本書是對作者近幾年有關模糊綜合評價方面的研究成果的整理與總結。全書共分為七章。其中，前兩章簡述了模糊綜合評價的發(fā)展及基礎理論，后五章分別從直覺模糊、畢達哥拉斯模糊、雙層語言術語模糊、概率猶豫模糊及混合模糊等角度出發(fā)，探討不同信息環(huán)境下的綜合評價理論及應用技術。本書是一本關于模糊綜合評價理論拓展與應用的學術著作，理論聯(lián)系

本書主要圍繞數(shù)據(jù)權利體系，梳理數(shù)據(jù)及其權利內涵，把握全球數(shù)據(jù)主權發(fā)展態(tài)勢，關切國際數(shù)據(jù)權利體系演進、數(shù)據(jù)權利保護模式，并梳理我國數(shù)據(jù)權利發(fā)展現(xiàn)狀與建構路徑；分別圍繞主權視角下數(shù)據(jù)權利規(guī)制的關鍵場景——數(shù)據(jù)跨境、關鍵挑戰(zhàn)——數(shù)據(jù)壟斷、關鍵工具——數(shù)據(jù)產(chǎn)權，探討數(shù)據(jù)主權風險、國際治理進展、我國治理現(xiàn)狀，思考主權視角下我國數(shù)

本書系統(tǒng)地介紹了網(wǎng)絡化系統(tǒng)智能控制與濾波理論的最新成果和研究進展。內容包括網(wǎng)絡化系統(tǒng)的概念、基本問題、國內外研究進展以及典型智能化控制與濾波算法；基于事件觸發(fā)機制下的時變時延網(wǎng)絡化系統(tǒng)H∞控制、L2量化控制、H∞濾波、模糊控制、量化H∞控制問題的理論成果；多丟包時延網(wǎng)絡化系統(tǒng)H∞量化控制；最后介紹了分布式時延非線性網(wǎng)絡

本書以臨床需求為導向，主要介紹多種醫(yī)療機器人的研究現(xiàn)狀、關鍵技術、典型應用和發(fā)展前景，具體包括醫(yī)療機器人的定義和分類、基本原理和關鍵技術、工程研究和臨床應用等。書中介紹的典型醫(yī)療機器人包括血管介入手術機器人、膠囊機器人、上肢康復機器人、腹腔鏡手術機器人、骨科手術機器人、神經(jīng)外科手術機器人等。本書可作為生物醫(yī)學工程專業(yè)、

本書是一本面向數(shù)據(jù)科學初學者的實驗教材。本書旨在通過實驗的方式，幫助學生掌握數(shù)據(jù)分析和挖掘的基本概念、方法和技術，并學會使用Python等工具進行實際操作。本書的實驗設計涵蓋了數(shù)據(jù)預處理、數(shù)據(jù)可視化、分類與預測、聚類與關聯(lián)規(guī)則挖掘、文本挖掘、網(wǎng)絡分析、時間序列分析、情感分析和主題模型等多個方面，旨在培養(yǎng)學生的數(shù)據(jù)思維和

本書系統(tǒng)講解了工業(yè)過程控制系統(tǒng)的分析和設計方法。首先,介紹了過程控制系統(tǒng)的結構、分類、特點及性能指標,通過機理法和測試法兩種方法討論了工業(yè)過程的動態(tài)特性和建模方法,給出了常用控制規(guī)律及實現(xiàn)方法;然后,重點介紹了簡單控制系統(tǒng)及復雜控制系統(tǒng)(串級、前饋、Smith預估、比值、解耦、選擇、均勻和分程等)的結構和方案設計;最后

本書系統(tǒng)、全面地介紹了機器人感知、處理和控制的關鍵技術、方法和應用。本書共7章，內容包括機器人的組成結構、機械裝置、感知系統(tǒng)、處理系統(tǒng)、電源系統(tǒng)、驅動與運動控制系統(tǒng)，以及近年來在各類智能機器人系統(tǒng)中出現(xiàn)的視覺識別、路徑規(guī)劃和導航技術。書中還穿插了ROS、PID控制和模糊PID控制等機器人關鍵系統(tǒng)的基礎知識。本書內容新穎

對于任何依賴經(jīng)常性收入和重復銷售的企業(yè)來說，讓客戶保持活躍并持續(xù)購買是必不可少的�？蛻袅魇�(或“流失”)，這種代價高昂且令人沮喪的事情是可以預防的。通過使用本書中介紹的技術，你可以識別客戶流失的預警信號，并學會在客戶離開之前識別并挽留他們�！犊蛻袅舸鏀�(shù)據(jù)分析與預測》向開發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學家傳授經(jīng)過實踐證明的技術與方法，可

本書主要介紹了ChatGPT和AI作畫提示詞的寫作技術，不僅包括如何利用角色扮演、具體翔實和舉例提示等原則寫出高效、有趣的提示詞，以及如何將提示詞應用于提升效率、創(chuàng)意思考和加速學習，還包括思維鏈技術、工具調用、程序調用、使用LangChain庫構建應用等進階內容。本書有大量的應用示例，可讀性極強，適合對自然語言處理、機

《深入淺出數(shù)據(jù)分析》以類似"章回小說”的活潑形式，生動地向讀者展現(xiàn)出色的數(shù)據(jù)分析人員應知應會的技術：數(shù)據(jù)分析基本步驟、實驗方法、優(yōu)化方法、假設檢驗方法、貝葉斯統(tǒng)計方法、主觀概率法、啟發(fā)法、直方圖法、回歸法、誤差處理、相關數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)整理技巧；正文之后，意猶未盡地以三篇附錄介紹數(shù)據(jù)分析十大要務、R工具及ToolPak工具