非均匀采样系统分析与控制 孙健等 著.pdf
本书系统介绍非均匀采样系统的理论与分析方法，从非均匀采样网络化控制系统、非均匀采样马尔可夫跳变系统、事件触发网络化系统三个角度，详细介绍系统的稳定性分析方法、控制器设计方法等内容。针对非均匀采样系统的稳定性问题，提出一种基于不确定离散切换系统的分析方法；针对非均匀采样网络化控制系
采样
正交压缩采样雷达.pdf
正交压缩采样雷达是基于正交压缩采样理论发展起来的欠采样雷达，可采用低速模数转换器实现雷达回波信号的欠采样，并在欠采样域进行雷达目标估计。本书系统地介绍了雷达回波的正交压缩采样及其处理方法与技术，内容包括：雷达信号采样与处理，压缩采样基础，正交压缩采样理论，网格上目标的脉冲多普勒处理方法以及非网格上目标信息估计技术等。本书是作者近年来部分研究成果的总结和提炼，在内容选取上侧重于正交压缩采样雷达的信号
Python3学习之Python3数据科学入门与实战视频教程
Python3数据科学入门与实战 这是一个数据驱动的时代，想要从事机器学习、人工智能、数据挖掘等前沿技术，都离不开数据跟踪，本课程通过Numpy、Pandas进行数据科学计算，通过Seaborn、 Matplotlib进行数据图形化展示；从实战角度出发，让你在数据科学领域迈出重要的一步，开启Data Science职业之旅！ 第1章 实验环境的搭建 本章将主要介绍Anaconda和Jupyter
自然语言处理之AI深度学习顶级实战课程视频教程
自然语言处理之AI深度学习顶级实战课程视频教程下载。 本课程将首先介绍自然语言处理的发展现状与挑战，同时，讲解深度学习和自然语言处理的结合应用。除了基本算法外，本课程还配备实践环节，从一些典型的方向：机器翻译、文本分类、问答等。最后，将和大家讨论NLP的行业展望以及和各行各业的结合，比如医疗行业等。 课程章节 章节1：NLP和深度学习发展概况和最新动态 课时1：NLP历史现在及为什么需要学习NLP
主动采样与标注估计技术研究及应用.pdf
主动学习的理论及其应用是机器学习研究领域中一个富有生命力和备受关注的研究分支，现已成为解决实际问题的重要方法之一。本书集中介绍主动学习方法中的一些典型的样本选择方法和标注估计策略，并给出主动学习在应用中的统一框架。本书通过研究大量丰富的文献资料和科研成果，回顾主动学习的过去，分析
非线性动态系统确定采样型估计理论.pdf
本书面向目标跟踪和组合导航的工程迫切需求，开展非线性动态系统估计与辨识的基础理论研究，系统论证了线性系统Kalman估计是贝叶斯估计的最优解析闭环解、高斯估计为解决非线性动态系统估计问题提供了一般性和通用性的最优理论框架、确定采样型估计仅是高斯估计框架发展而来的一类次优解或执行特
持久性有机污染物被动采样与区域大气传输.pdf
本书基于大气被动采样和其他环境介质的观测数据，讨论了持久性有机污染物(POPs)在我国天津-山东长岛地区、成都-卧龙山区等地的浓度水平、组成特征、空间分布和季节变化，进而研究其区域性大气传输、山地冷捕集效应、土-气分配、森林过滤效应等环境过程，也分析了POPs的主要来源，源区和受
三维点采样模型的几何处理和形状造型.pdf
本书包括点采样模型几何处理中的基本问题、点采样模型的参数化方法、点采样模型的分片方法、点采样模型的光顺去噪方法、点采样模型的简化重采样方法、点采样模型的形状修复和纹理合成方法、点采样模型的形状造型方法、点采样模型的形状变形方法等，这些内容构成了一个较完整的点采样模型数字几何处理框
持久性有机污染物被动采样与区域大气传输(第二版).pdf
《持久性有机污染物被动采样与区域大气传输(第二版)》基于大气被动采样和其他环境介质的观测数据，讨论了持久性有机污染物（POPs）在我国天津山东长岛地区、成都卧龙山区等地的浓度水平、组成特征、空间分布和季节变化，进而研究其区域性大气传输、山地冷捕集效应、土气分配、森林过滤效应
采样控制系统的分析与综合.pdf
本书是根据德文版原著译出的，作者以最新的观点介绍了采样控制的分析与综合，提供了各种实用的控制结构，并结合实际阐述了采样控制的基本理论和方法．全书共六章和一个附录，分别介绍了连续系统，采样系统的建模和分析，可控性、采样周期的选择和极点配置，可观测性和观测器，控制回路综合等．附录给出