当前位置:首页 > 名称

大约有10,000项符合查询结果项。(搜索耗时:0.0283秒)

为您推荐: 结构动力学 理论及其在地震工程中的应用 深度强化学习算法及其在智能决策中的应用研究 认知负荷理论及其在教学设计中的运用 aspen模拟软件在精馏设计和控制中的应用 叶轮机械中的三元流理论及其应用 python卫生健康机器学习基本方法与实践

  • 分数阶微积分理论图像增强和去噪中的应用 【工业技术】

    周激流等主编2015 年出版196 页ISBN:9787561469156

    本书介绍了关于分数阶微积分理论数字图像底层处理中的应用研究,具体包括:分数阶微积分和分数阶偏微分方程的基本理论及分数阶傅里叶变换的基本性质,分数阶微分滤波器的构造及图像增强中的应用研究,分数阶积...

  • 知诸网 网络科学及其艺术、金融和社会学中的应用 【工业技术】

    刘肖凡,谢智刚著2015 年出版170 页ISBN:9787030431097

    网络科学(又称复杂网络)的背景介绍。包括学科发展历程、学科分支、目前研究热点等。网络科学艺术领域的应用。主要以古典音乐为代表,分析如何共过网络建模找到好音乐共有的特征,并利用网络模型作曲(有样曲供下...

  • 经济管理学术文库 Choquet积分和集值Choquet积分及其金融中的应用 【经济】

    王洪霞著2015 年出版139 页ISBN:9787509638880

    许多经济、金融问题的研究中,经常会遇到不能用传统的可加测度与线性期望理论解释的问题。为此,非可加的容度和非线性的Choquet积分理论越来越受到人们的重视。本书的主要目的是进一步完善Choquet积分和集值...

  • 知识图谱理论教育与心理研究中的应用 【工业技术】

    郭文斌著;郑信军,彭小明丛书主编2015 年出版160 页ISBN:9787308146739

    本书主要包含六章:第一章,知识图谱概述:介绍了知识图谱的概念、发展历程、原理、应用领域及其教育研究中的应用。第二章,知识图谱的基本方法:重点介绍了:一引文分析法、共被引分析法、多元统计分析法、词频分.....

  • MATLAB仿真及其光学课程中的应用 【数理化】

    胡章芳主编;罗元,席兵,潘武副主编2015 年出版208 页ISBN:9787512417731

    本书结合光学类课程的特点,主要介绍了MATLAB《光学原理》、《激光原理》、《信息光学》、《光纤光学》、《光电图像处理》等课程中的应用。本书共7章。前2章是MATLAB基础部分,主要介绍了MATLAB语言的基本语...

  • 语义场模型及其P2P搜索中的应用 【语言文字】

    王志晓著2015 年出版132 页ISBN:9787564626112

    本书主要包括2部分,分别是语义场模型及语义场模型P2P搜索中的应用。传统P2P网络基于关键字进行资源搜索,缺乏对语义的支持。本书构建语义场模型的基础上,提出一种基于语义场的P2P资源组织与搜索机制。语义...

  • 深度报道 理论实践与案例 【文化科学教育体育】

    张志安著2015 年出版257 页ISBN:9787040290080

    本书采用新闻生产社会学的视角,从新闻生产的具体过程出发,来介绍深度报道的操作理念和实践策略。具体包括三个篇章:概论篇,包括深度报道的内涵、操作路径和发展轨迹;操作篇,包括深度报道的消息源管理、现场意识.....

  • Spark MLlib机器学习实践 【工业技术】

    王晓华著2015 年出版176 页ISBN:9787302420422

    本书分为12章,详细介绍Spark MLLib大数据处理和分析的方法和技巧。本书从Spark基础开始,依次介绍MLLib基础,MLLib中RDD详解,MLLib基本概念,协同,过滤算法,线性回归,分类,决策树与保序回归,聚类,关联规则,数据降维,特......

  • 机器学习实践:测试驱动的开发方法 【工业技术】

    (美)Matthew Kirk著;段菲译2015 年出版188 页ISBN:9787115396181

    本书面技术开发人员、CTO和咨询顾问人员,介绍了机器学习的基本原理,涵盖了测试驱动的机器学习机器学习概述、K近邻分类、朴素贝叶斯分类、隐马尔科夫模型、支持向量机、神经网络、聚类、核岭回归、模型改进...

  • 深度学习 方法及应用 【工业技术】

    (美)邓力,俞栋著;谢磊译2015 年出版165 页ISBN:9787111529064

    深度学习:方法和应用》这本书对深度学习方法以及它各种信号与信息处理任务中的应用进行了概述。本书中所列举的应用是根据以下三个标准来选取的:(1)本书作者所具备的专业技能和知识;(2)由于深度学习技术的......

学科分类
返回顶部