近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)在人工智能的發(fā)展過(guò)程中起到了舉足輕重的作用，而圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能領(lǐng)域的一個(gè)新興方向，被稱為圖上的深度學(xué)習(xí)。本書詳細(xì)介紹了從深度學(xué)習(xí)到圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)概念和前沿技術(shù)，包括圖上的深度學(xué)習(xí)、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)與算法優(yōu)化、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的表示學(xué)習(xí)、面向圖數(shù)據(jù)的嵌入表示、初代圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

本書以Xilinx公司7系列FPGA、UltraScale/UltraScale+和VersalACAP內(nèi)部架構(gòu)為基礎(chǔ)，介紹了與之匹配的RTL代碼風(fēng)格（采用SytemVerilog語(yǔ)言）和基于Vivado的設(shè)計(jì)分析方法。全書共10章內(nèi)容，包括了時(shí)鐘網(wǎng)絡(luò)、組合邏輯、觸發(fā)器、移位寄存器、存儲(chǔ)器、乘加運(yùn)算單元和狀態(tài)機(jī)的代碼風(fēng)

服務(wù)質(zhì)量預(yù)測(cè)是服務(wù)計(jì)算的一個(gè)重要研究分支，是支撐服務(wù)發(fā)現(xiàn)和服務(wù)管理的有力技術(shù)工具。經(jīng)過(guò)多年發(fā)展，服務(wù)質(zhì)量預(yù)測(cè)已聚焦到如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)解決情境感知的應(yīng)用需求問(wèn)題。本書圍繞此議題，針對(duì)靜態(tài)、動(dòng)態(tài)、多屬性、拓?fù)涓兄�、虛擬機(jī)等場(chǎng)景下服務(wù)質(zhì)量預(yù)測(cè)問(wèn)題，分別闡述基于近鄰效應(yīng)、矩陣分解、非負(fù)多矩陣分解、貝葉斯魯棒張量分解、深度神

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本書基于杭州安恒信息技術(shù)股份有限公司（以下簡(jiǎn)稱安恒信息）恒星實(shí)驗(yàn)室在物聯(lián)網(wǎng)安全領(lǐng)域的研究成果和經(jīng)驗(yàn)，系統(tǒng)闡述了物聯(lián)網(wǎng)安全的相關(guān)理論知識(shí)及技術(shù)。全書共分為8章。第1章為物聯(lián)網(wǎng)安全導(dǎo)論，主要包括物聯(lián)網(wǎng)簡(jiǎn)介、物聯(lián)網(wǎng)安全、物聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新模式，以及物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用及安全現(xiàn)狀。第2章為物聯(lián)網(wǎng)安全風(fēng)險(xiǎn)、框架與法規(guī)，主要包括物聯(lián)網(wǎng)安全風(fēng)險(xiǎn)與隱患

本書主要講解分布式機(jī)器學(xué)習(xí)算法和開(kāi)源框架，讀者既可以從宏觀的設(shè)計(jì)上了解分布式機(jī)器學(xué)習(xí)的概念和理論，也可以深入核心技術(shù)的細(xì)節(jié)設(shè)計(jì)中，對(duì)分布式機(jī)器學(xué)習(xí)形成深刻而直觀的認(rèn)識(shí)，做到學(xué)以致用。本書共分為5篇，第1篇是分布式基礎(chǔ)，首先介紹了分布式機(jī)器學(xué)習(xí)的概念、基礎(chǔ)設(shè)施，以及機(jī)器學(xué)習(xí)并行化技術(shù)、框架和軟件系統(tǒng)，然后對(duì)集合通信和參數(shù)

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