本书重点研究利用视觉信息对场景进行实时重建和理解，以实现主动交互功能。从机器人与场景建模、理解、导航、交互等领域出发，全方位地讲解其所涉及的相关技术和具体实践。本书围绕场景建模与机器人感知的主题，建立了一个多学科交叉融合的知识体系，主要面向对计算机图形学、计算机视觉和机器人感兴趣的高年级本科生、研究生及相关技术人员。本

无线传感器网络被应用于复杂环境下时，存在缺乏故障数据、监测数据丢失、监测数据可靠性下降、运行环境干扰等诸多不利因素，因此会影响健康管理的可靠性和准确性。本书基于置信规则库专家系统研究无线传感器网络健康管理系统的建模方法，并应用于工程实践。置信规则库专家系统融合了定量数据和定性知识，能处理专家定性知识存在的模糊性和不确定

本书主要介绍一些新的检测技术的相关理论和具体应用，具体包括红外辐射检测技术、微波检测技术、超声波检测技术、声发射检测技术、光纤检测技术、层析成像可视化检测技术、软测量技术和量子传感技术。每一章均各成体系，内容完整，方便学习。

本书主要的研究内容是基于AFS理论进行展开的，主要从三个方面进行研究：第一，将AFS理论与嫡的概念相结合，构造新的语义分类器。第二，将基于AFS理论的分类算法与支持向量机相结合，形成一种语义半监督学习算法。第三，将AFS理论与过采样技术相结合，处理不平衡数据，应用于医疗数据中。

本书回应时代热点，从关键技术与实际应用两个方面对大数据做了系统的介绍与深入的分析。在关键技术部分，主要介绍了大数据的发展、技术与应用，大数据与云计算、物联网，大数据采集及预处理，大数据分析与数据挖掘，大数据存储与管理，大数据可视化，大数据时代的安全与隐私保护七部分内容。在实际应用部分，集中剖析了大数据在电信、生物医学、

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本书对数据挖掘的基本算法进行了系统介绍，不仅介绍了每种算法的基本原理，而且配有大量例题以及源代码，并对源代码进行了分析。这种理论与实践相结合的方式有助于读者较好地理解和掌握抽象的数据挖掘算法。全书共11章，内容涵盖了数据预处理、关联规则挖掘算法、分类算法和聚类算法，具体章节包括绪论、数据预处理、关联规则挖掘、决策树分类

无线传感器网络是物联网的基础关键性技术。智慧城市、电网、军事等重要物联网场景均依赖无线传感器网络以支撑其大规模感知、协同等应用。时间同步是无线传感器网络实现统一时间基准进而支撑大规模应用的基石。受限于有限的计算和电池资源，无线传感器网络的时间同步需在保证高时间同步精度的同时，实现低能耗和低计算复杂度。本书围绕无线传感器

本书研究动态网络环境中的资源智能调度方法，围绕四个问题展开研究工作，提出了有效调度网络资源的方法。现代经济社会正处于计算机网络、企业生产网络、物流配送网络、供应链网络等拥有网络状拓扑的环境。在此动态网络环境中，实现网络资源、服务资源等多样化资源的智能调度和管理，对网络所支撑的业务的性能具有重要意义。