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人工智能和机器学习受数据驱动的趋势日益明显。仿真技术不仅强大，而且魅力无穷，有望释放两者的全部潜能。本书的主要内容有：用Unity引擎和仿真技术，解决机器学习和人工智能问题。用游戏引擎合成图像训模。创建仿真环境，训练强化学习和模仿学习模型。采用PPO等高效通用算法解决基于仿真的机器学习问题。用不同方法训练多种机器学习模型。用PyTorch、Unity ML-Agents和Perception工具集，打通机器学习工具和业界标准游戏开发工具。

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图像去雾技术能够将真实场景下受雾霾天气影响的降质图像进行恢复，从而使其更好地应用于目标检测、语义分割、行人重识别等高级视觉任务，具有重要的研究意义和应用前景。本书创新地将知识蒸馏理论应用于图像去雾领域，有效解决了图像去雾过程中存在的去雾图像颜色失真严重、训练模型网络结构复杂、去雾模型泛化能力不足、真实场景去雾性能较差等问题。本书主要内容包括雾天图像形成机理、图像去雾相关技术、知识蒸馏基础理论以及基于知识蒸馏的图像去雾算法等，系统介绍了相关方法的研究背景、理论基础和算法描述，并给出了相应

本书主要研究内容是利用图学习方法进行高光谱影像分类，重点围绕模型构建、改进图信息传播方式、提升构图质量等方面展开研究，提出了多种基于图学习的高光谱影像分类方法。本书的主要研究内容总结如下：第1章主要介绍了本书的研究背景，说明了高光谱遥感影像分类的现实意义，概述了高光谱遥感影像分类现状和存在的问题。第2章阐述了图半监督学习的基本理论知识，图的构造方法，图半监督学习的经典模型，能够有效处理大规模数据的快速图半监督学习模型。第3章提出了图半监督学习经典算法高光谱影像分类方法。第4章提出了一种

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