"积分嵌套拉普拉斯近似(IntegratedNestedLaplaceApproximations，INLA)是拟合一大类贝叶斯回归模型的新方法。使用INLA无须抽取边际后验分布的样本，因此在计算上它是贝叶斯推断标准工具马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法的简单易用的替代方案。本书涵盖了各种现代回归模型，着重介绍了如何使

本书的目的是考虑大型且具有挑战性的多阶段决策问题，这些问题原则上可以通过动态规划和**控制来解决，但它们的精确解决方案在计算上是难以处理的。本书讨论依赖于近似的解决方法，以产生具有足够性能的次优策略。这些方法统称为增强学习，也可以叫做近似动态规划和神经动态规划等。本书的主题产生于**控制和人工智能思想的相互作用。本书的

本书采纳了人本主义社会学最为常见的一种研究视角，也即将互联网时代短视频行业中决定视觉呈现结果的算法看作一种实践逻辑，将算法实践纳入到技术－组织－个人的研究框架下，强调算法实践的社会情境性和社会嵌入性，并重点关注渗透在其中的人类主观能动性，最终展示出各类社会行动者在与算法实践互动的过程中，如何持续地、动态地参与着算法实践

本书分为预备知识、基础模块和进阶模块三部分，内容包括空间解析几何及其应用、多元函数微积分及其应用、线性代数及其应用、概率统计及其应用等内容。全书遵循学生认知规律，注重数学的育人功能，以“悟学用”为主线进行内容编排，突出“专数”结合，融入数学文化和数学建模思想，图文并茂、结构严谨、说理透彻、通俗易懂。书中例题与习题覆盖面

《概率论与数理统计》一书共分为8个章节，本书的主要内容包括：随机事件与概率、离散型随机变量及其分布、连续型随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验。本书注重工科和经济学科学生应该掌握的基本概念和基本方法，加强了学生基本技能的训练，能提高学生分析和解决问题的能力

本书共分为九章，内容包括随机事件及其概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理、数理统计学的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析及回归分析。本书总结并融入编者多年来一线教学的实践经验并结合现今政策文件，从教与学两个方面综合考虑修订而成。

本书介绍Marc2020的基本操作方法和应用技巧。全书共9章，分别为Marc入门、几何导入与网格划分、结果后处理、结构接触非线性分析、Marc分析综合应用实例、橡胶密封件大变形特性分析实例、玻璃导槽密封件的结构设计仿真实例、网格重划分与橡胶结构分析实例、Marc2020与Actran2020联合仿真。本书中所有实例的操

本书系统地介绍了运筹学中的主要内容，重点讲解了应用广泛的线性规划、运输问题、整数规划、图论与网络计划、存储论、决策分析等内容。本书强调学以致用，以大量实际问题为背景引出运筹学各分支的基本概念、模型和方法，具有很强的实用性。在基本原理和方法的介绍方面，本书尽量避免使用复杂的理论证明，而是通过大量通俗易懂的例子对理论方法进

本书主要介绍了试验设计的基本理论与常用方法，内容包括试验设计基本概念与原则、方差分析基础、析因设计、区组设计、正交设计、回归设计、混料设计、均匀设计及交叉设计等．试验设计与分析在今天已经离不开统计软件，本书利用目前流行的R语言为工具，针对每种设计方法结合大量实例完成试验的设计与分析，每章后面配有一定的习题，读者可以参照

本书内容包括：绪论、单个高维总体均值向量和协方差矩阵的同时检验、两个高维总体均值向量和协方差矩阵的同时检验、高维总体协方差矩阵的组内等相关性检验等。