本書旨在建立和推動“動力學刻畫的數(shù)據(jù)科學”理論和應用研究。全書共六章，內(nèi)容包括：復雜動力系統(tǒng)理論基礎、高維數(shù)據(jù)的臨界預警理論及方法、短時間序列的預測理論及方法、動力學因果檢測理論及方法、基于動力學的勢能景觀構建理論及方法、混沌反饋學習理論及深度學習方法等。全書交叉融合了數(shù)學理論、統(tǒng)計學方法、人工智能、計算系統(tǒng)生物學方法

在人工智能飛速發(fā)展的今天，大眾對于這一前沿技術仍感神秘且難以窺探其深。為此，本書針對人工智能的核心問題進行了深入剖析，旨在幫助讀者揭開其神秘面紗。本書的主要內(nèi)容圍繞以下問題展開：什么是人工智能？人工智能能否解釋其決策？它能否承擔法律責任？它是否具有代理權？人類應該保留對這類系統(tǒng)的何種控制權，是否取決于所做決策的類型？如

本書從微納光纖的特性出發(fā)，對近年微納光纖傳感技術領域的相關工作和研究進展進行梳理和評述，并提出作者對未來微納光纖傳感技術的發(fā)展預測和建議。本書首先介紹了微納光纖的獨特光學效應和特點；進而從二氧化硅和聚合物材料特性出發(fā)，介紹微納光纖的常見制作方法和特點；分析和總結(jié)了微納光纖傳感技術當前熱點領域的研究進展；最后結(jié)合作者在微

本書結(jié)合小波變換和深度學習這兩種先進的技術手段，系統(tǒng)地設計多種小波域上的依賴關系，對小波變換域聯(lián)合建模進行深入的研究，從而顯著地提高小波對圖像特征的表示能力，并推動小波分析在理論和應用方面的發(fā)展。本書首先介紹小波變換的基本原理和相關的數(shù)學知識，以及小波變換在圖像處理中的應用；其次詳細地講解深度學習相關的理論知識和常用的

物體6自由度（6D，6DoF）位姿估計是機器人視覺、增強現(xiàn)實、自動駕駛、具身智能等領域的核心技術。本書分層次介紹了有紋理物體、低紋理物體，以及反光低紋理物體位姿估計的先進機器視覺理論、方法及關鍵技術，其中以最具挑戰(zhàn)性的反光低紋理物體為重點。全書包含8章，第1章為緒論，介紹視覺6D位姿估計的基本概念、研究現(xiàn)狀，及現(xiàn)有技術

本書是一本深入探討機器嗅覺技術的專業(yè)書籍。書中詳細介紹了電子鼻的工作原理、設計方法與關鍵技術，同時還詳細闡述了電子鼻在氣體檢測中的模式識別技術，包括數(shù)據(jù)采集、特征提取、模式識別算法及系統(tǒng)整合等內(nèi)容。書中通過理論與實際案例相結(jié)合的方式，展示了電子鼻在多個領域的應用前景和挑戰(zhàn)，為讀者提供了一套系統(tǒng)的機器嗅覺解決方案。

本書以統(tǒng)一而較簡明的方式介紹人工智能算法在數(shù)值求解復雜系統(tǒng)中的基本方法及最新進展。首先從人工智能與機器學習的基礎算法開始講解，從最基礎的反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡模型開始，介紹一些經(jīng)典的機器學習算法的基礎及其原理。然后從一階常微分方程初值問題引入，分別介紹了常微分方程、偏微分方程以及積分微分方程數(shù)值求解的經(jīng)典算法。隨后分別研究了

本書闡述了邊緣智能的科學問題、基本原理、核心技術、落地方案及產(chǎn)業(yè)價值，全面介紹了人工智能服務應如何釋放到數(shù)據(jù)源附近的網(wǎng)絡邊緣，并指出人工智能和邊緣計算結(jié)合的巨大市場潛力。內(nèi)容包括邊緣智能的發(fā)展背景、應用場景、以及一系列邊緣智能與云邊端協(xié)同、機器學習、強化學習、深度學習、區(qū)塊鏈等技術共同部署應用的核心技術點與架構方案。此

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《編程真好玩：從零開始學網(wǎng)頁設計及3D編程》從網(wǎng)頁開發(fā)的基礎知識HTML5、CSS、JavaScript開始，以項目實戰(zhàn)的方式詳細介紹如何構建自適應網(wǎng)頁，并通過工具免費發(fā)布自己的網(wǎng)站。在后面的章節(jié)中，以主流的3D框架ThreeJS為技術支撐，在網(wǎng)頁中編寫JavaScript代碼，讓讀者深入淺出地構建完整的3D應用場景。