Vapnik（瓦普尼克）于20世纪末提出的支持向量机结构，通过将样本从低微空间向高维空间的映射来实现样本的线性划分，从而可获得预测的通用规则。该理论的通用性、鲁棒性、计算高效性使机器学习理论研究取得飞速的发展。然而，实际工程的原始数据中可能隐含着一些非常规的信息，本书称为特权信息。这些具有某种特殊意义的特权信息有的仅存在部分数据中，并且这些特权信息的收集往往十分困难。然而，医学、生物、电子、信息等领域的工程数据中的某些特权信息却具有十分重要的作用。本书提出基于特权信息的灰色支持向量机理论，在对原

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第三章计算机科学简介内容主要涉及到计算机科学中的可计算性与计算复杂性相关知识点。阅读内容或选择教材论述中的重点进行摘录或根据习题求解补充相关知识点编辑内容，对原书中的32道习题进行了抛砖引玉的求解和解析。我们没有回答该章节后留下的10个问题。这1

本书是学习嵌入式技术的入门教材，是学习嵌入式系统原理与接口技术、嵌入式系统设计与应用等知识的前导教材。

《学习量子比特（影印版）》首先概述了量子计算与传统计算如此不同的原因，并讲述了可能会对量子计算产生重大影响的一些行业案例。对理解诸如叠加、纠缠和干涉等概念所必需的经典计算理论和数学基础进行了更全面的讲解。接下来是电路和算法，既有基础的，也有更复杂的。然后，对构建量子计算硬件背后的物理和工程思想娓娓道来。最后，本书展望了未来前景并提供了指引，帮助读者了解日后的发展会如何影响到个人。

本书可为人工智能、计算机科学、信息科学、自动化技术等领域及其交叉领域中从事量子计算、进化算法、机器学习及相关应用研究的技术人员提供参考，也可作为相关专业研究生和高年级本科生教材，其中前四部分为基础理论适合本科生使用，后四部分为高阶算法适合研究生使用。

本教材立足于实际工程应用需求，较为全面、系统地介绍智能计算与信息处理的基本概念、发展现状、主要方法和基本应用。全书共分6章，以作者多年来在智能计算与信息处理领域的教学工作、科研成果为基础，全面讨论了知识与信息的表示、人工神经网络、不确定信息处理、群智能算法、云计算和大数据等内容。
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　　孪生支持向量机是在支持向量机基础上发展起来的一种新的机器学习方法，它不但继承了支持向量机在处理非线性、高维数分类和回归问题中的特有优势，而且理论上算法训练速度可达支持向量机的4倍。本书系统阐述孪生支持向量机的发展体系和**研究成果。全书共十章，主要内容包括：统计学习理论基础、支持向量机和孪生支持向量机理论基础、孪生支持向量机的模型选择问题、光滑孪生支持向量机、投影孪生支持向量机、局部保持孪生支持向量机、原空间最小二乘孪生支持向量回归机、多生支持向量机等。

本书是在认真总结作者多年的教学经验，广泛吸取兄弟院校同类教材优点的基础上，按照“精讲多练，突出技能训练，基础理论以够用为度”的原则，采用“技能模块，集中讲授，比较应用”的形式编写而成的。全书内容包括计算机基础知识、Windows 7操作系统及其应用、Word 2010文字处理、Excel 2010表格处理、PowerPoint 2010演示文稿制作、计算机网络基础与Internet应用、多媒体技术与Windows 7多媒体应用、网络信息资源与搜索引擎。
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