高維數據特征選擇是數據挖掘的重要組成部分，可廣泛應用于生物信息學、統(tǒng)計學及圖像處理等領域。有效選擇信息特征可顯著提高學習精度和結果的可解釋性。為提高分類精度，許多現有特征選擇方法通過去除數據中的冗余和不相關特征來識別信息特征。由于特征維數隨數據規(guī)模的增大而增加，易出現維數災難和過擬合問題；數據高維性不僅增加算法的時間和

在虛擬仿真領域，波士頓動力(BostonDynamics)公司研發(fā)的虛擬人(DI-Guy)軟件擁有眾多的模塊和高度可自定義的內容，具有優(yōu)良的二次開發(fā)環(huán)境，為用戶提供了便捷的開發(fā)平臺。該平臺可以在虛擬場景中加入逼真的虛擬人。虛擬人可以響應外部命令，在虛擬環(huán)境中行走，模擬現實中人體的行為動作，并能與虛擬環(huán)境中的其他角色實時

本書是針對高等院校計算機、大數據、人工智能等專業(yè)編寫的基礎教材。內容涵蓋自然語處理、計算機視覺、語音識別、智能搜索、智能編程等基礎工具的應用，從日常應用工具到專業(yè)知識覆蓋等多個方面進行討論。全書共6章，第1章主要介紹了人工智能的起源與發(fā)展、引用場景、人工智能背景下數字工匠的認識；第2章至第6章分別從工具引用、基礎知識論

自動控制理論是專門研究有關自動控制系統(tǒng)基本概念、基本原理、基本方法的一門課程。本書是針對該課程編寫的高等教材。本書較全面系統(tǒng)地闡述自動控制理論的基本分析和校正方法。全書共分7章，主要內容包括自動控制概述、線性控制系統(tǒng)的數學模型、時域分析和校正、根軌跡法﹑頻域分析和校正﹑離散控制系統(tǒng)﹑非線性系統(tǒng)分析等。

數據結構與算法作為計算機及其相關專業(yè)的重要課程，是計算機軟件開發(fā)及應用人員必備的專業(yè)基礎，本書是數據結構與算法課程學習的輔助教材，本書的目的就是幫助讀者更好地理解和掌握程序設計的思想和方法，提高應用數據結構的相關知識解決實際問題能力。本書主要包括四部分內容：第一部分是重難點解析，第二部分是習題解析，第三部分是課內實驗，

本書為開放教育教材，涉及：多媒體技術的定義、分類以及多媒體技術的應用。超文本與超媒體的概念、發(fā)展歷史、特征等。文本、聲音、圖像、視頻和動畫等多媒體信息的計算機表示方法，如多媒體信息的參數、標準以及常見多媒體編碼方案。與多媒體相關的常用硬件，如聲卡、視頻采集卡、數碼相機、數碼攝像機以及其他常用硬件等，除了一些理論常識外，

《2022-2023人工智能學科發(fā)展報告》通過分析相關文獻，總結和回顧了過去五年本學科發(fā)展所取得的重要成就，特別是對本學科戰(zhàn)略地位及其轉型升級有重要意義的新觀點、新理論、新方法、新成果進行了評述。在此基礎上，深入分析了本學科發(fā)展難點和亟待解決的問題，并預測了本學科未來發(fā)展趨勢。此外，本報告還討論了本學科的人才隊伍的建設

在移動云計算市場中，隨著云計算服務帶來的巨大商業(yè)利潤和移動用戶數量的迅速增長，不斷成熟的5G移動技術及市場的深入應用，都將進一步引起對綠色移動云計算的新關注。降低移動云計算能耗是實現綠色計算的基礎性工作。本書擬先對5G和移動云計算的基礎知識做簡單介紹，并對5G下移動云計算能耗問題的研究方式進行分析；其次，評述、分析5G

人工智能領域認為，讓計算機理解自然語言是人工智能皇冠上的明珠。要想讓機器理解自然語言，必須做到讓自然語言的語義成為可計算的形式化對象。預設是自然語言承載知識的重要環(huán)節(jié)，本書以預設投射問題為主線，梳理了語言學界和邏輯學界對預設問題研究的發(fā)展歷程，最終在克里普克預設回指思想的引領下，運用國際前沿的分層話語表現理論、投射話語

本書主要面向青少年及社會大眾，一共分為五章，第一章介紹機器人的概念以及發(fā)展歷程；第二章介紹機器人組成和發(fā)展特點；第三章介紹機器人分類情況，包括家務型、操作型、程控型、數控型、搜救型、平臺型、感覺控制型、學習控制型等；第四章介紹機器人的執(zhí)行機構，包括其驅動裝置、檢測裝置、控制系統(tǒng)；第五章介紹今天機器人的主要應用場景，比如