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多源数据融合和传感器管理
本书是关于信息融合理论、应用和传感器管理的一部教材。本书基于编者的研究工作，并借鉴国内外其他学者的成果，力图较全面、系统地讲解信息融合理论、应用、传感器管理以及发展与最新研究成果，特别是在异构、多源、动态、非理想信道、稀疏、错误容忍环境下。全书共25章，分为五个部分。第一部分研究现状，包括多源数据融合概述、信息融合的原理和级别、多源传感器数据融合算法、多传感分布检测、传感器管理、探讨和备注；第二部分数学理论基础，包括Bayes方法、模糊集理论、粗糙集理论、Monte Carlo理论、DempsterShafer理论、估计理论和滤波器理论；第三部分多源数据融合算法，包括Bayes决策、正态分布时的统计决策、最大最小决策、神经网络、支持向量机和Bayes网络；第四部分多源数据融合应用，包括分布式检测和融合、目标追踪的高效管理策略、数据融合的系统校准、目标跟踪策略算法与数据融合、像素与特征的图像融合；第五部分是多传感器管理。本书可作为信息工程、信息融合、模式识别、机器学习、人工智能、数据分析、军事决策和电子对抗等专业的本科生和研究生教材，也可供上述相关领域的科技人员阅读和参考，还可以供雷达、声呐、激光、红外、机器人、导航、交通、医学、物联网、泛在网、CPS、遥感、遥测、定位等领域的科技工作者参考学习。
信息安全技术
本书系统全面地讲述了信息安全的基本概述、基础理论和相关技术。全书共11章，在注重知识的系统性、宽泛性和前沿性的同时详细讲述了数论基础、密码学基础理论、安全保障模型与体系、安全认证技术、访问控制技术、安全风险评估、安全应急处理，安全集成、安全运维以及云原生安全。本书知识脉络清晰，讲解深入浅出，内容新颖全面，覆盖了当前在信息安全领域的主要研究内容，有助于读者学习信息安全技术的基本理论。 本书既可作为高等院校信息安全或网络空间安全专业的基础教材，也可以作为数学、计算机科学与工程、信息与通信工程专业的本科高年级学生或研究生的入门教材或参考书，还适合作为信息安全服务或工程专业技术人员的参考书或培训用书。
人工智能基础:问题解决和自动推理
本书专注于当今人工智能的核心技术和过程，包括章节总结、历史概述、练习、计算机作业、思维实验，以及强化关键概念的控制题；借助可视化图形来说明基本思想，通过易于遵循的示例来说明如何在实际实现中使用这些思想。本书可作为人工智能、计算机科学与技术、控制科学与工程、优化理论等专业本科生、研究生的专业课教材，也可供计算机科学与技术、控制科学与工程、人工智能网络优化等领域的科技人员参考。
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