本書(shū)是一本關(guān)于自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別評(píng)估理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用的專(zhuān)著,是作者長(zhǎng)期以來(lái)科研工作的總結(jié).書(shū)中廣泛收集了該領(lǐng)域國(guó)內(nèi)外專(zhuān)家的成果，結(jié)合作者的研究成果,提出了一些獨(dú)立的學(xué)術(shù)見(jiàn)解.全書(shū)共8章：第1章回顧ATR技術(shù)發(fā)展歷程，概述國(guó)內(nèi)外ATR評(píng)估方法,點(diǎn)明本書(shū)特色;第2章討論概率型指標(biāo)（以識(shí)別率為典型代表）的估計(jì);第3章講解如何

本書(shū)為交互設(shè)計(jì)入門(mén)教材，在講解交互設(shè)計(jì)基本概念與基礎(chǔ)知識(shí)、交互設(shè)計(jì)的基本流程與常用方法的基礎(chǔ)上，教授交互設(shè)計(jì)調(diào)研方法、信息架構(gòu)與交互模式設(shè)計(jì)、交互原型制作與測(cè)試、交互界面視覺(jué)設(shè)計(jì)、交互界面開(kāi)發(fā)基礎(chǔ)等交互設(shè)計(jì)師的基本技能，并使讀者能夠掌握相關(guān)交互設(shè)計(jì)軟件如Axure、Sketch、AdobeXD等的使用。本書(shū)在講解交互設(shè)

人工智能驅(qū)動(dòng)的組學(xué)挖掘是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的生物醫(yī)學(xué)研究的支撐技術(shù)。組學(xué)測(cè)序技術(shù)逐步向多尺度、跨模態(tài)、有擾動(dòng)等方向發(fā)展，但體現(xiàn)出的高維度、高噪聲、多模態(tài)、標(biāo)記稀缺等特點(diǎn)，成為制約其有效挖掘的瓶頸。本書(shū)面向生命組學(xué)數(shù)據(jù)特點(diǎn)，較為系統(tǒng)和深入地對(duì)組學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)的主要研究范式、適用場(chǎng)景、分析方法、理論思想進(jìn)行介紹。結(jié)合相應(yīng)組學(xué)挖掘的具體研

本書(shū)兼顧深度學(xué)習(xí)的理論和應(yīng)用，特別強(qiáng)調(diào)大規(guī)模訓(xùn)練應(yīng)用案例，引導(dǎo)學(xué)生進(jìn)人深度學(xué)習(xí)的前沿領(lǐng)域．主要內(nèi)容有深度學(xué)習(xí)的核心理論問(wèn)題：網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、網(wǎng)絡(luò)參數(shù)初始化方法.大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的優(yōu)化方法、正則化方法、激活函數(shù)的研究方法.書(shū)中引人深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的大型經(jīng)典和前沿應(yīng)用案例，包括圖像分類(lèi)任務(wù).目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤任務(wù)、多源遙

本書(shū)從基于人工智能助力網(wǎng)絡(luò)安全的視角出發(fā)，瞄準(zhǔn)助力攻擊和助力防御兩個(gè)方向，刻畫(huà)人工智能攻擊鏈框架，著重描述自動(dòng)化漏洞挖掘、軟件漏洞自動(dòng)化利用、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱秘精準(zhǔn)型惡意代碼、隱秘精準(zhǔn)型惡意代碼的增強(qiáng)實(shí)現(xiàn)、基于深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)的未知特征惡意代碼檢測(cè)、基于知識(shí)圖譜的威脅發(fā)現(xiàn)等6方面技術(shù)成果，在對(duì)比梳理全球**相關(guān)研究進(jìn)

本書(shū)闡述企業(yè)實(shí)踐DevSecOps所需的理論、技術(shù)和方法，首先從軟件工程發(fā)展趨勢(shì)，尤其是敏捷、DevOps等領(lǐng)域的發(fā)展趨勢(shì)出發(fā)，結(jié)合DevOps實(shí)踐、DevSecOps相關(guān)報(bào)告和標(biāo)準(zhǔn)，闡述DevSecOps理念；然后解讀DevSecOps最佳實(shí)踐，根據(jù)DevSecOps最佳實(shí)踐涉及的重點(diǎn)階段和相關(guān)技術(shù)講解平臺(tái)設(shè)計(jì)與工具

本書(shū)以作者團(tuán)隊(duì)在隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的理論創(chuàng)新和應(yīng)用實(shí)踐為支撐，全面介紹了復(fù)雜體系過(guò)程的隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)模型，主要內(nèi)容包括隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)模型要素和結(jié)構(gòu)框架、智能隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)模型、不確定性隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)模型，以及衛(wèi)星通信網(wǎng)絡(luò)建模和資源管控、復(fù)雜體系效能評(píng)估、復(fù)雜體系可靠性建模、區(qū)域產(chǎn)業(yè)發(fā)展分析等。

《從概念到現(xiàn)實(shí)：ChatGPT和Midjourney的設(shè)計(jì)之旅》詳細(xì)介紹了ChatGPT與Midjourney的使用方法和應(yīng)用場(chǎng)景，并結(jié)合設(shè)計(jì)案例講解了如何利用AIGC輔助不同行業(yè)的設(shè)計(jì)師提升工作效率和創(chuàng)造力，共涉及8個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域，近60個(gè)案例演示，生動(dòng)展示了各行各業(yè)中融入AIGC技術(shù)的設(shè)計(jì)成果，為設(shè)計(jì)師提供了更開(kāi)闊的設(shè)

本書(shū)主要為高等院校非計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)的人工智能導(dǎo)論課程設(shè)計(jì)編寫(xiě)，內(nèi)容具有應(yīng)用理論的特色。針對(duì)高校學(xué)生的需求和人工智能發(fā)展的特點(diǎn)，本書(shū)分為引言篇、理論篇和應(yīng)用篇三部分，可基于學(xué)習(xí)需求和進(jìn)度，自主選擇。引言篇包括緒論；理論篇包括人工智能之理論基礎(chǔ)、人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能之深度學(xué)習(xí)、人工智能之強(qiáng)化學(xué)習(xí)；應(yīng)用篇包括人工智能開(kāi)發(fā)

本書(shū)以ChatGPT為主線，通過(guò)大量實(shí)用案例*介紹如何運(yùn)用ChatGPT來(lái)提高工作和生活效率。在工作方面，本書(shū)詳細(xì)講解了如何使用ChatGPT來(lái)輔助寫(xiě)作、制作PPT、行數(shù)據(jù)分析等。這些章節(jié)的內(nèi)容*為豐富，也*能體現(xiàn)ChatGPT的強(qiáng)大作用。讀者可以學(xué)會(huì)運(yùn)用ChatGPT來(lái)優(yōu)化工作流程，提高工作效率。在生活方面，本書(shū)通過(guò)