本書從物聯(lián)網(wǎng)的概念和原理入手，對物聯(lián)網(wǎng)的關鍵技術、架構與發(fā)展等展開了系統(tǒng)的論述；同時，通過將物聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)相結合，對物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理技術進行了較為深入的分析，闡述了大數(shù)據(jù)對于物聯(lián)網(wǎng)的作用以及重要性，并闡述了物聯(lián)網(wǎng)未來面臨的發(fā)展機遇以及挑戰(zhàn)；另外，通過具體的實例，對物聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)業(yè)應用進行了較為深入的研究。本書內(nèi)容完整，章節(jié)編

本書是基于大數(shù)據(jù)背景研究計算機信息技術應用的圖書。本書詳細闡述了在大數(shù)據(jù)背景下，計算機信息技術如何被廣泛應用于各個領域，并推動社會信息化的深入發(fā)展。本書介紹了大數(shù)據(jù)的概念、處理流程、關鍵技術及使用價值等基礎知識，隨后詳細探討了計算機信息技術在數(shù)據(jù)處理、分析、存儲、傳輸?shù)确矫娴膭?chuàng)新應用，結合具體案例，深入分析了計算機信息

自然語言處理主要研究用計算機理解和生成自然語言的各種理論和方法，屬于人工智能領域的一個重要分支，是計算機科學與語言學的交叉學科，又常被稱為計算語言學。隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，網(wǎng)絡文本呈爆炸性增長，為自然語言處理提出了巨大的應用需求。同時，自然語言處理研究也為人們更深刻地理解語言的機理和社會的機制提供了一條重要的途徑，因此

本書為學術著作，以藏文信息處理技術為基礎、以算法設計與分析為方法、采用Java實現(xiàn)，使從事藏文信息處理的人員掌握藏文的基本屬性，旨在跨越藏文字符分析的設想與計算機實現(xiàn)的鴻溝，培養(yǎng)學生算法設計與分析、程序設計與實現(xiàn)的基本能力。全書共分為4篇，包括藏文字符處理基礎、藏文字符排序、藏文字符查找和藏文字符統(tǒng)計，首先介紹算法概述

本書立足于網(wǎng)絡虛擬化技術的研究，重點討論虛擬網(wǎng)絡映射問題，解決如何高效地將多個異構虛擬網(wǎng)絡映射到底層物理網(wǎng)絡上，實現(xiàn)網(wǎng)絡資源的高效率分配。具體內(nèi)容包括：網(wǎng)絡虛擬化理論基礎、虛擬網(wǎng)絡映射理論基礎、智能優(yōu)化算法理論基礎、基于群搜索優(yōu)化和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的動態(tài)虛擬網(wǎng)絡映射、基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡增量設計的動態(tài)虛擬網(wǎng)絡映射、基于資源

本書主要內(nèi)容涵蓋人工智能概述、機器學習基礎、深度學習技術、自然語言處理、計算機視覺、強化學習與實踐、人工智能倫理與法律、人工智能在醫(yī)療領域的應用、人工智能在金融領域的應用等方面，旨在全面而深入地探討人工智能的核心理論及其在各個領域內(nèi)的廣泛應用，幫助讀者全面掌握人工智能的理論知識和應用技能，為未來的學習和工作打下堅實的基

本書介紹利用編程技術來處理和展示大數(shù)據(jù)集的方法和工具。內(nèi)容共分為九章，結合了數(shù)據(jù)分析、圖形處理和用戶交互等技術，旨在通過可視化的方式呈現(xiàn)數(shù)據(jù)，使數(shù)據(jù)變得更加有意義和易于理解。本書核心任務包括數(shù)據(jù)清理和預處理、數(shù)據(jù)轉換和整合等。此外，本書還涉及到用戶交互和動態(tài)更新的問題。通過設計用戶友好的界面，用戶可以自由地進行數(shù)據(jù)查詢

本書通過對數(shù)據(jù)、算法與模型的概念、特征、相關技術、模型原理及構成、應用領域等一系列問題的深入講解，呈現(xiàn)數(shù)據(jù)與算法之間的緊密關系，從數(shù)據(jù)的視角構建算法為數(shù)據(jù)服務的核心思想，明確數(shù)據(jù)資源的地位和價值。

全書由基本技能訓練篇、常用軟件使用篇、應用能力訓練篇3部分組成，共有17個實驗。其中基本技能訓練篇涵蓋了Windows7，辦公軟件Office中的Word、Excel、PowerPoint，以及Internet等實驗單元；常用軟件使用篇主要介紹壓縮軟件、PDF閱讀器和CAJViewer等相關軟件的功能、用途與使用方法；

《人工智能的多視角審視》一書共分六章。第一章是有關人工智能的三個問題，分三節(jié)依次探討智能、人類智能、人工智能的內(nèi)涵以及為什么要對人工智能進行反思和如何對人工智能進行反思。第二章是人工智能與心理學，分三節(jié)依次剖析心理學對人工智能的促進、人工智能對心理學的促進和進一步增進人工智能與心理學良性互動的建議。第三章是人工智能與教