近年来，演化计算作为计算智能领域的经典优化技术，已经广泛应用于求解组合优化、工程优化等理论和工程类的优化问题，形成了一种基于演化的智能优化方法。针对高维空间的多目标优化问题，近年来基于分解的多目标演化算法（MOEAs）利用了分而治之的思想有效降低了求解多目标或高维多目标优化问题的难度。根据分解的形式不同，基于分解的MOEAs又进一步细分为基于聚合的MOEAs和基于参考点的MOEAs。尽管基于分解的MOEAs是目前求解高维多目标优化问题最有前景的技术之一，然而它在方法和应用层面均存在着缺陷和不足。

本书全面介绍可证明安全性的发展历史、基础理论和实用算法，内容分为6章，第1章介绍可证明安全性涉及的数学知识和基本工具，第2章介绍语义安全的公钥密码体制的定义，第3章介绍语义安全的公钥密码体制，第4章介绍基于身份的密码体制，第5章介绍基于属性的密码体制，第6章介绍抗密钥泄露的公钥加密系统。 本书可作为高等学校相关专业本科生和研究生的教材，也可作为通信工程师和计算机网络工程师的参考读物。

当应用于大型分布式数据集时，标准算法和数据结构可能会变慢或完全失效。选择专为大数据设计的算法可以节省时间、提高准确性并降低处理成本。《漫画算法与数据结构（大规模数据集）》将最前沿的研究论文提炼为实用的技术，用于绘制、流式传输并组织磁盘和云中的大规模数据集，十分独特。
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本书以现行22G101系列图集为基础，以Autodesk Revit为工具，以实际项目（附项目图纸）为载体，以任务为导向，引导学习者进行结构施工图识读、钢筋工程量计算及钢筋BIM建模等技能的训练。本书共分为6个项目，项目1为钢筋平法算量的基本知识，主要针对结构施工图识读与平法的基本认知进行训练，项目2~项目6以建筑物施工顺序为次序，分别针对独立基础、条形基础、框架柱、梁构件、板构件相应的技能进行训练。每个项目都分为识读、钢筋工程量计算与BIM建模三大任务模块，通过完成项目中设置的专项任务与项目综

本书是一部研究飞行自组织网络智能路由技术的学术用书，围绕飞行自组织网络需要建立高效路由问题，开展了一系列研究工作，内容包括：飞行自组织网络、智能优化算法、路由算法等展开论述，提出了具有最优链路评估的FANET低延迟路由协议(MOLSR)、基于蚁群优化的FANET路由机制(ACA)、基于连续型Hopfield神经网络算法的FANET路由方法(CHNNR)，设计了基于遗传算法的FANET路由协议(GAR)、基于玻尔兹曼机的FANET路由算法(BMR)，并通过设计群体智能的自组织网络路由飞行

本书共分六章，主要内容包括：什么是软装；找到属于你的色彩；九大关键元素，打造专属于你的空间；营造居家氛围感，别忽略了这五个细节；收纳的美感；如何给家拍出好看的照片。

本书重点介绍了80平方米以下的小户型如何通过改造提高居住品质，第一章介绍通过改造户型让小住宅显出高级感，第二章介绍通过凸显风格和配色让小住宅显示出特色，第三章介绍有孩子的小户型如何设计更能兼顾全家人的生活，第四章通过具体实例来展示小住宅改造后的成果，第五章为设计师总结的实用家具与材料知识问答。全书通过图文并茂的方式，为大家梳理了小户型装出大空间感的知识脉络，希望读者从中得到参考启示，营造出属于自己的品质生活。

近半年来，以GPT为代表的大型语言模型风起云涌，不仅完全改变了人工智能领域的研究范式，也使得通用人工智能(AGI)和人工智能生成内容（AIGC）成为公众领域的热点，而教育领域有可能成为大型语言模型最先落地的领域，各类应用层出不穷，各类观点也此起彼伏。为了应对这一技术与社会的焦点，中国人工智能学会智能教育技术专业委员会联合编撰该研究报告。通过梳理各类同行评议论文、预印本、政策文件、新闻报道、研究报告、内部技术资料、专家调研与访谈材料、在线论坛等不同来源的400多份资料，帮助读者理解大型语

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随着物联网、云计算、大数据与人工智能等技术的蓬勃发展，计算服务逐渐从计算密集型向数据密集型（Data Intensive）转变。高性能、高通量的数据服务关键技术成为智慧城市、智能制造、智慧农业等国家重大需求解决方案的核心基础。并行与分布式数据处理的概念启发于上世纪80年代，源自讨论在内存及二级存储极为有限的条件下如何跨越“内存墙”，完成计算任务的优化技术。而今，互联网与私有网络数据指数级增长、数据服务的事务性需求复杂多变、跨地域数据同步需求动态不统一、如何应对当前及未来大数据服务及其上的人工智能