本書(shū)以項(xiàng)目案例為導(dǎo)向，貫穿講解一個(gè)大數(shù)據(jù)的實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目：廣電大數(shù)據(jù)用戶畫(huà)像。全書(shū)共8章，具體內(nèi)容包括大數(shù)據(jù)項(xiàng)目概述、Hadoop生態(tài)組件基礎(chǔ)、廣電大數(shù)據(jù)用戶畫(huà)像需求分析、廣電大數(shù)據(jù)用戶畫(huà)像數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理、廣電大數(shù)據(jù)用戶畫(huà)像實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)訂單信息、廣電大數(shù)據(jù)用戶畫(huà)像用戶標(biāo)簽計(jì)算與可視化、廣電大數(shù)據(jù)用戶畫(huà)像任務(wù)調(diào)度實(shí)現(xiàn)、基于Tip

推進(jìn)新型智慧城市建設(shè)，是黨中央、國(guó)務(wù)院的決策部署，也是我國(guó)城鎮(zhèn)化發(fā)展的現(xiàn)實(shí)需求。智慧城市運(yùn)行管理中心是新型智慧城市建設(shè)發(fā)展的關(guān)鍵核心部分。本書(shū)針對(duì)我國(guó)智慧城市運(yùn)行管理中心存在頂層設(shè)計(jì)方法科學(xué)系統(tǒng)性不足、自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)軟硬件集成能力不強(qiáng)、數(shù)據(jù)采集匯聚效能不高、數(shù)據(jù)分析應(yīng)用智能程度不夠等突出難題，以“大數(shù)據(jù)提升政府治理能力”

本書(shū)介紹基于深度學(xué)習(xí)的核醫(yī)學(xué)圖像智能分析技術(shù)，由圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)和病灶分割等內(nèi)容構(gòu)成。全書(shū)共6章，其中，第1章為醫(yī)學(xué)影像概述，第2章為數(shù)據(jù)分析技術(shù)綜述，第3～5章分別為圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)和病灶分割模型構(gòu)建與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證介紹，第6章為核醫(yī)學(xué)診斷文本分析與模型構(gòu)建。

當(dāng)前，我國(guó)已進(jìn)入數(shù)字中國(guó)建設(shè)新階段，數(shù)字化發(fā)展步伐不斷加快，數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展為實(shí)現(xiàn)第二個(gè)百年奮斗目標(biāo)奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，持續(xù)推進(jìn)我國(guó)網(wǎng)絡(luò)空間治理體系和治理能力現(xiàn)代化。與此同時(shí)，全球各國(guó)積極布局?jǐn)?shù)字化領(lǐng)域，爭(zhēng)奪新時(shí)期戰(zhàn)略高地。網(wǎng)絡(luò)安全作為保障全社會(huì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、護(hù)航數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵核心，逐漸成為全球數(shù)字競(jìng)合新格局的重中

本書(shū)是腦-機(jī)接口（BCI）的經(jīng)典著作，旨在縮小BCI研究與實(shí)際應(yīng)用之間的差距，推動(dòng)BCI技術(shù)走出實(shí)驗(yàn)室，走向?qū)嶋H應(yīng)用。主要介紹和論述實(shí)用化BCI傳感器及其信號(hào)處理，實(shí)用化BCI的設(shè)備、應(yīng)用及用戶群體，BCI實(shí)際應(yīng)用接口和環(huán)境，實(shí)用化BCI基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)中新出現(xiàn)的問(wèn)題。

本書(shū)通過(guò)探索多種系統(tǒng)編程概念和技術(shù)引入Rust編程語(yǔ)言，在深入探索計(jì)算機(jī)工作原理的同時(shí)，幫助讀者了解Rust的所有權(quán)系統(tǒng)、Trait、包管理、錯(cuò)誤處理、條件編譯等概念，并通過(guò)源自現(xiàn)實(shí)的示例來(lái)幫助讀者了解Rust中的內(nèi)存模型、文件操作、多線程、網(wǎng)絡(luò)編程等內(nèi)容。 本書(shū)旨在幫助讀者理解如何用Rust進(jìn)行系統(tǒng)編程，并提供了一些

本書(shū)主要介紹統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域常用的基礎(chǔ)模型、算法和代碼實(shí)現(xiàn)。包括統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)、Python語(yǔ)言基礎(chǔ)，常用的線性回歸、貝葉斯分類器、邏輯回歸、SVM、核方法、集成學(xué)習(xí)，以及深度學(xué)習(xí)中的多層感知器、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、變分自編碼器、對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等模型與優(yōu)化方法，使用Scikit-Learn、TensorF

“十四五”規(guī)劃中，腦科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、人工智能等相關(guān)領(lǐng)域研究被納入科技前沿攻關(guān)領(lǐng)域，并計(jì)劃實(shí)施一批具有前瞻性、戰(zhàn)略性的相關(guān)國(guó)家重大科技項(xiàng)目。其中，腦與認(rèn)知啟發(fā)的人工智能研究既有利于突破人工智能前沿基礎(chǔ)理論，又有助于類腦計(jì)算與腦機(jī)融合技術(shù)研發(fā)實(shí)現(xiàn)根本突破，是實(shí)現(xiàn)“十四五”規(guī)劃目標(biāo)的重要抓手。本書(shū)將圍繞腦科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)與人工

控制技術(shù)是前三次工業(yè)革命的重要使能技術(shù)，分別實(shí)現(xiàn)了機(jī)械自動(dòng)化、電氣自動(dòng)化和信息自動(dòng)化。面向第四次工業(yè)革命，實(shí)現(xiàn)知識(shí)自動(dòng)化是本學(xué)科的重要使命，研究以工業(yè)人工智能為代表的新算法、研制以人參與的信息物理系統(tǒng)為代表的新型控制系統(tǒng)，成為本學(xué)科領(lǐng)域的兩個(gè)主要發(fā)展任務(wù)。新一代信息通信技術(shù)飛速發(fā)展，以感知、決策和執(zhí)行為代表的領(lǐng)域基本方

本書(shū)先介紹預(yù)測(cè)分析的重要概念和原則，然后給出一系列的代碼示例和算法講解，引導(dǎo)讀者了解完整的預(yù)測(cè)分析流程，進(jìn)而用Python工具構(gòu)建高性能的預(yù)測(cè)分析解決方案。全書(shū)所涵蓋的內(nèi)容包括預(yù)測(cè)分析過(guò)程、理解問(wèn)題和準(zhǔn)備數(shù)據(jù)、理解數(shù)據(jù)集—探索性數(shù)據(jù)分析、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)值預(yù)測(cè)、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的類別預(yù)測(cè)、調(diào)整模型和提高性能、基于Dash的