第十七讲IPTV业务实现单击此处添加副标题因为IPTV承载：IP网络，利用其交互性优势IPTV终端：机顶盒＋电视机，观看习惯不变、实时性要求高！所以需要体系架构设计、视频编码、DRM、内容分发、家庭组网、IT支撑等技术的支撑IPTV业务实现方法体系架构：IPTV业务实现方法IPTV平台的分层结构：IPTV业务实现方法视频编码技术：目前的标准有MPEG－4ASP、H．264、VC－1和AVS几种VC－1：支持的厂商不多AVS：中国本人开发的标准，其具体发展趋势还需观察MPEG－4：应用广泛，在1．5M～2M的码流下，可以达到接近DVD的画质效果H．264：编解码效率比MPEG4的效率高5％～15％，从技术的演进来看，H．264视频编码标准被认为是下一阶段的必然选择。
IPTV业务实现方法内容分发技术：传统的CDN可以逐步向满足IPTV需求的CDN发展（即融合）IPTV业务实现方法DRM技术目前，DRM成熟的产品主要是WMV－DRM、Real－DRM，对Mpeg－4和H264两种格式的DRM尚无成熟的产品。
IPTV业务实

课程管理系统，是为老师和学生提供一个课程管理的平台。
长期以来，学校基本都是使用传统人工的方式管理学生课程信息，效率低、保密性差，随着计算机和网络技术的发展，使用计算机来管理课程信息已经成为发展趋势。
因而，基于JSP+JavaBean+Servlet的课程管理系统已成为作为学校管理者不可缺少的部分，应为使用者提供充足的信息和快捷的查询手段。

为了用计算机模拟电化学方法制备多孔硅的过程,墓于MoneeCarlo和扩散限制模型(DI.A)建立一种新模型,引入耗尽区范围、腐抽半径和腐几率等参数,用Matlab来实现。
模拟得到了电流密度,F酸浓度、腐性时间以及硅片掺杂浓度等实验条件对多孔硅孔隙率的影响趋势,与实验结果一致,模拟出的孔隙率值也与实验值接近。
因此所建立的模型可以用来模拟电化学法制备多孔硅的过程。

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。
图书目录第1章P神经网络的数据分类--语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模--非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络--非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优--非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计--公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法--多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN的数据预测--基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆--数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类--高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化--旅行商问题优化计算第12章SVM的数据分类预测--意大利葡萄酒种类识别第13章SVM的参数优化--如何更好的提升分类器的功能第14章SVM的回归预测分析--上证指数开盘指数预测第15章SVM的信息粒化时序回归预测--上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第16章自组织竞争网络在模式分类中的应用--患者癌症发病预测第17章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第18章Elman神经网络的数据预测--电力负荷预测模型研究第19章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第20章神经网络变量筛选--基于BP的神经网络变量筛选第21章LVQ神经网络的分类--乳腺肿瘤诊断第22章LVQ神经网络的预测--人脸朝向识别第23章小波神经网络的时间序列预测--短时交通流量预测第24章模糊神经网络的预测算法--嘉陵江水质评价第25章广义神经网络的聚类算法--网络入侵聚类第26章粒子群优化算法的寻优算法--非线性函数极值寻优第27章遗传算法优化计算--建模自变量降维第28章基于灰色神经网络的预测算法研究--订单需求预测第29章基于Kohonen网络的聚类算法--网络入侵聚类第30章神经网络GUI的实现--基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类

深度强化学习是人工智能领域的一个新的研究热点．它以一种通用的方式将深度学习的感知能力与强化学习的决策能力相结合，并能够通过端对端的学习方式实现从原始输入到输出的直接控制．自提出以来，在许多需要感知高维度原始输入数据和决策控制的任务中，深度强化学习方法已经取得了实质性的突破．该文首先阐述了三类主要的深度强化学习方法，包括基于值函数的深度强化学习、基于策略梯度的深度强化学习和基于搜索与监督的深度强化学习；
其次对深度强化学习领域的一些前沿研究方向进行了综述，包括分层深度强化学习、多任务迁移深度强化学习、多智能体深度强化学习、基于记忆与推理的深度强化学习等．最后总结了深度强化学习在若干领域的成功应用和未来发展趋势．

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。