本教材以機器人運動規(guī)劃為控制對象，系統(tǒng)的介紹了機器人控制技術(shù)中微體系結(jié)構(gòu)集成電路的設(shè)計與應(yīng)用知識，包含了國內(nèi)外領(lǐng)先性的技術(shù)理論和實踐案例，適用于電子信息本科和研究生的機器人控制和微電子制造領(lǐng)域擴展知識和技能培養(yǎng)。主要包括以下部分內(nèi)容：機器人運動學(xué)基礎(chǔ)、機器人感知系統(tǒng)、機器人運動控制系統(tǒng)、微體系結(jié)構(gòu)集成電路設(shè)計、基于FP

在這本烈酒主題的著作中，作者使用酒精飲料作為鏡頭，通過它來更深入地了解自然歷史。本書在進化、生態(tài)學(xué)、歷史、生物學(xué)、化學(xué)等的背景下考察了高度烈酒的成分、歷史、文化、蒸餾過程及影響。還組織了一個專家團隊撰寫有關(guān)白蘭地、伏特加、龍舌蘭酒、威士忌、杜松子酒、朗姆酒、生命之水、白酒、格拉巴酒、茴香酒和卡沙薩酒的章節(jié)。本書涵蓋了來

本書共分8章，主要內(nèi)容如下： 第1章介紹數(shù)據(jù)的認(rèn)知與研究任務(wù)，大數(shù)據(jù)概念特征及技術(shù)挑戰(zhàn)等。 第2章介紹大數(shù)據(jù)內(nèi)容、知識和結(jié)果表達概念，以及元數(shù)據(jù)和知識圖譜技術(shù)。 第3章介紹數(shù)據(jù)存儲基礎(chǔ)、大數(shù)據(jù)存儲要求以及應(yīng)對技術(shù)和典型系統(tǒng)。 第4章介紹數(shù)據(jù)管理基礎(chǔ)，新型數(shù)據(jù)管理模型及其相應(yīng)大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)。 第5章介紹數(shù)據(jù)計算基礎(chǔ)，大數(shù)

本書聚焦食品科學(xué)技術(shù)未來發(fā)展需求，將機器學(xué)習(xí)算法與食品科學(xué)技術(shù)緊密融合。以Python作為主要編程語言，依托NumPy、Matplotlib和Pandas等數(shù)據(jù)庫，詳細(xì)介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、樸素貝葉斯、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、隨機森林、決策樹、線性回歸、K最近鄰等核心算法。同時，以茶葉、水產(chǎn)品、食用菌、咖啡、掛面、魔芋葡甘聚糖水凝膠

本書系統(tǒng)闡述了現(xiàn)有的目標(biāo)函數(shù)分離ADMM算法，在此基礎(chǔ)上發(fā)展了約束集分離與簡約ADMM算法，解決實際應(yīng)用中更難以應(yīng)付的復(fù)雜約束優(yōu)化問題，并用于求解復(fù)雜的信號處理優(yōu)化問題。全書共12章，主要包括雷達波形設(shè)計、陣列方向圖綜合及魯棒波束形成、以及分布式MIMO雷達定位問題，具體包括包含譜的雷達波形設(shè)計、低旁瓣集中式MIMO雷

受阻于艱深晦澀的技術(shù)原理、陌生又拗口的專業(yè)術(shù)語，很多人對NFT望而卻步。作為深耕Web3的研究人員，筆者試圖通過通俗的語言、簡單的結(jié)構(gòu)、詳實的案例，著眼于縱向時間線、橫向技術(shù)線立體、客觀、完整講解，讓零基礎(chǔ)的讀者迅速掌握NFT的核心要義。 本書一共分為8個篇章。拋棄傳統(tǒng)定義、歷史、應(yīng)用的舊模式，開篇直入主題，先通過全局

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

圖像融合技術(shù)可將多源圖像的互補特征進行綜合，以得到更加完整和準(zhǔn)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(yīng)用的圖像預(yù)處理技術(shù)，如多攝像頭拍照、微光夜視、醫(yī)學(xué)診斷、遙感等應(yīng)用領(lǐng)域。本書以多源圖像融合技術(shù)為主要內(nèi)容，在研究圖像尺度分析、遷移學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)算法與模型的基礎(chǔ)上，針對多聚焦圖像融合、多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像

本書針對現(xiàn)有圖像融合模型缺乏感知圖像間差異信息能力、不能根據(jù)認(rèn)知差異調(diào)整融合策略等問題，將擬態(tài)章魚的擬態(tài)特性引入到圖像融合中，提出圖像擬態(tài)融合的思想。圖像擬態(tài)融合是一種新的智能仿生信息處理的理論和方法，其不企圖給出適用所有圖像融合的方法，也不排除已有融合算法的優(yōu)勢性能，更不拒絕在融合中引入其他新的理論和方法提升融合自適

本書圍繞高光譜遙感圖像智能分類與檢測這一主題，著重介紹以機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等為代表的智能新方法和新技術(shù)在高光譜圖像分類與檢測中的應(yīng)用，反映該領(lǐng)域目前最新研究成果與趨勢，突出先進性和前瞻性。本書在介紹智能算法基本原理的同時，注重闡述算法與應(yīng)用問題的機理性結(jié)合，突出啟發(fā)性和實用性。