本书探讨了科研工作的意义及特点, 介绍了科研素材的获取和管理、使用与成果撰写、科研成果分享与交流的基本要点。其中, 科研素材的获取和管理部分聚焦文献的获取时机、获取方式、文献属性和要素、文献分类与管理, 引用与查重等, 为读者提供系统的文献检索与管理技能; 科研素材的使用与成果撰写部分着眼于科研论文的基本格式和要点, 总结了Word、LaTeX、Visio、MATLAB、Python等工具的使用技巧; 科研成果的分享与交流包括学术会议基本常识、PPT制作、演讲汇报技巧及慕课视频录制等。

《调度问题求解与优化》系统论述调度系统的设计、优化和重调度。本书介绍了调度系统特征，期望理论分析，时间窗及需求动态变化情况的调度方案实时优化与设计，基于前景理论的用户期望感知预测，基于干扰管理策略调度因素分析，智能量子算法下的重调度方案实施与验证，低碳冷链物流调度、不确定需求物流调度、动态物流调度、末端配送干扰管理以及医疗物资配置等多场景的调度约束和优化策略。

本书共八个项目, 分别为认知主题公园、主题公园组织结构与人力资源管理、主题公园游客服务管理、主题公园安全与风险管理、主题公园设施设备管理、主题公园财务管理、主题公园市场营销管理、主题公园运营管理趋势。

本书分为四部分共22章, 涵盖AI的基本理论、核心技术和广泛应用, 介绍了AI的历史沿革、全球发展态势及中国的成果, 探讨了AI对未来就业市场的影响、机器学习、大数据、计算机视觉等技术原理, 以及AI在无人驾驶、智能制造、智慧医疗等领域的具体应用。同时, 强调了AI技术与国家未来发展的战略联系, 倡导科技创新与社会责任感, 并讨论了AI伦理的重要性。

"本书循序渐进地介绍了深度学习的基础知识与常用方法，全面细致地提供了深度学习操作的原理和在深度学习框架下的实践步骤。本书共分为三部分，理论基础、实验和案例。第一部分理论基础，包括第1~7章，主要介绍深度学习的基础知识、深度学习在不同领域的应用、不同深度学习框架的对比以及机器学习、神经网络等内容； 第二部分实验，包括第8~9章，主要讲解常用深度学习框架的基础以及计算机视觉、自然语言处理、强化学习和可视化技术领域的一些实验讲解。第三部分案例包括第10~17章，通过8个案例介绍深度学习在图像分类、目标

《智能计算方法及其资源管理应用》专注于智能计算技术如神经网络、进化计算、模糊逻辑和群体智能在资源管理中的应用。内容涵盖智能计算技术的基础原理、关键特点及其在数据中心、智能电网、云计算和物联网等领域的具体应用，展示了这些技术如何优化资源使用并提高系统性能。

群体智能算法是一类源于自然现象与社会规律启发的智能算法，是当前人工智能方法的重要组成部分。本书从群体智能算法的基本特征入手，介绍了常见的群体智能算法及其理论基础研究的三大内容：数学模型、收敛性与时间复杂度，详细阐述了粒子群优化算法、蚁群优化算法、鸽群优化算法、头脑风暴算法与烟花算法的数学模型、收敛性分析与时间复杂度分析等研究结果。为了方便读者开展算法理论分析的实践，部分章节提供了配套实用软件工具的使用案例。本书适合从事智能优化、进化计算、计算智能、智能优化、管理科学与应用数学领域研究的学者与研究