本書對于互聯(lián)網(wǎng)絡的匹配排除、連通性和診斷度問題提供了一個統(tǒng)一的理論框架。內(nèi)容包括:對網(wǎng)絡診斷的概述;給出網(wǎng)絡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)絡的匹配排除和條件匹配排除。書中許多內(nèi)容和方法是作者的研究成果,同時還提出一些問
本書堅持理論教學環(huán)節(jié)與實驗實踐教學環(huán)節(jié)并重的教育理念,不僅詳細探討了機器學習和深度學習原理,即“模型、學習準則和優(yōu)化算法”,而且對每一個模型均輔以Python“自編碼”算法設計,詳細再現(xiàn)了從原理分析到算法設計與應用的過程和思想,使理論分析、優(yōu)化計算與算法設計三者交互映襯,便于讀者學習掌握.本書共包含16章,既涵蓋了經(jīng)典
本書系統(tǒng)介紹了非線性約束系統(tǒng)的智能自適應反步遞推控制的基本理論和方法,力求涵蓋國內(nèi)外最新研究成果,主要內(nèi)容包括非線性嚴格反饋系統(tǒng)的智能自適應約束控制設計方法及理論、非線性時滯約束系統(tǒng)的智能自適應控制設計方法及理論、非線性多智能體約束系統(tǒng)的智能自適應控制設計方法及理論、非線性切換約束系統(tǒng)的智能自適應控制設計方法及理論,以
本書從數(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)、組件和關鍵技術(shù),以及數(shù)據(jù)空間與數(shù)據(jù)要素市場的關系等基礎理論問題;同時,結(jié)合具體實例,從多學科視角對數(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)連接器與參與者認證、數(shù)據(jù)集成與互操作方法、信息模型與詞匯表設計、數(shù)據(jù)生態(tài)體系建設等重要問題進行了深入且
本書面向當前多時相遙感影像處理分析的學術(shù)前沿與地學應用的重大需求,介紹多時相遙感影像處理分析的框架體系和實現(xiàn)過程,對其中涉及的發(fā)展前沿、關鍵技術(shù)進行了探討和綜述。在常規(guī)遙感變化檢測、多時相信息提取方法的基礎上,引入深度學習、集成學習、遷移學習等新型機器學習理論方法,重點對多時相遙感影像自動變化檢測、多時相遙感影像地表覆
本書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)展中的關鍵作用。本書從宏觀視角剖析全球算力電耗演變及中國能耗現(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,通過知識圖
本書作為基于深度學習的自然語言處理基礎教程,介紹基于深度學習的自然語言處理領域的各種技術(shù)范式以及相關概念,構(gòu)建該領域的知識體系,幫助讀者對該領域知識有全面和系統(tǒng)的了解。全書共12章,分別介紹深度學習自然語言處理數(shù)據(jù)資源、常用的神經(jīng)網(wǎng)絡模型、語言模型的基本概念、注意力機制的基本概念、自然語言處理基本任務及建模方法、預訓練
本書闡述了基于群組及Lp正則項稀疏神經(jīng)元反應的多種神經(jīng)網(wǎng)絡建模的思想,介紹了以大腦神經(jīng)元反應能耗為約束的多目標稀疏優(yōu)化模型,并針對傳統(tǒng)前饋神經(jīng)網(wǎng)絡、Pi-Sigma神經(jīng)網(wǎng)絡,Sigma-Pi-Sigma神經(jīng)網(wǎng)絡、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡、嶺多項式神經(jīng)網(wǎng)絡、Elman神經(jīng)網(wǎng)絡等給出了相關的稀疏優(yōu)化方案,并針對每種具體的神經(jīng)網(wǎng)絡模型給
本書主要論述自抗擾控制器設計方法、參數(shù)整定規(guī)則及其在能源動力控制系統(tǒng)中的仿真模擬與現(xiàn)場試驗。本書在理論分析的基礎上,通過大量仿真實驗詳盡地討論了自抗擾控制的應用,主要包括單變量與多變量系統(tǒng)的控制器設計與參數(shù)整定,氣化爐、鍋爐、汽輪機、發(fā)電機、飛行器、水輪發(fā)電機組、分布式能源系統(tǒng)等實際對象控制的仿真模擬,以及火電機組控制
本書介紹了視頻物體分割任務的理論、技術(shù)與應用。全書分為四大部分,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,主要包含國內(nèi)外相關研究、視頻物體分割基礎概念、兩類融合算法的具體實現(xiàn)與實驗分析;第二部分(第4,5章)介紹了視頻物體分割算法在訓練階段和測試階段的優(yōu)化技巧,主要包含訓練階段針對性的樣本擴充、