本書基于RISC-V和Chisel講解自定義CPU的實(shí)現(xiàn)。全書分為5個部分，立足于CPU、存儲器、計算機(jī)架構(gòu)等基礎(chǔ)知識，逐步帶領(lǐng)讀者實(shí)現(xiàn)簡單的加減法、分支、比較等基礎(chǔ)指令，理解流水線對于CPU高速化的重要意義及實(shí)現(xiàn)，最后應(yīng)用向量擴(kuò)展語言實(shí)現(xiàn)自定義CPU。要提醒的是，本書所指的“CPU制作”僅限于軟件上的設(shè)計和模擬，不涉

本書重點(diǎn)圍繞眾智科學(xué)智能理論與計算方法展開介紹，主要內(nèi)容包括眾智的定義和建模、眾智的分析與計算方法、單個智能體和多個智能體的智能進(jìn)化方法、眾智水平分析方法，以及眾智科學(xué)智能理論在典型場景的應(yīng)用。

本書囊括了沖突分析圖模型三十多年的理論研究成果和前沿方法，是中外學(xué)者長期合作完成的沖突分析領(lǐng)域的國際**著作。主要內(nèi)容包括沖突分析實(shí)踐，決策方法綜述，沖突分析圖模型的基本內(nèi)涵，簡單偏好、未知偏好、強(qiáng)度偏好和混合偏好下圖模型的穩(wěn)定性，結(jié)盟穩(wěn)定性，沖突演變分析及沖突分析決策支持系統(tǒng)。本書是目前沖突分析圖模型研究領(lǐng)域內(nèi)容最全

眾智建模與仿真方法主要用于研究眾智科學(xué)的基本原理和規(guī)律。其主要內(nèi)容包括眾決策、眾協(xié)作、眾進(jìn)化等仿真，用于研究眾決策、眾協(xié)作、眾進(jìn)化等群體智能問題。本書共7章。第1章為眾智仿真理論。第2章為眾智仿真方法。第3章為眾智仿真平臺。第4章為眾智仿真方法在生產(chǎn)系統(tǒng)分析中的應(yīng)用。第5章為眾智仿真方法在裝備保障體系分析中的應(yīng)用。第6

本書主要研究多自由度輪/履式仿人機(jī)器人在非結(jié)構(gòu)化環(huán)境下自主作業(yè)的關(guān)鍵技術(shù)。第1、2章介紹研究背景及多自由度輪/履式仿人機(jī)器人平臺；第3、4章介紹不同幾何約束條件下的圖像特征匹配算法，通過提高特征點(diǎn)匹配性能和運(yùn)動估計精度來解決非結(jié)構(gòu)環(huán)境下的三維地圖構(gòu)建及重建問題；第5～7章介紹基于路徑規(guī)劃、碰撞檢測，以及穩(wěn)定判據(jù)的運(yùn)動學(xué)

本書詳細(xì)介紹了面向靜態(tài)數(shù)據(jù)庫、增量數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)流的高效用模式挖掘的理論和方法。本書主要內(nèi)容包括六個章節(jié)，前兩章介紹高效用模式挖掘的相關(guān)知識。第三章介紹面向靜態(tài)數(shù)據(jù)庫包含正、負(fù)效用的兩類精簡高效用模式挖掘方法的研究與實(shí)現(xiàn)過程。第四章介紹針對增量數(shù)據(jù)庫的挖掘高效用模式全集和精簡集合算法的研究。第五章介紹面向數(shù)據(jù)流的精簡高效

這是一本關(guān)于“高級/進(jìn)階”算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的圖書，主要介紹了用于Web應(yīng)用程序、系統(tǒng)編程和數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域的各種算法，旨在讓讀者了解如何用這些算法應(yīng)對各種棘手的編碼挑戰(zhàn)，以及如何將其應(yīng)用于具體問題，以應(yīng)對新技術(shù)浪潮下的“棘手”問題。 本書對一些廣為人知的基本算法進(jìn)行了擴(kuò)展，還介紹了用于改善優(yōu)先隊(duì)列、有效緩存、對數(shù)據(jù)進(jìn)行集群等

本書詳細(xì)介紹了工業(yè)機(jī)器人精度補(bǔ)償?shù)幕�礎(chǔ)理論和關(guān)鍵技術(shù)，闡述了機(jī)器人精度及精度補(bǔ)償?shù)幕�本概念，主要�?nèi)容包括：機(jī)器人運(yùn)動學(xué)建模、機(jī)器人采樣點(diǎn)規(guī)劃方法、基于定位誤差模型的機(jī)器人精度補(bǔ)償技術(shù)、基于誤差相似度的機(jī)器人精度補(bǔ)償技術(shù)、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器人精度補(bǔ)償技術(shù)、基于關(guān)節(jié)空間閉環(huán)反饋的機(jī)器人精度補(bǔ)償技術(shù)以及基于笛卡兒空間閉環(huán)反饋

本書共21章。第1章介紹底層算法整體設(shè)計與實(shí)現(xiàn)方法，通過模塊化設(shè)計與實(shí)現(xiàn)，使得本書中的所有章節(jié)中形成的算法模塊均可以加載到軟件MHMapGIS中并方便地進(jìn)行調(diào)用；第2～4章介紹交互式的矢量、柵格、矢柵數(shù)據(jù)編輯中所涉及的底層算法設(shè)計與實(shí)現(xiàn)方法；第5～21章則分不同專題對不同類型的算法進(jìn)行需求分析、功能設(shè)計與底層實(shí)現(xiàn)，并集

衛(wèi)星遙感、地基觀測、模型模擬、社會感知等是獲取地球表層科學(xué)數(shù)據(jù)的主要手段，不同來源的數(shù)據(jù)之間存在強(qiáng)烈的互補(bǔ)性。本書圍繞多源數(shù)據(jù)的融合計算展開研究，以多源遙感數(shù)據(jù)的信息融合為主體內(nèi)容，并擴(kuò)展到與地基數(shù)據(jù)、模型模擬數(shù)據(jù)和社會感知數(shù)據(jù)的融合。內(nèi)容體系上分為同質(zhì)數(shù)據(jù)融合、異質(zhì)數(shù)據(jù)融合、異類數(shù)據(jù)融合等幾個層次：首先介紹同質(zhì)光學(xué)遙