本书对社交网络中的不可信用户识别进行了深入研究，主要包括四个篇章：基础篇、社交文本篇、社交用户篇和不可信用户识别篇。其中，基础篇对本书研究涉及的相关知识和基础研究进行了梳理；社交文本篇对社交短文本的扩展、多维特征挖掘、特征传播树的构建等进行了系列研究；社交用户篇对用户特征挖掘、画像构建、意见领袖识别等展开了研究；在上述

本书详尽地探讨了StableDiffusionAI艺术设计原理，涵盖其核心算法、模型训练步骤以及优化策略。全书内容循序渐进，从软件安装、参数配置、模型训练至最终图像生成，指导读者逐步掌握AI绘画创作的全过程。通过具体案例分析，本文深入探讨了AI绘画在实际操作中的优点与局限性。AI绘画技术的应用范围不限于艺术创作，其在设

信息图形设计原理与技法（高等院校艺术设计专业精品系列教材，“互联网+”新形态立体化教学资源特色教材）

人类智能是否能迁移到人工智能，人工智能是否能接近或达到人类智能？这些问题一直备受争议。本书基于语境的适应性表征方法论，系统地探讨了人工智能的适应性表征范畴架构，人工智能的逻辑主体、搜索主体、学习主体、决策主体和问题-解决主体的适应性表征特征，以及人工智能适应性表征的语境建构及其哲学、伦理问题和未来走向，力图论证这样一种

本书根据著者在高性能气体敏感材料与电阻式气体传感器领域的研究成果，结合近年来国内外的研究进展、发展趋势及存在问题，阐述环境毒害气体金属氧化物敏感材料的制备及其在电阻式气体传感器领域的应用。本书针对敏感材料组分、形貌等与环境毒害气体传感器的性能关系和相关机理展开讨论，分别介绍SnO2、ZnO、TiO2、WO3、MSnO3

本书站在科学研究制高点——范式(即科学观与方法论)——的立场上揭示了人工智能的深层学术本质，并通过范式革命(以信息学科范式取代物质学科范式)构筑了全新的人工智能研究模型，发现了普适性智能生成机制，开辟了基于智能生成机制的人工智能统一研究路径，创建了机制主义通用人工智能理论以及与之和谐适配的泛逻辑理论和因素空间数学理论，

遥感是卫星对地成像探测以获取地表自然全息数据的总称，历经50余年的发展，正分阶段实现其增进对地球理解的这个宏大目标。同时它本身也发展成为一门具有独特科学形态和完整体系的学科——遥感科学与技术。本书遵循遥感科学与技术的历史发展轨迹，用20章的篇幅准确完整、深入浅出地阐述其科学与技术架构和具体内容。

本书系统梳理了深度强化学习的核心理论、关键算法及其在智能控制、机器人技术和多智能体系统中的应用。全书涵盖强化学习的基本概念、深度强化学习的主要框架，以及多智能体强化学习的协同决策、任务分解与优化控制等前沿问题，并结合大量实验案例，深入探讨强化学习在飞行器控制、移动机器人导航与避障等领域的实践应用。

本书针对分布式机器学习中网络通信、在线学习、隐私保护等问题，研究无中心的分布式优化算法。主要内容包括：①分布式一阶梯度算法，提出在线学习的自适应次梯度算法和随机块坐标的次梯度投影算法、自适应最小最大优化算法，旨在研究分布式的优化算法，理论分析所提算法的收敛性能；②分布式无投影梯度算法，提出随机块坐标无投影梯度算法、面向

分数阶非线性系统及相关研究是近年来科研领域的研究热点，该项研究不仅具有重要的理论意义，而且具有广泛的应用价值。本书的内容主要取材于作者及其所在团队近几年的研究成果，深入浅出地讲解分数阶非线性系统的自适应控制、预设性能控制、有限时间控制以及固定时间控制。本书侧重于介绍分数阶非线性系统的模糊自适应控制、预设性能控制、有限时