计算机应用基础

本书源于斯坦福大学的相关课程，主要介绍不确定状态下的决策算法，涵盖基本的数学问题和求解算法。本书共分为五个部分：首先解决在单个时间点上简单决策的不确定性和目标的推理问题；然后介绍随机环境中的序列决策问题；接着讨论模型不确定性，包括基于模型的方法和无模型的方法；之后讨论状态不确定性，包括精确信念状态规划、离线信念状态规划、在线信念状态规划等；最后讨论多智能体系统，涉及多智能体推理和协作智能体等。本书

本书以SPSS28.0中文版为平台，以实用为原则，由浅入深，全面系统地介绍SPSS的基本功能和实际应用方法。本书涉及面广，从SPSS基本操作开始介绍，覆盖大部分常用功能和高级统计分析方法。本书共11章，内容包括SPSS基础知识、建立与整理数据、SPSS基本统计分析、假设检验、非参数检验、方差分析、相关分析、回归分析、聚类和判别分析、统计图形和SPSS数据分析综合应用。在介绍的过程中，图文并茂地对

深度强化学习是人工智能和机器学习的重要分支领域，有着广泛应用，如AlphaGo和ChatGPT。本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能覆盖深度强化学习的基础知识和经典算法。全书共10章，大致分为4部分：第1部分（第1～2章）介绍深度强化学习背景（智能决策、人工智能和机器学习）；第2部分（第3～4章）介绍深度强化学习基础知识（深度学习和强化学习）；第3部分（第5～9章）介绍深度强化学习经典算法（D

《Audition音频编辑标准教程（全彩微课版）》以AdobeAudition2022为写作平台，用通俗易懂的语言、精心挑选的实用技巧、翔实生动的操作案例，对AdobeAudition这款主流的音频处理软件进行了详细的阐述。全书共9章，内容涵盖音频知识、Audition入门基础、工作区与显示控制、音频的录制、音频的编辑、噪声的处理、效果器的应用、多轨会话、后期混音及输出等方面的知识、技巧，在需

《可持续设计：数字·多元·安全》是国际体验设计大会的演讲案例的论文集，汇聚了当下具有影响力的数位国内外知名企业的设计师、商业领袖、专家的大量实践案例与前沿学术观点，分享并解决了新兴领域所面临的新问题，为企业人员提供丰富的设计手段、方法与策略。

《细说机器学习：从理论到实践》从数学知识入手，详尽细致地阐述机器学习各方面的理论知识、常用算法与流行框架，并以大量代码示例进行实践。本书内容分为三篇：第一篇为基础知识，包括机器学习概述、开发环境和常用模块、特征工程、模型评估、降维方法等内容。本篇详细而友好地介绍机器学习的核心概念与原理，并结合大量示例帮助读者轻松入门。第二篇为算法应用，涵盖机器学习最重要与高频使用的模型，包括K-Means聚类、K

本书共共15章，主要包括多源信息融合处理理论与方法及多源信息目标检测、识别和应用两部分内容。书中具体讲述了多源信息融合处理的基本概念以及多源信息融合发展的核心理论方法，如Dempster-Shafer证据理论等；介绍了多源高冲突信息鲁棒性证据推理方法、多辨识框架下异构证据融合方法以及多值迁移融合方法等多种融合技术；给出了多源信息融合的典型应用，特别是在不确定数据分类、多源信息融合检测与识别领域的实

本书以简洁的语言介绍了使用Word和InDesign编辑与排版文档所需掌握的主要功能、操作方法和实用技巧。本书提供了动手实践案例实战疑难解答几个栏目，以便增强学习效果，使读者可以更好地将理论知识与实践相结合。本书共9章，内容分为Word和InDesign两部分：Word部分中的内容主要包括文档基本操作和页面设置、文本编辑和格式设置、创建和设置表格、插入和设置图片、图文表混排、创建和使用样式与模板、

本书面向广大数据科学与人工智能专业的学生及初学者，力求通俗易懂、简洁清晰地呈现学习大数据与人工智能需要的基础数学知识，助力读者为进一步学习人工智能打好数学基础。全书分为4篇，共19章：微积分篇（第1～5章），主要介绍极限、导数、极值、多元函数导数与极值、梯度下降法等；线性代数篇（第6～10章），主要介绍向量、矩阵、行列式、线性方程组、特征值和特征向量等，并介绍这些数学知识在人工智能中的应用；概率统