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《VMwareHorizon桌面与应用虚拟化权威指南》介绍了桌面虚拟化技术的发展和演进过程，并对如何在企业中实践桌面虚拟化解决方案给出了建议，还从技术角度分析了如何设计及应用VMwareHorizon方案以满足企业业务和技术的需求。部分是概述篇（～2章）：对桌面虚拟化技术与VMwareHorizon产品的构成进行了介绍，包括桌面虚拟化技术的发展历程、产品形态、收益。还对VMwareHorizon产品的架构与组件进行了详细的介绍。第二部分是评估篇（第3～5章）：详细介绍了对企业业务需求、企业现有的数据中心和IT运维管理模式、企业当前的桌面客户端技术（如企业桌面相关的操作系统、应用程序、外设、安全管理等）的分析与评估方法。第三部分是设计篇（第6～12章）：介绍了以VMwareHorizon为基础构建的桌面虚拟化系统的设计，包括用户管理、客户端端点、Horizon访问架构、虚拟化数据

本书介绍了机器学习的基本算法、历史发展、应用前景及相关问题。内容包括：机器学习所涉及的必要的数学知识，机器学习的基本模式和任务，神经网络的基本理论及算法结构，分类与聚类学习算法，数据维度归约的基本方法，图理论及方法以及当前比较流行的机器学习理论和算法。本书在加深学生对经典机器学习方法理解的基础上适当扩展其视野，以培养和提高其解决实际问题的能力。 本书可作为高等学校人工智能相关专业的教材，也适合该领域的工程技术人员参考使用。

虚拟现实诞生自20世纪70年代，今天终成热门话题，此过程有其内在历史逻辑和历史必然。本书结合大众传播史、人工智能和互联网，合理地推演虚拟现实在政治、经济、文化、伦理、哲学诸领域的发展态势，对其在未来百

本书是专为小学高年级的学生设计的人工智能科普图书，旨在通过图形化的方式帮助学生建立起对算法基础知识的初步认识，培养算法思维和实践能力。全书共分为4个单元，每个单元都结合生动有趣的实践活动和跨学科主题，帮助学生在解决问题的过程中逐渐理解并掌握算法的基础知识、基本结构和设计思路，提升他们的信息素养和解决问题的能力，为他们在人工智能领域的深入学习和应用奠定坚实的基础。本书适合小学高年级的学生阅读。

本书是MATLAB中文论坛神经网络版块数千个帖子的总结，充分强调“案例实用性、程序可模仿性”。所有案例均来自于论坛会员的切身需求，保证每一个案例都与实际课题相结合。读者调用案例的时候，只要把案例中的数据换成自己需要处理的数据，即可实现自己想要的网络。如果在实现过程中有任何疑问，可以随时在MATLAB中文论坛与作者交流，作者每天在线，有问必答。该书共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序），包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络；还包含PSO(粒子群）、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。该书另有31个配套的教学视频帮助读者更深入地了解神经网络。本书可作为本科毕业设计、研究生项目设计、博士低年级课题设计参考书籍，同时对广大科研人员也有很高的参考价值。

本书主要介绍人工智能的起源与发展、发展人工智能的 战略意义、人工智能专业的培养目标与课程体系，以及人工智能技术在生活、生产、交通、电力、建筑、医疗、电竞、金融、物流、国防等领域应用的 进展。本书的编写深入浅出、突出应用、图文并茂、通俗易懂，通过人工智能在各个领域应用的具体案例，介绍了人工智能的内在实现机理和应用现状，并立足于人工智能具体应用领域，力求反映人工智能技术的 进展，以及未来发展的趋势。本书可作为从事人工智能理论、实践及应用的本科生和研究生的专业课程教材，也可作为相近专业工程技术人员的自学参考用书。

本书是一部关于基于学习的图像增强原理及应用的学术专著，%26nbsp;%26nbsp;反映了近年来基于学习的图像增强技术的近期新研究进展。%26nbsp;%26nbsp;全书共分为三个

随着人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术的迅猛发展，DeepSeek、腾讯元宝等各类AI工具犹如雨后春笋般纷纷闯入大众的视野。如何巧妙地运用这些 AI 工具，充分挖掘并发挥出它们的 潜能，已然成为大众聚焦的话题。 本书是帮你全面激发AI工具效能的“口袋魔法书”，紧密围绕高效办公、轻松学习、惬意生活这三大核心主题，带你探索各类场景中的AI实用小妙招，帮你掌握获得优质答案的提问技巧。 本书适合所有想要学习AI工具，掌握高效的AI交互技巧的读者阅读。

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《电子设计与仿真技术(第2版)》包括：EWB概述、EWB的操作方法、EWB的电路分析功能、电工技术中的电路设计与仿真、模拟电子电路的设计与仿真、数字电子电路设计与仿真、电子电路应用系统的设计与仿真、E

本书首先介绍了云计算、虚拟化、大数据框架等基础知识，讨论了数据中心多资源的能效模型构建和基于虚拟机的节能调度算法，对Google数据中心的运行数据进行了分析，探讨了基于任务分类的节能调度算法；接着结合网络带宽分配算法和多QoS分组模型讨论了节能调度算法；然后对面向大数据计算框架的能效模型和节能调度算法进行了探讨； 结合大数据和流式计算领域的主流平台Spark和Storm，对基于云部署的大数据应用的节能调度方法进行了详细的阐述。 本书叙述深入浅出，内容翔实，适合作为计算机和通信等IT行业的专业技术人员和研究人员的参考读物，也适合作为高校相关研究人员的辅助读物。