本書針對推薦系統(tǒng)中的二部圖、社交網(wǎng)絡和知識圖譜的圖結(jié)構(gòu)模式，研究基于圖表示學習的深度推薦系統(tǒng)。通過挖掘圖信息中的隱性關系和高階關系，使用圖學習的方式探索用戶和產(chǎn)品的潛在關聯(lián)，彌補相關推薦系統(tǒng)研究在挖掘用戶之間或者產(chǎn)品之間隱性關系方面的不足，形成一系列合理而且有效的推薦技術。增加推薦系統(tǒng)輸入的多樣性，運用社交網(wǎng)絡和知識圖

圖像融合技術可將多源圖像的互補特征進行綜合，以得到更加完整和準確的場景描述，從而彌補單一傳感器單幅圖像的不足，是一種廣泛應用的圖像預處理技術，如多攝像頭拍照、微光夜視、醫(yī)學診斷、遙感等應用領域。本書以多源圖像融合技術為主要內(nèi)容，在研究圖像尺度分析、遷移學習、深度學習算法與模型的基礎上，針對多聚焦圖像融合、多模態(tài)醫(yī)學圖像

數(shù)系的擴充始終貫穿于數(shù)學理論的發(fā)展之中. 本書利用交互式定理證明工具Coq,在Morse-Kelley公理化集合論形式化系統(tǒng)下, 給出中國科學與技術大學汪芳庭教授在其《數(shù)學基礎》中采用算術超濾分數(shù)構(gòu)造實數(shù)的機器證明系統(tǒng),包括超濾空間與算術超濾的基本概念、超濾變換以及用算術超濾構(gòu)造算術模型的形式化實現(xiàn),構(gòu)建了非標準實數(shù)模

本書主要包含以下內(nèi)如：最優(yōu)化問題的簡介，凸分析基礎，無約束優(yōu)化的理論及線搜索算法框架，信賴域算法，線搜索收斂性分析及收斂速度分析，半光滑牛頓算法，共軛梯度算法，約束優(yōu)化理論及延伸理論，罰方法，增廣拉格朗日算法及算法在實際問題(支持向量機模型、超圖匹配)中的應用。本書對知識點的分析緊密結(jié)合當前研究前沿問題，并通過對應用問

奇異跳變系統(tǒng)是一類具有廣泛形式的動力系統(tǒng)，能有效地描述電力系統(tǒng)、電路系統(tǒng)、社會經(jīng)濟系統(tǒng)等實際系統(tǒng)。本書以時滯奇異跳變系統(tǒng)為研究對象，旨在提出有效的容許性分析與控制器設計方法。本書主要介紹時滯奇異跳變系統(tǒng)容許性分析與狀態(tài)反饋控制、時滯奇異跳變系統(tǒng)觀測器設計與異步反饋控制、時滯奇異跳變系統(tǒng)濾波器設計與故障檢測、時滯奇異跳變

人工智能（AI）已成為世界各地的熱門話題，因為它可以為人類帶來顯著的好處，以及可能隱藏在該技術中的感知和實際危險。在《人工智能風險·回報·未來》：中，KevinChen用清晰簡單的語言闡述了人工智能的許多方面，詳細介紹了人工智能如何給世界的運作方式帶來深刻的變化。人工智能正在交通、物流、醫(yī)學

《四元數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡穩(wěn)定性理論及應用》旨在介紹四元數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡穩(wěn)定性理論及應用的研究現(xiàn)狀、典型模型、常用研究方法.具體內(nèi)容包括四元數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡漸近穩(wěn)定性、四元數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡魯棒穩(wěn)定性、四元數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡μ-穩(wěn)定性及均方穩(wěn)定性、四元數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡Mittag-Leffler穩(wěn)定性、四元數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡Lagrange穩(wěn)定性及H-U穩(wěn)定性、四元數(shù)神

本書闡述了分布式人工智能原理及其應用，基本原理的主要內(nèi)容包括的分布式人工智能的內(nèi)涵、基本原理、計算框架等；研究了分布式人工智能學習與優(yōu)化、強化學習與演化計算、群智能體強化學習等前沿方法；給出了分布式信息融合、視覺感知、協(xié)同搜索、對抗博弈決策和智能博弈推演等典型應用，建立起了較為全面的知識體系與脈絡，為后續(xù)研究奠定了良好

機器學習數(shù)學基礎

自主無人系統(tǒng)及應用中的問題