本書(shū)共包含16章,既涵蓋了經(jīng)典

本書(shū)系統(tǒng)介紹了非線性約束系統(tǒng)的智能自適應(yīng)反步遞推控制的基本理論和方法，力求涵蓋國(guó)內(nèi)外最新研究成果，主要內(nèi)容包括非線性嚴(yán)格反饋系統(tǒng)的智能自適應(yīng)約束控制設(shè)計(jì)方法及理論、非線性時(shí)滯約束系統(tǒng)的智能自適應(yīng)控制設(shè)計(jì)方法及理論、非線性多智能體約束系統(tǒng)的智能自適應(yīng)控制設(shè)計(jì)方法及理論、非線性切換約束系統(tǒng)的智能自適應(yīng)控制設(shè)計(jì)方法及理論，以

本書(shū)從數(shù)據(jù)空間的基本概念入手，分析和探討了數(shù)據(jù)空間的定義、類型、特征、功能、架構(gòu)、組件和關(guān)鍵技術(shù)，以及數(shù)據(jù)空間與數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)的關(guān)系等基礎(chǔ)理論問(wèn)題；同時(shí)，結(jié)合具體實(shí)例，從多學(xué)科視角對(duì)數(shù)據(jù)空間內(nèi)數(shù)據(jù)安全與信任體系構(gòu)建、數(shù)據(jù)連接器與參與者認(rèn)證、數(shù)據(jù)集成與互操作方法、信息模型與詞匯表設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)生態(tài)體系建設(shè)等重要問(wèn)題進(jìn)行了深入且

本書(shū)面向當(dāng)前多時(shí)相遙感影像處理分析的學(xué)術(shù)前沿與地學(xué)應(yīng)用的重大需求，介紹多時(shí)相遙感影像處理分析的框架體系和實(shí)現(xiàn)過(guò)程，對(duì)其中涉及的發(fā)展前沿、關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了探討和綜述。在常規(guī)遙感變化檢測(cè)、多時(shí)相信息提取方法的基礎(chǔ)上，引入深度學(xué)習(xí)、集成學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)等新型機(jī)器學(xué)習(xí)理論方法，重點(diǎn)對(duì)多時(shí)相遙感影像自動(dòng)變化檢測(cè)、多時(shí)相遙感影像地表覆

本書(shū)立足人工智能高速發(fā)展背景下數(shù)據(jù)中心面臨的電力消耗與碳排放挑戰(zhàn)，結(jié)合新能源系統(tǒng)發(fā)展機(jī)遇，系統(tǒng)探討算力-電力-熱力協(xié)同在數(shù)據(jù)中心可持續(xù)發(fā)展中的關(guān)鍵作用。本書(shū)從宏觀視角剖析全球算力電耗演變及中國(guó)能耗現(xiàn)狀，揭示算效提升的迫切性，并梳理全球綠色低碳實(shí)踐；微觀層面則圍繞數(shù)據(jù)中心分類、節(jié)能技術(shù)及算力-能源協(xié)同邏輯展開(kāi)，通過(guò)知識(shí)圖

本書(shū)作為基于深度學(xué)習(xí)的自然語(yǔ)言處理基礎(chǔ)教程，介紹基于深度學(xué)習(xí)的自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的各種技術(shù)范式以及相關(guān)概念，構(gòu)建該領(lǐng)域的知識(shí)體系，幫助讀者對(duì)該領(lǐng)域知識(shí)有全面和系統(tǒng)的了解。全書(shū)共12章，分別介紹深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理數(shù)據(jù)資源、常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、語(yǔ)言模型的基本概念、注意力機(jī)制的基本概念、自然語(yǔ)言處理基本任務(wù)及建模方法、預(yù)訓(xùn)練

本書(shū)闡述了基于群組及Lp正則項(xiàng)稀疏神經(jīng)元反應(yīng)的多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模的思想，介紹了以大腦神經(jīng)元反應(yīng)能耗為約束的多目標(biāo)稀疏優(yōu)化模型，并針對(duì)傳統(tǒng)前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Pi-Sigma神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，Sigma-Pi-Sigma神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、嶺多項(xiàng)式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等給出了相關(guān)的稀疏優(yōu)化方案，并針對(duì)每種具體的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型給

本書(shū)主要論述自抗擾控制器設(shè)計(jì)方法、參數(shù)整定規(guī)則及其在能源動(dòng)力控制系統(tǒng)中的仿真模擬與現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)。本書(shū)在理論分析的基礎(chǔ)上，通過(guò)大量仿真實(shí)驗(yàn)詳盡地討論了自抗擾控制的應(yīng)用，主要包括單變量與多變量系統(tǒng)的控制器設(shè)計(jì)與參數(shù)整定，氣化爐、鍋爐、汽輪機(jī)、發(fā)電機(jī)、飛行器、水輪發(fā)電機(jī)組、分布式能源系統(tǒng)等實(shí)際對(duì)象控制的仿真模擬，以及火電機(jī)組控制

本書(shū)介紹了視頻物體分割任務(wù)的理論、技術(shù)與應(yīng)用。全書(shū)分為四大部分，第一部分（第1章～第3章）介紹了視頻物體分割的研究現(xiàn)狀和理論基礎(chǔ)，主要包含國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究、視頻物體分割基礎(chǔ)概念、兩類融合算法的具體實(shí)現(xiàn)與實(shí)驗(yàn)分析；第二部分（第4，5章）介紹了視頻物體分割算法在訓(xùn)練階段和測(cè)試階段的優(yōu)化技巧，主要包含訓(xùn)練階段針對(duì)性的樣本擴(kuò)充、