本書在介紹推薦系統(tǒng)技術(shù)原理的基礎(chǔ)上,主要講解了推薦系統(tǒng)的定義、發(fā)展歷程、理論和數(shù)學(xué)基礎(chǔ),以及常用推薦系統(tǒng)技術(shù)、典型算法和評測指標(biāo)等,還結(jié)合多種應(yīng)用場景重點介紹了已經(jīng)得到有效應(yīng)用的推薦系統(tǒng)分析預(yù)測模型和系統(tǒng)研發(fā)實現(xiàn)方法,有助于讀者提升相關(guān)領(lǐng)域推薦系統(tǒng)應(yīng)用的實踐能力。

高素質(zhì)技術(shù)技能人才是支撐中國制造、中國創(chuàng)造的重要基礎(chǔ)，對推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展具有重要作用。大力開展職業(yè)技能競賽，是弘揚勞模精神、勞動精神、工匠精神，激勵廣大青年走技能成才、技能報國之路的重要途徑。自2012年以來，全國高職院校物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用技能大賽已連續(xù)開展多屆，為引領(lǐng)物聯(lián)網(wǎng)專業(yè)建設(shè)、提高人才培養(yǎng)質(zhì)量、提升學(xué)校社會聲譽做

本文面向物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的軟件漏洞檢測需求，基于靜態(tài)分析和動態(tài)測試途徑，介紹圍繞第三方庫數(shù)據(jù)操作安全檢查缺失漏洞檢測、通信協(xié)議漏洞檢測、固件鏡像漏洞檢測等問題的關(guān)鍵技術(shù)與工具。闡述了物聯(lián)網(wǎng)作為新一代信息技術(shù)，已經(jīng)與國計民生的各個方面深度融合，越來越多的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備通過網(wǎng)絡(luò)連接后廣泛部署在眾多安全攸關(guān)領(lǐng)域；軟件是物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備

本書主要介紹如何學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點表征，并將其應(yīng)用到推薦系統(tǒng)中，重點研究了推薦系統(tǒng)中的三種各具代表性的網(wǎng)絡(luò)：用戶產(chǎn)品交互的二分圖，用戶端的社交網(wǎng)絡(luò)，產(chǎn)品端的知識圖譜。本書系統(tǒng)性地研究了三種網(wǎng)絡(luò)的建模，提出了針對不同種類的網(wǎng)絡(luò)在多個層面將網(wǎng)絡(luò)信息和推薦系統(tǒng)進行結(jié)合的解決方案。這些解決方案獲得了學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注，有些方案已經(jīng)

主要講解智能算法的理論和實際應(yīng)用。主要針對1.智能算法計算時間分析新方法；2.智能算法在計算機視覺的應(yīng)用；3.智能算法在物流規(guī)劃的應(yīng)用；4.智能算法在軟件測試的應(yīng)用；5.智能算法在多目標(biāo)優(yōu)化的應(yīng)用。

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能的一個熱點方向,從圖的視角解讀大數(shù)據(jù),可以靈活建模復(fù)雜的信息交互關(guān)系,吸引大量學(xué)者的關(guān)注并在多個工業(yè)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用�！秷D深度學(xué)習(xí)從理論到實踐》由淺入深,全面介紹圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識、典型模型方法和應(yīng)用實踐。《圖深度學(xué)習(xí)從理論到實踐》不僅包括一般的深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)和圖基礎(chǔ)知識,還涵蓋了圖表示學(xué)習(xí)、圖卷積

本書以深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow為基礎(chǔ)，介紹機器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識與常用方法，全面細致地提供了機器學(xué)習(xí)操作的原理及其在深度學(xué)習(xí)框架下的實踐步驟。全書共16章，分別介紹了深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識、深度學(xué)習(xí)框架及其對比、機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識、深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow的基礎(chǔ)知識、Logistic回歸、多層感知器、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與

本書的寫作目的旨在幫助大量正走在、或即將走向?qū)W習(xí)機器學(xué)習(xí)路上的廣大讀者朋友。我們在日常教學(xué)和培養(yǎng)研究生過程中發(fā)現(xiàn)，很多同學(xué)一方面想學(xué)、愿意學(xué)；另一方面又遇到入門難的問題，希望能有一本書旨在幫助正走在或即將走向?qū)W習(xí)機器學(xué)習(xí)路上的廣大讀者朋友。我們在日常教學(xué)和培養(yǎng)研究生過程中發(fā)現(xiàn)，很多同學(xué)一方面想學(xué)、愿意學(xué)；另一方面又遇到

智能運維是面向產(chǎn)品全生命周期智能制造的重要組成部分。隨著感知技術(shù)、預(yù)測技術(shù)和智能技術(shù)的深度應(yīng)用，裝備維修從原來的事后維修模式、定時維修模式逐步向基于狀態(tài)的維修模式轉(zhuǎn)變，而提高裝備狀態(tài)監(jiān)測和維修決策水平是實現(xiàn)這種轉(zhuǎn)變的關(guān)鍵。本書在基于狀態(tài)的維修模式及其技術(shù)體系基礎(chǔ)上，對基于狀態(tài)的維修所涉及的數(shù)據(jù)處理、狀態(tài)監(jiān)測、趨勢預(yù)測、

特征工程可以修改數(shù)據(jù)特征，更好地捕獲問題本質(zhì)，從而改進結(jié)果。這個過程既是一種藝術(shù)，也是技巧和訣竅的一種結(jié)合。本書是一本特征工程實用指南，主要探討如何利用特征工程提升機器學(xué)習(xí)解決方案的性能。本書從特征工程的基本概念和技術(shù)開始介紹，建立了一種特殊的跨領(lǐng)域方法，通過充分研究案例詳細介紹了圖數(shù)據(jù)、時間戳數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)