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这本书系统阐述了深度学习方法论在道路短期交通状态时空序列预测领域的研究成果。需要着重说明以下几点：（1）领域限定在了道路交通，因为交通是个大系统，存在着航空、水运、道路等多种运输方式，而本书所阐述的研究均是针对道路交通领域的数据以及面向道路交通领域的应用；（2）本书所讨论的研究问题是道路短期交通状态时空序列预测问题，该问题是时空数据挖掘领域中时空预测问题的一个重要子集，在本书的第1章中将会对这个问题进行数学上的形式化定义；（3）本书针对道路短期交通状态时空序列预测问题的讨论，完全是基于深度学习的方法论，所参考的文献绝大部分发表于2017年以后，并不涵盖前人对该研究问题所采用的全部方法论（如ARIMA，卡尔曼滤波、SVR等）。
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深度神经网络是近年来受到广泛关注的研究方向，它已成为人工智能2.0的主要组成部分。《深度学习、优化与识别》系统地论述了深度神经网络基本理论、算法及应用。《深度学习、优化与识别》全书共16章，分为两个部分；第一部分（第1章～10章）系统论述了理论及算法，包括深度前馈神经网络、深度卷积神经网络、深度堆栈神经网络、深度递归神经网络、深度生成网络、深度融合网络等；第二部分（第11～15章）论述了常用的深度学习平台，以及在高光谱图像、自然图像、SAR与极化SAR影像等领域的应用；第16章为总结与展望，给出了深度学习发展的历史图、前沿方向及进展。《深度学习、优化与识别》每章都附有相关阅读材料及仿真代码，以便有兴趣的读者进一步钻研探索。 《深度学习、优化与识别》可为高等院校计算机科学、电子科学与技术、信息
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《机器视觉》从逆问题的角度出发，提出了一整套关于机器视觉的研究方法，其核心是：机器视觉应该基于对成像过程的深刻理解！作为作者在麻省理工学院（mit）所讲授的机器视觉课程的指定教材，本书已经被使用了近30年，至今仍被欧美许多著名高校所广泛使用。本书提供了一个理解现有方法和技术以及为以后的研究做准备的系统框架，其中包含了很多将机器视觉方法应用于实际问题的内容。全书共包括18章，前13章主要讲述早期视觉的内容，后5章更加关注于：解决一些更加复杂的实际问题。最后，作者将各个章节所介绍的方法整合到一起，搭建了一个可以和周围环境进行交互的“眼-手”系统。书中所用到的数学方法，也都收录在最后的附录中；作为内容的补充和扩展，本书还提供了丰富的练习题。 本书可以作为高等院校相关专业本科生和研究生一年级课程
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