本書以高光譜圖像信息提取為核心，采用理論方法引入與實(shí)驗(yàn)論證分析相結(jié)合的方式，從高光譜圖像低秩表示降噪修復(fù)、復(fù)雜場(chǎng)景混合像元分解、子空間模型分類、稀疏特征提取及分類、空譜多特征提取及分類、基于背景精確估計(jì)的目標(biāo)探測(cè)等6個(gè)方面介紹了高光譜圖像處理與信息提取的理論發(fā)展和**前沿技術(shù)。

本專題從網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)感知的研究背景，基本概念及研究?jī)?nèi)容，相關(guān)戰(zhàn)略和政策，相關(guān)項(xiàng)目、系統(tǒng)和標(biāo)準(zhǔn)等角度出發(fā)，全方位地闡述了該領(lǐng)域的研究和使用現(xiàn)狀。特別提出了態(tài)勢(shì)感知的2345模型，即態(tài)勢(shì)感知的兩個(gè)維度：感知域和非感知域；三個(gè)核心技術(shù)指標(biāo)：全面、準(zhǔn)確和實(shí)時(shí)；四個(gè)發(fā)展階段：基本組件構(gòu)建階段、基本能力構(gòu)建階段、安全事件深度檢測(cè)階

混雜系統(tǒng)是指系統(tǒng)包含連續(xù)與離散兩類運(yùn)動(dòng)模態(tài)，正系統(tǒng)是指狀態(tài)為非負(fù)的系統(tǒng)。本書介紹了正混雜系統(tǒng)的基礎(chǔ)知識(shí)、基本結(jié)論和研究的主要問題，然后結(jié)合作者的研究成果講述了正混雜系統(tǒng)的一些新的控制方法，介紹了正混雜系統(tǒng)的非脆弱可靠控制、含有時(shí)滯和非線性的正混雜系統(tǒng)的魯棒控制、正系統(tǒng)的預(yù)測(cè)控制等內(nèi)容。

利用開源軟件QGIS實(shí)現(xiàn)遙感影像分析在地學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用，應(yīng)用場(chǎng)景主要在：農(nóng)業(yè)、森林、陸地水文以及環(huán)境和風(fēng)險(xiǎn)等。第一冊(cè)介紹了QGIS的基本功能及其插件的使用方法；第二冊(cè)介紹QGIS在農(nóng)業(yè)和林業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用，包括土壤水分提取、熱圖像分解、土地分類、植被制圖等；第三冊(cè)介紹QGIS在土地規(guī)劃領(lǐng)域的應(yīng)用，包括土地利用率、城市氣候模型、

本書全面系統(tǒng)地講解了深度學(xué)習(xí)相關(guān)的知識(shí)。全書共8章，內(nèi)容包括深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介及TensorFlow安裝，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的TensorFlow實(shí)現(xiàn)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)、經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（上）、經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（下）、深度學(xué)習(xí)用于文本序列和深度學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目等內(nèi)容。 本書以知識(shí)體系為基礎(chǔ)，以課堂案例為載體，采取理論與實(shí)踐相

本書選材廣泛，共12個(gè)單元，主要內(nèi)容涉及什么是大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)模型，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)提取、轉(zhuǎn)換、加載，數(shù)據(jù)備份，Python編程語言與R編程語言，數(shù)據(jù)庫基本概念，數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，數(shù)據(jù)倉庫，云存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)處理，數(shù)據(jù)挖掘及其算法，Hadoop與Spark，大數(shù)據(jù)可視化，商業(yè)智能

本書從挑戰(zhàn)水管理的傳統(tǒng)思維入手，闡述了復(fù)雜水管理問題的特性，以及解決復(fù)雜水管理問題的一種新方法——基于復(fù)雜性理論與才礙和協(xié)商理論的水外交框架。書中介紹了利益相關(guān)者代表的參與、聯(lián)合實(shí)情調(diào)查和情景規(guī)劃、價(jià)值創(chuàng)造、非正式的問題調(diào)解并尋求共識(shí)、適應(yīng)性學(xué)習(xí)及協(xié)同適應(yīng)性管理等方法，以及相關(guān)實(shí)踐案例。最后書中還提供了運(yùn)用水外交框架進(jìn)

《盲圖像分離理論與應(yīng)用》是對(duì)盲源分離技術(shù)的**研究成果進(jìn)行的調(diào)研和總結(jié)，共9章，內(nèi)容包括緒論、基本理論、基于變換域SCA的盲圖像分離、抗加性高斯白噪聲的盲圖像分離、抗混合噪聲的盲圖像源分離、高效的盲圖像分離、基于稀疏盲圖像分離的遙感影像融合、基于形態(tài)成分分析的盲圖像分離與應(yīng)用、基于深度學(xué)習(xí)的盲源分離。

美國經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對(duì)較高,大壩安全管理的立法和研究較早,持續(xù)實(shí)施國家大壩安全計(jì)劃近40年,形成了較為完整的大壩安全和應(yīng)急管理法規(guī)和技術(shù)體系,其大壩安全和應(yīng)急管理理念和實(shí)踐曾被不少國家作為范本,但實(shí)際效果并不盡如人意,近年來連續(xù)發(fā)生多起大壩險(xiǎn)情甚至潰壩。中國的大壩安全和應(yīng)急管理也因國情復(fù)雜性存在較大難度,了解美國大壩安全

本書是作者在近年來對(duì)數(shù)據(jù)挖掘和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析理論研究的基礎(chǔ)上撰寫的,重點(diǎn)介紹了作者在該領(lǐng)域研究的成果,詳細(xì)討論了有關(guān)的概念、方法和相關(guān)算法.《BR》全書共六章,主要包括屬性圖的定義及其擴(kuò)展,概率屬性圖、粗糙屬性圖和S-粗糙屬性圖的定義、基本性質(zhì)及應(yīng)用;加權(quán)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)及鏈接預(yù)測(cè)方法;符號(hào)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn);復(fù)雜社會(huì)網(wǎng)絡(luò)