本书开展基于深度学习的复杂场景遥感图像增强技术研究，提出一种多尺度自适应的图像去雾方法、一种视觉感知的图像低照度增强方法，以及一种域自适应的图像去云层遮挡方法。此外，开展基于深度学习的遥感图像语义分割技术研究。。本书提出以分形几何驱动的新型网络架构与阴影干扰抑制算法的协同解决方案，通过建立同类聚合与异类分离的优化机制提

本书立足于网络科学前沿，聚焦复杂网络重要节点识别这一核心命题，从理论模型、算法构建到应用验证进行了系统性阐述。全书逻辑严密，沿着“由局部到全局、由绝对到相对”的研究脉络，划分为三个层层递进的篇章，全面覆盖了从经典度量到前沿探索的完整技术链条。书中不仅详细阐释了节点重要性的多种评价指标与仿真模型，更结合Spon、DNC、

本书共分为六章，循序渐进地讲解量子计算机的核心知识。第一章从基本概念入手，澄清常见误解，帮助读者正确认识量子计算机的能力边界。第二章通过著名的双缝实验等经典案例，直观展示量子力学的奇妙特性。第三章深入浅出地解析量子计算机的核心组件——量子比特的工作原理。第四章着重分析量子计算机的独特优势及其速度来源。第五章全面介绍当前

本书兼顾计算机基础软件知识理论的连贯性和实践技术的实用性，使两者融合，相得益彰，通过深入浅出的讲解、通俗易懂的语言、简洁实用的实验操作，巩固和加深学生对大学计算机基础知识和理论的认知，提高计算机的应用技能，领悟基本的计算思维模式，并在实践中逐步实现知识的融会贯通。

本书旨在介绍复杂动态系统在传输受限情形下的稳定性理论、控制设计和状态估计相关的研究现状、典型模型、常用研究方法，主要包括时滞随机系统的稳定性、时滞耦合系统的同步和一致性、时滞系统基于事件触发的状态估计、复值网络基于事件触发的状态估计、分数阶系统事件触发下的估计与控制、复杂网络事件触发和恶意攻击下的安全估计、基于调度协议

本书共5个项目，每个项目包含若干个任务。通过“知识链接”夯实理论基础；结合“任务实施”强化实践能力；借助“延伸阅读”融入思政元素，实现价值引领；通过“思考与练习”巩固所学知识，检验学习效果。

全书共分为十二章，覆盖数据科学从基础概念到前沿发展的完整体系。第一部分：基础理论从“什么是数据”开始，系统讲解数据的基本概念、存储形式与分类方法(第1章)，进而介绍数据科学的定义、发展历程、生命周期及其在决策中的关键作用(第2章)。第二部分：应用领域结合智慧城市、电子商务、安全与欺诈检测、健康医疗等实际案例，展示数据科

本书共七章：第一章概述基础概念与主要应用领域；第二章详解开发全流程与主流框架配置实验；第三章解析卷积神经网络结构及目标检测实验；第四章探讨循环神经网络及其文本分类应用实验；第五章阐释生成对抗网络与图像生成实验；第六章剖析Transformer及时序预测实验；第七章介绍模型压缩技术与轻量化部署实验。本书涵盖从环境搭建、模

本书共六章，层层递进，第1章介绍全景解析大模型技术脉络与主流平台，第2-6章逐步分别讲解大模型技术在办公软件、视觉图像视频3D创作、编程开发、行业跨界应用、职场全场景范式重塑中的实操用法。书中搭配丰富案例与实操步骤，易懂易学。本书提供落地方法，助力读者借大模型提升职场效率、实现时代突围，适合职场人、开发者及AI爱好者阅

全书共9章，基础算法篇(第1-4章)讲述线性方程组的直接解法、经典迭代解法和Krylov子空间法。应用算法篇(第5章和第6章)介绍特征值和最小二乘法问题算法，这些算法在人工智能中有着广泛应用。优化算法篇(第7-9章)介绍深度学习和人工智能中常用的优化算法，包括SGD、MBSGD、Adam、DFP、BFGS等；最后结合B