人工智能在军事中可用于多项任务，例如目标识别、大数据处理、作战系统、网络安全、后勤运输、战争医疗、威胁和安全监测以及战斗模拟和训练。
本书采用经典方法与优化理论相结合的方式，系统介绍博弈论的数学理论体系。全书采用"定理-证明-示例"的教学范式，不仅聚焦博弈论核心结论，更注重论证方法的传授。 第一部分重点阐述经典博弈理论：从赌场游戏视角的概率论基础入门，到纳什一般和博弈混合策略均衡存在性证明终章，其间完整覆盖效用理论、博弈树与极小化极大定理等核心内容，辅以丰富案例解析。第二部分引入优化理论与KKT条件，系统演示如何将博弈问题重构为优化问题以实现纳什均衡计算。第三部分专论合作博弈：创新性地将纳什议价模型重塑为多目标优化问题，并运用线性规划与对偶理论重新证明经典的Bondareva-Shapley定理。 本书提供两个数学基础附录，并特别增设进化博弈专题附录（涵盖复制动力学等现代内容），便于教师灵活替换传统教学内容。作者Christopher Griffin博士作为宾州州立大学应用研究实验室教授，在应用动力系统、博弈论与优化领域具有深厚造诣，其研究成果获美国国家科学基金会等十余家机构资助，发表学术论文逾百篇。
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Game Theory Explained
本周荟萃主题
推荐系统，是指根据用户的习惯、偏好或兴趣，从不断到来的大规模信息中识别满足用户兴趣的信息的过程。推荐推荐任务中的信息往往称为物品(Item)。根据具体应用背景的不同，这些物品可以是新闻、电影、音乐、广告、商品等各种对象。推荐系统利用电子商务网站向客户提供商品信息和建议，帮助用户决定应该购买什么产品，模拟销售人员帮助客户完成购买过程。个性化推荐是根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。随着电子商务规模的不断扩大，商品个数和种类快速增长，顾客需要花费大量的时间才能找到自己想买的商品。这种浏览大量无关的信息和产品过程无疑会使淹没在信息过载问题中的消费者不断流失。为了解决这些问题，个性化推荐系统应运而生。个性化推荐系统是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台，以帮助电子商务网站为其顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务。
计算机网络(
Computer Networks )指将地理位置不同的多台计算机及其外部设备，通过通信线路连接起来，在网络操作系统及网络通信协议的管理和协调下，实现资源共享和信息传递的计算机系统。
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