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遙感技術廣泛應用于氣象、環(huán)境、農業(yè)和城市規(guī)劃。偏振遙感技術通過測量光波偏振狀態(tài)來提供獨特信息，對精度要求極高。本書以一種特定的遙感儀器——多通道偏振輻射計為例，分析其影響精度的因素，提出定標模型，探討提高偏振測量精度的方法。本書特別關注誤差來源，提出控制未知參數誤差容限的思路；設計定標測試方案，全面評估儀器關鍵參數。本

深度學習和大模型技術在推薦系統領域掀起了一場技術革命，本書從深度學習推薦模型、Embedding技術、大模型、AIGC、模型工程實現、業(yè)界前沿實踐等幾個方面介紹了這場技術革命中的主流技術要點。本書既適合推薦系統、計算廣告和搜索領域的從業(yè)者閱讀，也適合人工智能相關專業(yè)的本科生、研究生、博士生閱讀，幫助建立深度學習推薦系統

本書主要針對鄉(xiāng)村和老年讀者設計的剪映視頻剪輯教程，旨在幫助目標群體輕松掌握視頻剪輯技能，從而能夠在社交媒體上分享自己的日常生活、農村風光或家庭活動。通過本書，讀者將學會如何利用剪映進行基本的視頻剪輯，包括剪切、拼接、添加音樂、字幕和過渡效果、智能AI生成內容等。無需任何專業(yè)的視頻剪輯經驗，本書將以簡單易懂的方式，逐步引

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"《DeepSeek大模型高性能核心技術與多模態(tài)融合開發(fā)》深入剖析國產之光DeepSeek多模態(tài)大模型的核心技術，從高性能注意力機制切入，深入揭示DeepSeek的技術精髓與獨特優(yōu)勢，詳細闡述其在人工智能領域成功的技術秘訣�！禗eepSeek大模型高性能核心技術與多模態(tài)融合開發(fā)》循序漸進地講解深度學習注意力機制的演進，

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"《聯邦學習》為研究人員和從業(yè)者深入探討了聯邦學習最重要的問題和方法。聯邦學習(FederatedLearning，FL)是一種機器學習方法，其中訓練數據不是集中管理的。數據由參與聯邦學習過程的各方保留，不與任何其他實體共享。這使得聯邦學習成為一種日益流行的機器學習解決方案，適用于因隱私、監(jiān)管或實際原因而難以將數據集中

"本書共4篇：“基礎篇”系統講解國家數字化戰(zhàn)略和企業(yè)數字化背景下數據標準化的重要性，以及GS1標準體系的主要內容；“編碼篇”主要講解GS1標準體系中的編碼標準；“標識篇”系統講解GS1標準體系中的標識標準；“共享篇”講解供應鏈協同中的數據共享及GS1系統在構筑食品追溯鏈中的具體應用。本書以條碼國家標準宣貫為綱，各章均以