一致性問(wèn)題是多智能體系統(tǒng)協(xié)同控制的根本問(wèn)題，也是控制領(lǐng)域的熱點(diǎn)研究問(wèn)題。本書(shū)系統(tǒng)介紹作者近年來(lái)在多智能體系統(tǒng)一致性分析與設(shè)計(jì)領(lǐng)域的研究成果，具體內(nèi)容包括非線性多智能體系統(tǒng)的固定時(shí)間分組一致性以及二部一致性，異構(gòu)多智能體系統(tǒng)在輸入飽和下的一致性，二階多智能體系統(tǒng)在擾動(dòng)觀測(cè)器、事件觸發(fā)以及量化通信條件下的一致性，基于干擾觀

本書(shū)以PhotoshopCS6為例，全面系統(tǒng)地介紹了Photoshop軟件的基本操作方法和圖形圖像處理技巧，包括Photoshop軟件的認(rèn)識(shí)、Photoshop基本操作工具的運(yùn)用、選區(qū)的運(yùn)用、圖層的運(yùn)用、圖像繪制工具的運(yùn)用、文字處理、圖像色彩和色調(diào)的運(yùn)用、圖層蒙版的運(yùn)用、通道的運(yùn)用、濾鏡的運(yùn)用和眾多Photoshop高

本書(shū)介紹大數(shù)據(jù)知識(shí)工程的有關(guān)內(nèi)容。全書(shū)共9章，第1章介紹大數(shù)據(jù)知識(shí)工程的背景；第2章介紹大數(shù)據(jù)知識(shí)工程的“三跨”特點(diǎn)及面臨的“散、雜、亂”挑戰(zhàn)；第3-6章介紹知識(shí)表示、知識(shí)獲取與融合、知識(shí)表征學(xué)習(xí)、知識(shí)推理四個(gè)核心環(huán)節(jié)；第7章介紹教育、稅務(wù)、網(wǎng)絡(luò)輿情領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)知識(shí)工程應(yīng)用；第8章指出未來(lái)研究方向；第9章對(duì)全書(shū)進(jìn)行總結(jié)

Xilinx公司推出的Zynq全可編程芯片為軟硬件協(xié)同設(shè)計(jì)提供了良好的硬件基礎(chǔ)，功能強(qiáng)大的Vivado集成開(kāi)發(fā)環(huán)境為嵌入式系統(tǒng)開(kāi)發(fā)提供了良好的支撐。本書(shū)基于Vivado集成開(kāi)發(fā)環(huán)境，以具體實(shí)驗(yàn)的方式詳細(xì)介紹了使用Zynq-7000進(jìn)行設(shè)計(jì)的具體步驟，引導(dǎo)讀者從零開(kāi)始逐漸學(xué)習(xí)和掌握嵌入式系統(tǒng)軟硬件協(xié)同設(shè)計(jì)的基本方法。

本書(shū)通過(guò)實(shí)戰(zhàn)案例和可視化的圖形講解數(shù)據(jù)分析的知識(shí)。通過(guò)閱讀本書(shū)，讀者可以從容地處理數(shù)據(jù)，高效地完成數(shù)據(jù)分析工作。本書(shū)共9章，主要內(nèi)容包括不同場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)分析方法，從業(yè)者應(yīng)具備的數(shù)據(jù)分析基本知識(shí)，數(shù)據(jù)分析師應(yīng)具有的思維方式，海盜法則和指標(biāo)體系建模，用戶畫(huà)像賦能數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)可視化的實(shí)操技巧等。 本書(shū)不僅適合產(chǎn)品經(jīng)理、運(yùn)營(yíng)

本書(shū)基于知識(shí)、技能、能力儲(chǔ)備過(guò)程,案例化教學(xué),理實(shí)一體,按照J(rèn)ava程序設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)的知識(shí)、技術(shù)、技能編排內(nèi)容,從教、學(xué)、做的模式來(lái)安排章節(jié)內(nèi)容。每一章包括正文、案例分析、任務(wù)訓(xùn)練、知識(shí)拓展、思考與練習(xí);全書(shū)最后還包括思考與練習(xí)參考答案,可供學(xué)生進(jìn)行練習(xí)和查漏補(bǔ)缺。本書(shū)結(jié)合行業(yè)要求,職業(yè)資格證要求編寫(xiě)、校企合作,例子更貼近

結(jié)構(gòu)安全監(jiān)測(cè)、診斷與維修是突破傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)局限并實(shí)現(xiàn)未來(lái)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)與運(yùn)行的必然趨勢(shì)。如何在復(fù)雜服役環(huán)境中設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的高效費(fèi)比傳感器布置方法，已成為當(dāng)前動(dòng)力學(xué)反問(wèn)題研究亟待突破的難點(diǎn)。鑒于此，本書(shū)的撰寫(xiě)將考慮實(shí)際結(jié)構(gòu)在服役過(guò)程中結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)傳感器布置面臨的低信噪比、冗余數(shù)據(jù)、貧信息等問(wèn)題，意在揭示低信噪比與冗余數(shù)

本書(shū)對(duì)當(dāng)前主流的視頻隱寫(xiě)技術(shù)進(jìn)行了系統(tǒng)闡述，主要包括作者及團(tuán)隊(duì)在控制幀內(nèi)失真漂移和魯棒視頻隱寫(xiě)領(lǐng)域的研究成果及其他主流的視頻隱寫(xiě)算法。針對(duì)原始域的視頻隱寫(xiě)技術(shù)，介紹了基于LSB和DWT的視頻隱寫(xiě)算法；針對(duì)壓縮域的視頻隱寫(xiě)技術(shù)，提出了基于H.264/AVC、H.265/HEVC無(wú)幀內(nèi)失真漂移視頻隱寫(xiě)算法，介紹了基于幀內(nèi)預(yù)

《工業(yè)機(jī)器人精度補(bǔ)償技術(shù)與應(yīng)用（英文版）》詳細(xì)地介紹了工業(yè)機(jī)器人精度補(bǔ)償?shù)幕�礎(chǔ)理論和關(guān)鍵技術(shù)，主要內(nèi)容包括：機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)模型建立方法和機(jī)器人定位誤差分析，機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)模型標(biāo)定方法，機(jī)器人非運(yùn)動(dòng)學(xué)標(biāo)定方法，機(jī)器人最優(yōu)采樣點(diǎn)規(guī)劃方法等，并進(jìn)一步闡述了飛機(jī)裝配自動(dòng)制孔系統(tǒng)中工業(yè)機(jī)器人精度補(bǔ)償技術(shù)的應(yīng)用方法，以驗(yàn)證該技術(shù)的有效

本書(shū)首先詳細(xì)介紹圖的定義及其與人工智能認(rèn)知智能階段的關(guān)系，并系統(tǒng)介紹目前有望推動(dòng)認(rèn)知智能發(fā)展的圖智能算法，即圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的定義和主流模型。同時(shí)，基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法深入剖析加速圖智能算法面臨的挑戰(zhàn)，給出圖智能芯片的設(shè)計(jì)藝術(shù)。然后，以本書(shū)提出的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片設(shè)計(jì)為例，分析圖智能芯片的具體設(shè)計(jì)核心和設(shè)計(jì)技術(shù)，并系統(tǒng)地歸納和