只不过在计算机领域的密码，这个少数人互相理解的桥梁是建立在信息论、 计算复杂性理论、统计学、组合学、抽象代 数以及数论上的，其技术上的复杂度限制了这个密码受众的范围。因为背后依托的数学理论错综复杂，也使密码有了更加多变的衍生模式。因此，密码破解的难度不言而喻。规律不再是简单推理演算就可以发现的了，也不再依靠于传统固定的密码转换体系，所以其破译就意味着繁杂的数据统计和分析。

前沿新知-智慧城市介绍

绿盟 - 数据安全前沿技术研究报告（2020）

论文写作与计算机前沿等(2020.11.03)B.pdf

手把手视频详细讲解项目开发全过程，需要的小伙伴自行百度网盘下载，链接见附件，永久有效。 课程简介 从零学习数据湖的相关概念，并通过Hadoop、Spark、Delta Lake等框架实现数据湖架构，通过知识点 + 案例教学法帮助小白快速掌握数据湖开发相关技能。 课程亮点 1，前沿技术Delta Lake讲解 2，前沿的大数据概念，数据湖的学习 3，基于开源技术实现数据湖架构 4，基于AWS云平台实现数据湖架构 适用人群 1、对大数据技术感兴趣的在校生及应届毕业生。 2、大数据从业者，希望进一步提升个人技能，拓展职业路线。 3、对大数据行业感兴趣的相关人员。 4、对AWS云平台感兴趣的相关人员。 5、对新技术（Delta Lake）、新概念（数据湖）等感兴趣的相关人员。 课程内容 第一章 数据湖概念 第二章 数据湖理论 第三章 数据处理、数据应用的几种架构 第四章 数据湖基于Hadoop、Spark的实现 第五章 Delta Lake - 数据湖核心的增强 第六章 Delta Lake - Quickstart 第七章 Delta Lake 操作 第八章 Delta Lake - 理论 第九章 企业数据湖应用案例分析 第十章 基于AWS的云上数据湖实现方案介绍

智能制造与工业互联网前沿趋势

该讲义完整介绍自动化专业的特点，学习内容以及未来发展方向等。

一篇关于人脸识别学科前沿的文章，类似于综述，可作为综述参考。是我们的一门叫 学科前沿 留的作业。

南京大学俞扬副教授在第二期《人工智能前沿讲习班》的报告完整PPT，内容包括强化学习的概念、主要算法类型和应用等，值得反复精读，目录如下： 一、介绍（Introduction） 二、马尔可夫决策过程（Markov Decision Process） 三、从马尔可夫决策过程到强化学习（from Markov Decision Process to Reinforce Learning） 四、值函数估计（Value function approximation） 五、策略搜索（Policy Search） 六、游戏中的强化学习（Reinforcement Learning in Games） 七、强化学习总结 八、强化学习资源推荐 第一，强化学习到底是什么？ 第二，强化学习有哪几类算法？这几类算法的思路是什么？ 第三，强化学习能用在什么地方？应用时会遇到什么限制？

设计了一种新的求解均匀分布的Pareto最优解集的多目标进化算法(MOEA),其主要的特点是使用了一种新的个体适应值的计算方式,方法是通过群体中某一个体与群体的最优非劣解集的最小距离来刻画个体的适应值的。算法还结合了遗传算法中的精英策略以及NSGA-Ⅱ中的拥挤距离[12],提高了非劣解向Pareto最优前沿收敛的速度,并且保证了Pareto最优解集的多样性。仿真结果表明,算法不仅能够获得分布良好的Pareto最优前沿,而且能够极大地简化计算,减少了算法的运行时间,其计算复杂度为ο(mn2)(m表示的是目标函数的个数,n是种群的规模)。