本書是計(jì)算機(jī)信息技術(shù)方向的書籍，主要研究大數(shù)據(jù)背景下計(jì)算機(jī)信息技術(shù)的應(yīng)用，本書從大數(shù)據(jù)綜述介紹入手，針對(duì)大數(shù)據(jù)概念、大數(shù)據(jù)安全進(jìn)行了分析研究；另外對(duì)計(jì)算機(jī)技術(shù)的基礎(chǔ)內(nèi)容、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)通信技術(shù)、計(jì)算機(jī)信息技術(shù)的應(yīng)用做了一定的介紹；還剖析了大數(shù)據(jù)背景下計(jì)算機(jī)信息安全技術(shù)的應(yīng)用、大數(shù)據(jù)背景下計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)處理技術(shù)的應(yīng)用等內(nèi)容；

本書以計(jì)算機(jī)專業(yè)英語在技能知識(shí)具體實(shí)踐的場(chǎng)景使用為主，對(duì)應(yīng)計(jì)算機(jī)各專業(yè)的典型工作任務(wù)為載體、拆解項(xiàng)目實(shí)施需要的知識(shí)、技能、能力，組織了八個(gè)教學(xué)單元：計(jì)算機(jī)系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算機(jī)語言、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能、數(shù)字化、物聯(lián)網(wǎng)。每個(gè)單元設(shè)置四個(gè)模塊，分別為導(dǎo)學(xué)、教學(xué)、場(chǎng)景實(shí)操、技能合作。

本書以天津啟誠偉業(yè)科技有限公司提供的TQDOCV2.0迷宮機(jī)器人虛擬仿真評(píng)測(cè)系統(tǒng)為載體，通過“淵源與發(fā)展”、“仿真基礎(chǔ)”、“仿真設(shè)計(jì)”和“仿真實(shí)踐”，講述了虛擬仿真迷宮機(jī)器人的發(fā)展、仿真設(shè)計(jì)、開發(fā)環(huán)境、功能調(diào)試，以及迷宮機(jī)器人虛實(shí)交互、智能算法解析、應(yīng)用拓展等內(nèi)容。同時(shí)，本書附錄提供了2022年屆世界職業(yè)院校技能大賽—

本書是人工智能入門性教材。根據(jù)學(xué)科的迅速發(fā)展及廣大讀者的需要，在前兩版的基礎(chǔ)上保留原有編寫風(fēng)格和優(yōu)勢(shì)，對(duì)內(nèi)容進(jìn)行了修訂升級(jí)，對(duì)難度較大的知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行了重新編寫，使其更易理解。全書由4篇共17章組成。第一篇是人工智能基礎(chǔ)理論篇，共9章(第1-9章)，從整體角度介紹人工智能的基本概念與基礎(chǔ)理論。第二篇是應(yīng)用技術(shù)篇，共4章(第

本專著主要介紹了網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的實(shí)時(shí)通信技術(shù)和系統(tǒng)設(shè)備優(yōu)化維修技術(shù)，針對(duì)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)中實(shí)時(shí)以太網(wǎng)傳輸效率問題和如何設(shè)置緩存隊(duì)列問題，分別建立了基于排隊(duì)論的實(shí)時(shí)以太網(wǎng)緩存隊(duì)列長(zhǎng)度隨機(jī)需求模型和基于Markov理論的統(tǒng)計(jì)條件下實(shí)時(shí)以太網(wǎng)通信效率優(yōu)化模型。通過排隊(duì)論和統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法求解兩個(gè)模型，分別得到了控制器存儲(chǔ)數(shù)據(jù)幀的最優(yōu)緩

《視聽新媒體應(yīng)用技術(shù)》是一本專注于探索視聽新媒體技術(shù)應(yīng)用的教材。在當(dāng)今數(shù)字化時(shí)代，視聽新媒體已經(jīng)成為人們獲取信息、娛樂消遣和社交交流的主要方式之一。傳統(tǒng)媒體與新興媒體間在工作方法、生產(chǎn)流程、業(yè)務(wù)范疇、內(nèi)容制作、設(shè)計(jì)架構(gòu)、技術(shù)手段上全方位的融合以形成新的發(fā)展事態(tài)，視聽內(nèi)容制作的方式方法也得到全面的進(jìn)，化技術(shù)運(yùn)用方式逐步升

我國現(xiàn)有涉及數(shù)據(jù)中心資源能源利用、能效/能耗評(píng)價(jià)、節(jié)能評(píng)價(jià)、綠色數(shù)據(jù)中心評(píng)價(jià)的國家標(biāo)準(zhǔn)、地方標(biāo)準(zhǔn)、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范性文件超過20項(xiàng)，但在實(shí)際應(yīng)用中指標(biāo)計(jì)算邊界和數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)口徑不一。GB40879-2021《數(shù)據(jù)中心能效限定值及能效等級(jí)》(2021年10月11日發(fā)布，2022年11月1日實(shí)施)作為強(qiáng)制性國家標(biāo)準(zhǔn)，其發(fā)布和實(shí)施

本書以稀有類的分類問題為切入點(diǎn)，以代價(jià)敏感學(xué)習(xí)為支撐，以概率論、混沌理論、信息論、統(tǒng)計(jì)學(xué)為理論基礎(chǔ)，首先從數(shù)據(jù)特征入手，提出一種基于混沌遺傳的代價(jià)敏感特征選擇方法，設(shè)計(jì)了基于文化基因構(gòu)架的高效代價(jià)敏感特征選擇方法；之后從數(shù)據(jù)實(shí)例角度出發(fā)，并提出適用于不平衡數(shù)據(jù)集的雙向?qū)嵗�選擇分層策略。通過上述策略及方法的使用，能夠?qū)�較

本書以短文本分類研究的背景和意義為出發(fā)點(diǎn)，深入分析了短文本與長(zhǎng)文本處理存在的差異和挑戰(zhàn)。隨后，對(duì)不同深度學(xué)習(xí)模型在短文本分類中的具體應(yīng)用進(jìn)行了深入分析，并詳細(xì)討論了詞嵌入技術(shù)的起源、發(fā)展和主要特點(diǎn)。同時(shí)，對(duì)比了詞嵌入技術(shù)與傳統(tǒng)的詞表示模型的區(qū)別，并介紹了常用的詞向量表示方法以及一些先進(jìn)的詞嵌入模型。此外，本書還深入探討

隨著科技的不斷進(jìn)步，人工智能迅速發(fā)展。人工智能的發(fā)展離不開算法，而在算法中，分類技術(shù)是人工智能發(fā)展的重要組成部分。本書針對(duì)粗糙集分類技術(shù)的模型及其特征選擇算法展開了深入研究。主要內(nèi)容包括：(1)正向宏近似分類模型及其特征選擇算法。正向宏近似分類模型把整個(gè)決策類集作為一個(gè)整體來近似，從宏觀的角度描述了決策類集的上下近似，