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本书的目标是向你介绍图数据结构、图分析和图机器学习的概念、技术和工具。每章的开头都列出了目标,大致分为三个方面:学习图分析和机器学习的概念;用图分析解决特定问题;了解如何使用GSQL查询语言和TigerGraph图平台。首先介绍图数据的基本概念,然后通过连接、分析、学习三大部分深入讲解一些图算法和机器学习技术。
本书结合人形机器人研究中各类先进方法,系统地介绍了驱动人形机器人运动的基础知识、推导过程以及应用案例,阐述了人形机器人的运动学、动力学表示方法,解释了ZMP的概念及其与地面反作用力的关系,描述了人形机器人双足行走行为的生成和控制方法,并拓展了其他多种动作的实现方法,最后介绍了动力学建模、仿真和高效动力学的计算方法。
本书提供使用PyTorch开发深度学习应用程序的基本原理和方法,旨在为读者介绍机器学习工程师和数据科学家在解决深度学习问题中所采用的主流现代算法与技术,紧跟深度学习领域的最新发展趋势,助力初学者熟练掌握PyTorch。本书的核心优势在于,采用易于理解的问题与解决方案的结构,全面而详尽地讲解了PyTorch的使用方法,并
本书从多角度覆盖了多智能体自主协同技术的内容,分5篇共18章,包括多智能体系统的协同基础、集群控制、通信优化、任务协同及目标追踪,旨在将多智能体自主协同技术中的方法和理论结合起来,并强调协同基础的重要性,具有基础性、应用性、综合性和系统性等特点。本书可以作为多智能体系统领域研究的入门指南,或者作为协同无人系统工程师的自
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这是一本在网络科学教学方面处于领先地位的教材!作者以卓越的清晰度和洞察力,通过体验式学习使概念生动化,吸引并为学生提供分析和模拟网络数据的技能。对于他/她们来说,这本书不仅在授人以鱼,而且在授人以渔!布赖恩乌奇(BrianUzzi),美国西北大学管理学托马斯教授身处现在这个时代,不了解网络科学,我们就无法理解这个世界。
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本书主要介绍如何将压缩感知理论应用到遥感成像中,以实现遥感高分辨率图像成像、视频成像和去噪成像。全书分为两个部分:基于遥感成像的压缩感知理论和基于压缩感知的遥感成像技术。第1章主要介绍了压缩感知的基本思想、理论和成像应用方面的研究进展;第2章介绍了遥感感知理论的基础知识,包括信号稀疏表示、信号压缩测量和信号重构;第3章