Howard M.Schwartz 博士，在加拿大魁北克蒙特利尔的麦吉尔大学获得工学学士学位，在美国马萨诸塞州剑桥麻省理工学院获得硕士和博士学位，现为加拿大渥太华卡尔顿大学系统与计算机工程系的教授，研究领域包括自适应和智能控制系统、机器人、机器学习、多智能体学习、系统辨识和状态估计。
多智能体机器学习--强化学习方法
Howard M.Schwartz
评分 6.7分
本书主要介绍了多智能体机器人强化学习的相关内容。全书共6章，首先介绍了几种常用的监督式学习方法，在此基础上，介绍了单智能体强化学习中的学习结构、值函数、马尔科夫决策过程、策略迭代、时间差分学习、Q学习和资格迹等概念和方法。然后，介绍了双人矩阵博弈问题、多人随机博弈学习问题，并通过3种博弈游戏详细介绍了纳什均衡、学习算法、学习自动机、滞后锚算法等内容，并提出LR-I滞后锚算法和指数移动平均Q学
Practical Flow Cytometry
Howard M. Shapiro
评分 暂无
From the reviews of the 3rd Edition "The standard reference for anyone interested in understanding flow cytometry technology." -American Journal of Clinical Oncology "one of the m
财务诡计：如何识别财务报告中的会计诡计和舞弊（原书第4版）
［美］霍华德·M.施利特（Howard M. Schilit）
评分 7.2分
本书运用四大视角快速识别财务诡计 财务报告角度 将资本市场中的财务诡计划分为盈余操纵诡计、现金流量诡计、关键指标诡计、并购会计诡计四大类型，并从资产负债表、利润表与现金流量表之间勾稽、制衡的视角，建立了识别财务诡计的整体分析框架与思维模式。 公司治理角度 对滋生四大财务诡计的制度环境和市场土壤，进行了独
财务诡计
霍华德 M.施利特(Howard M.Schilit) (作者), 杰里米·皮勒(Jeremy Perler)
评分 7.8分
《财务诡计:揭秘财务史上13大骗术44种手段(原书第3版)》的重要价值就在于作者构建了全面完整的财务欺诈骗术的理论分析框架。首先《财务诡计:揭秘财务史上13大骗术44种手段(原书第3版)》从财务报告角度，将资本市场中各类财务欺诈骗术划分为收益类财务欺诈、现金流类财务欺诈和业绩指标类财务欺诈等三大类型，并从资产负债表、利润表与现金流量表之间的勾稽制衡视角，建立了发现和揭露财务欺诈骗术
Understanding and Negotiating EPC Contracts, Volume 2
Howard M. Steinberg
随机模型概论
Samuel Karlin, Howard M. Taylor
随机过程高级教程
Samuel Karlin)卡林 (美国)(Howard M.Taylor
《随机过程高级教程》是人民邮电出版社影印和翻译出版的《随机过程初级教程》的姊妹篇，内容包括马尔可夫链的代数方法、转移概率的比定理及应用、连续时间马尔可夫链、扩散过程、复合随机过程、独立同分布随机变理部分和波动理论、排队过程等很多主题。《随机过程高级教程》将理论与应用有机地结合在一起，取得了完美的平衡。 《随机过程高级教程》适用而广，可供数学、物理学、生物学、社会学、管理学
Hydroponic Food Production
Resh, Howard M.
