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近年來(lái)，演化計(jì)算作為計(jì)算智能領(lǐng)域的經(jīng)典優(yōu)化技術(shù)，已經(jīng)廣泛應(yīng)用于求解組合優(yōu)化、工程優(yōu)化等理論和工程類的優(yōu)化問題，形成了一種基于演化的智能優(yōu)化方法。針對(duì)高維空間的多目標(biāo)優(yōu)化問題，近年來(lái)基于分解的多目標(biāo)演化算法（MOEAs）利用了分而治之的思想有效降低了求解多目標(biāo)或高維多目標(biāo)優(yōu)化問題的難度。根據(jù)分解的形式不同，基于分解的MO

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本書專注于深度學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別領(lǐng)域的應(yīng)用。不僅詳細(xì)講解了各種模型的理論知識(shí)，還為讀者提供了豐富的實(shí)踐操作指南。旨在為讀者提供一個(gè)從基礎(chǔ)到高級(jí)的全方位指導(dǎo)，涵蓋2012至2023間的經(jīng)典和前沿模型。本書在第1章介紹人工智能在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的現(xiàn)狀，第2章和第3章是編程基礎(chǔ)章節(jié)，有基礎(chǔ)的同學(xué)可以跳過(guò)閱讀。第4章和第5章詳細(xì)講解

Octave為GNU項(xiàng)目下的開源軟件，旨在解決線性和非線性的數(shù)值計(jì)算問題。本書全面講解AR技術(shù)在理論上的基礎(chǔ)和在行業(yè)內(nèi)的應(yīng)用，幫助讀者盡快掌握Octave的應(yīng)用技巧。 本書共13章，涵蓋廣泛的AR技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景，將龐大的AR技術(shù)分解為可視化技術(shù)、計(jì)算機(jī)視覺、硬件選型、SLAM算法等方面，分類進(jìn)行詳細(xì)講解，并提供大量實(shí)用程

《Python數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用》從結(jié)構(gòu)上分為編程基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)應(yīng)用三部分。 第一部分（第1～6章）是Python語(yǔ)言入門及進(jìn)階，內(nèi)容包括Python語(yǔ)法和程序設(shè)計(jì)；第二部分（第7～10章）是Python核心數(shù)據(jù)分析演練，主要介紹Python核心數(shù)據(jù)處理庫(kù)和專業(yè)庫(kù)；第三部分（第11～15章）是Python在金融行業(yè)的

自動(dòng)識(shí)別技術(shù)在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域越來(lái)越受到市場(chǎng)的高度重視，很多學(xué)校逐步引入RFID課程，作為物聯(lián)網(wǎng)專業(yè)的主要課程之一。然而，由于自動(dòng)識(shí)別技術(shù)的特殊性，目前市場(chǎng)上缺乏適合高校應(yīng)用教學(xué)的教材及資源。同時(shí)，高校在自動(dòng)識(shí)別技術(shù)教學(xué)方面的師資力量相對(duì)薄弱。為此，我們精心設(shè)計(jì)了這本基于應(yīng)用型、項(xiàng)目化的自動(dòng)識(shí)別教學(xué)資料，希望它能夠滿足學(xué)校物

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