计算全息与图像加密

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本书以实用、够用为创作原则，以普及计算机使用方法为指导思想，在主流Windows10操作系统的基础上，用通俗易懂的语言对计算机的基础知识及基本应用进行详细阐述。全书共9章，包括计算机的发展历史、系统组成、硬件设备、Windows10的基本操作、个性化设置、文件与文件夹的管理、系统自带工具的使用、三大办公组件的使用、多媒体技术的应用、计算机网络与信息安全、网络新技术等。除了详细的说明与操作外，还

本书以简洁的语言介绍了使用Word和InDesign编辑与排版文档所需掌握的主要功能、操作方法和实用技巧。本书提供了动手实践案例实战疑难解答几个栏目，以便增强学习效果，使读者可以更好地将理论知识与实践相结合。本书共9章，内容分为Word和InDesign两部分：Word部分中的内容主要包括文档基本操作和页面设置、文本编辑和格式设置、创建和设置表格、插入和设置图片、图文表混排、创建和使用样式与模板、

本书源于斯坦福大学的相关课程，主要介绍不确定状态下的决策算法，涵盖基本的数学问题和求解算法。本书共分为五个部分：首先解决在单个时间点上简单决策的不确定性和目标的推理问题；然后介绍随机环境中的序列决策问题；接着讨论模型不确定性，包括基于模型的方法和无模型的方法；之后讨论状态不确定性，包括精确信念状态规划、离线信念状态规划、在线信念状态规划等；最后讨论多智能体系统，涉及多智能体推理和协作智能体等。本书

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在区块链、人工智能、3D、AR等底层技术的支持下，Web3.0高速发展，获得了更多的关注。从Web1.0到Web3.0，互联网由中心化走向去中心化，由以平台为中心转向以用户为中心，经济由实体经济转向数字经济。可以说，Web3.0正在全方位赋能数字时代科技发展，重构商业模式。本书以Web3.0如何重构数字时代科技与商业新生态为切入点，面向互联网领域的创业者、从业者、企业家与投资人等。读者可以

深度强化学习是人工智能和机器学习的重要分支领域，有着广泛应用，如AlphaGo和ChatGPT。本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能覆盖深度强化学习的基础知识和经典算法。全书共10章，大致分为4部分：第1部分（第1～2章）介绍深度强化学习背景（智能决策、人工智能和机器学习）；第2部分（第3～4章）介绍深度强化学习基础知识（深度学习和强化学习）；第3部分（第5～9章）介绍深度强化学习经典算法（D

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