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本书是一本探讨卷积神经网络在图像融合、识别任务上应用的专业著作,旨在为读者提供全面而实用的知识体系,使其能够深入理解图像融合与识别的原理和实现,并应用于各个领域。本书涵盖了从卷积神经网络基础概念到图像融合、识别前沿技术的全面内容,并详细介绍了著者自身的研究成果。本书共8 章,主要包括:图像融合与目标识别的目的、意义、基本概念、技术指标和研究历史及现状,卷积神经网络,特征表示学习的多源图像融合,多域特征对齐的多源图像融合,小样本遥感目标识别,复杂样本分布的遥感目标识别,图像融合和目标识别的实际应用
10大专题内容讲解+108个实操案例解析+130多分钟同步教学视频+160多个素材效果文件+500多张图片全程图解,随书还赠送了5200多个AI绘画关键词等资源!书中的具体内容从以下两条线展开。一条是AI文案线,详细介绍了文心一言的使用技巧,具体内容包括:9个入门技巧、10个写提示词技巧、16种AI指令模板、10个App使用技巧、10个AI文案案例,帮助读者一步一步精通用文心一言创作AI文案的核心技术。一条是AI绘画线,详细介绍了文心一格的使用技巧,具体内容包括:15个初
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本书在阐述基于Agent(智能体)的情感劝说型谈判基本概念的基础上,从信任、映射、决策和社会性四个方面,论述基于Agent的情感劝说型谈判的研究进展。通过建立模型和改进算法,探讨基于Agent的情感劝说型谈判依据信任、映射、决策和社会性的动态变化实现有效调整的途径。本书内容包含作者承担的国家自然科学基金面上项目“基于Agent的信任、映射和决策的情感劝说模型及其应用研究”的工作。
在这本书中,作者着力讨论了几种获取机器学习和数据挖掘算法性能的相关知识的方法。作者展示了如何再次利用这些知识来选择、组合、编撰和调整算法和模型,从而为数据挖掘提供更快、更有效的解决方案,帮助研究人员改进算法,并开发能够自我改进的学习系统。本书的新版在旧版基础上就内容做了非常大的扩充。作者介绍了最新的自动机器学习方法,阐明了它与元学习之间的关系,他们解释了操作链设计方法的自动化问题。这本书将引起机器学习、数据挖掘和人工智能领域的研究人员和研究生的兴趣
教育信息化促进了教育测评理念的变革,人工智能时代的教育更加关注以智能技术驱动的学习者认知分析与个性化学习的诉求。本书遵循"理论-方法-应用"研究范式,探索人工智能时代的学习认知分析的新理论与新方法。
本书综合介绍了量化信息状态估计与融合方法在无线传感器网络的应用,综述了国内外研究现状和存在的问题,并对相关理论和仿真实验等进行的阐述。全书共10章,分别为绪论、目标状态估计融合相关理论、WSN中量化噪声分析及基于均匀量化测量的目标状态估计、WSN中基于量化信息和Sigma点变换的目标状态估计、线性系统中基于量化信息的状态估计性能、分布式量化航迹融合、基于自适应量化测量的目标状态融合估计、信道感知目标跟踪及跨层优化、P2P传感器网络中分布式协同目标跟踪、WSN中(多)目标跟踪算法流程设计。
本书系统地建立了数据博弈论。首先,论述了数据资产的属性以及数据资产的价值的信息经济学基础;其次,阐述了公共数据库的公共产品属性和数据共享信任博弈的基本模型,并分析了复杂网络上的公共数据演化博弈。第三,建立了供应链预测数据共享博弈模型,获得了带有"廉价谈话"的供应链预测数据共享博弈的子博弈精炼纳什均衡。第四,系统分析了数据共享的信任机制设计,建立的基于公共数据的电子证据区块链框架。第五,系统给出了数据主权博弈与国际科学数据共享机制,建立了数字税的非对称市场双头垄断博弈模型,并给出了近似解。第六,在
本书主要讲述了智能遥感卫星的遥感影像在轨高精度处理与实时智能服务系统的设计理念与核心技术,重点围绕智能遥感卫星在轨处理与实时智能服务的服务模式、流式架构、关键技术算法和处理系统进行论述。本书包括7个核心章节,分别介绍了对智能遥感卫星得发展现状与趋势、智能遥感卫星在轨流式处理架构与服务模式、面向任务遥感卫星协同自主任务规划、任务驱动在轨兴趣区域产品处理、遥感影像在轨信息提取与智能处理、光学卫星遥感影像高倍智能压缩以及珞珈三号01星智能遥感卫星服务示范系统。