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本書以語料庫語言學研究實踐為導向，介紹Python編程基礎知識。第1章為Python語言簡介，第2章至第6章由易到難、循序漸進介紹Python語言的基本數據類型和語法。第7章和第8章提供文本處理的個案實例。全書內容涵蓋語料庫語言學研究中常用的文本處理模式，讀者可以通過學習本書掌握語料庫語言學研究中的Python編程技巧

本書系統介紹目前廣泛采用的一些在線目標跟蹤方法，對在線目標跟蹤方法的基本思想、動機和設計進行比較全面的總結。本書具體綜述基于視頻目標檢測的方法、基于視頻目標分割的跟蹤方法；并將這些方法分為不同的類型，探討研究趨勢。內容包括：兩種基于視頻目標檢測的結構化學習的目標跟蹤方法；基于視頻目標檢測的顏色緊湊二值特征的終身學習視頻

計算機輔助幾何造型技術是復雜產品數字化設計和制造的基礎，在機械、航空、航天、船舶、汽車、家電、消費類電子產品等領域有著廣泛的應用。本書較全面地介紹了計算機輔助幾何造型技術的基礎知識，包括曲線曲面的基本知識、樣條曲線、貝塞爾曲線與曲面、B樣條曲線與曲面、非均勻有理B樣條曲線與曲面等。同時，本書還介紹了計算機輔助幾何造型的

多標記學習指一個樣本可能對應多個語義標記的學習框架，在文本分類、基因功能分類、圖像識別等領域廣泛存在。多標記學習因其問題的復雜性及廣泛的應用背景，得到了越來越多的重視與研究。多標記學習的研究主要圍繞降低特征空間或標記空間的復雜性，提高多標記學習算法的精度而展開。本書主要介紹多標記分類、多標記特征降維、標記關系分析及多標

當前，人工智能作為一項引領未來的顛覆性戰(zhàn)略技術，已在國家安全、國防軍事、社會治理、文化教育、醫(yī)療健康、家居娛樂等領域初露崢嶸，成為世界各國極其重視的核心競爭力技術之一。本書主要研究人工智能新技術、新構想、新應用，面向未來，從人工智能發(fā)展歷程、機器學習、感知認知、人機交互、機器人、腦科學、"智能+"未來應用，以及人工智能

軟件演化的本質是由用戶預期偏差所驅動的對軟件的修改過程。要成功實施演化活動，涉及兩個核心問題：“演化什么”和“如何演化”。其中“演化什么”定義在何處和什么范圍內對軟件系統實施演化活動；“如何演化”明確實現演化活動的方法、理論和技術。從這個意義上來說“演化什么”是“如何演化”的前提。本書圍繞上述兩個核心問題，從特征定位、

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