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本书提出和论述了智能合约工程的概念、主要内容和技术体系，在介绍相关思想、理念，以及现有主要智能合约系统基本原理的基础上，主要论述了智能合约的工程化开发方法、智能合约法律化、智能合约形式化设计与验证方法、智能合约即服务、智能合约并行化等新理论和方法。本书适合从事区块链和智能合约研究开发的科研人员参考，以及大学相关专业的本科生和研究生使用。

本书共计11章，第1章对合成孔径雷达（SAR）目标识别进行了概述；第2章介绍了基于局部保持特性和混合高斯分布的SAR目标识别；第3章介绍了基于局部保持特性和Gamma分布的SAR目标识别；第4章介绍了基于结构保持投影的SAR目标识别；第5章介绍了基于类别稀疏表示的SAR目标识别；第6章介绍了基于乘性稀疏表示和Gamma分布的SAR目标识别；第7章介绍了基于判别统计字典学习的SAR目标识别；第8章介绍了于Dempster-Shafer证据理论融合多稀疏描述和样本统计特性的SAR目标识别；第9章介绍

本书详细介绍了强化学习的理论推导、算法细节。全书共12章，包括强化学习概述、马尔可夫决策过程、退化的强化学习问题、环境已知的强化学习问题、基于价值的强化学习算法、基于策略的强化学习算法、AC型算法、基于模型的强化学习算法等相关知识。本书系统性强、概念清晰，内容简明通俗。除了侧重于理论推导，本书还提供了许多便于读者理解的例子，以及大量被实践证明有效的算法技巧，旨在帮助读者进一步了解强化学习领域的相关知识，提升其现实中的工程能力。本书可作为高等院校数学、计算机、人工智能等相关专业的强化学习教材，但需

Gabor框架理论研究可追溯至1946年，Gabor首次提出了Gabor系的概念，对Gabor系严格的数学分析始于Janssen1980年左右发表的系列论文。自此，Gabor框架理论迅速发展，并广泛应用于工程及无线通信等领域。目前，全空间中的Gabor框架理论研究已取得丰硕成果，其子空间Gabor框架理论研究取得了一定进展。本书关注有理时频Gabor框架，分别在全空间及子空间的背景下探讨了通常有理时频Gabor框架、混合有理时频Gabor框架、离散混合有理时频Gabor框架、向量值有理时频Gab

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