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随着深度学习在计算机视觉、自然语言处理、语音识别及分割领域的日益火爆，对于算法从业人员来说，熟练掌握并应用一种深度学习框架已成为推荐技能。在众多深度学习框架中，目前主流的是PyTorch和TensorFlow。尽管TensorFlow在工业界的应用有诸多优势，但依然有很多研究人员从TensorFlow转向PyTorch。PyTorch以其易于调试、具有动态计算图等特性备受学术界关注。关于PyTorch和TensorFlow的框架之争从
本书主要研究人工智能新技术、新构想、新应用, 面向未来, 从人工智能发展历程、机器学习、感知认知、人机交互、机器人、脑科学、“智能+”未来应用, 以及人工智能双奇点等多维度、多层次、多领域进行全面深入剖析...
本书的内容是靠前外生物群智计算与机器学习方向的近期新系统性研究成果。本书紧跟靠前计算智能领域近期新的研究动态，系统、深入地介绍了生物群智计算与机器学习的起源、模型、理论及其应用领域。本书的出版能够为人工智能领域的智能算法研究和应用提供新的思路和方法，也可供智能科学、自动化、计算科学、电子信息等相关领域的研究生、教师和科研人员以及工程技术人员参考使用...
集成学习方法是一类优选的机器学习方法，这类方法训练多个学习器并将它们结合起来解决一个问题，在实践中获得了巨大成功。全书分为三部分。部分主要介绍集成学习的背景知识；第二部分主要介绍集成学习方法的核心知识，包括Boosting、Bagging、Random Forests等经典算法，平均、投票和Stacking等模型和方法、相关理论分析工作，以及多样性度量和增强方面的进展。第三部分介绍集成学习方法的进阶议题，包括集成修剪、聚类集成和集成学
本书重点研究机器学习的数学理论。第一部分探讨了在非凸优化问题中, 选择梯度下降步长来避免严格鞍点的最优性和自适应性。第二部分提出了在非凸优化中寻找局部极小值的算法, 并利用牛顿第二定律在一定程度上得到无摩擦的全局极小值。第三部分研究了含有噪声和缺失数据的子空间聚类问题, 这是一个由随机高斯噪声的实际应用数据和含有均匀缺失项的不完全数据激发的问题 ; 还提出了一种新的具有粘性网正则化的VAR模型及其等价贝叶斯模型, 该模型既考虑了稳定的
当前的IT界有两大高速列车，一是以“Kubernetes”为标杆技术的云计算，二是以“Tensorflow和PyTorch”等为代表的机器学习。如何使二者结合起来，成为近期IT界讨论的热点。Kubeflow的横空出世，有效的连接起了Kubernetes 和各个机器学习的框架，提供了机器学习在Kubernetes上的端到端的解决方案。本书讲解Kubeflow以及其社区的技术栈，包括机器学习的流程编排技术Pipelines、并行模型训练技
本书介绍卷积神经网络的核心——错综复杂的细节和算法的微妙之处。主要包括卷积神经网络的不错主题和使用Keras和TensorFlow的对象检测...
本书内容涵盖经典的有监督机器学习算法，无监督机器学习算法，深度机器学习算法，阐述从浅层学习到深度学习，从简单的线性模型到复杂的神经网络非线性模型的原理与应用。书中每个章节遵循先简介理论基础，再构建数学模型，然后辅以实例分析，从理论到实践的讲解原则。每个章节可独立阅读，也可从前向后，从简到难，从浅层学习到深度学习，循序渐进学习。本书优选特色为机器学习算法的嵌入化应用，尤其对难于并行化的深度学习算法，详细介绍了在ARM处理器和FPGA硬件
本书详细描述了PMML规范（Ver4.3）所支持的8种模型：神经网络模型、决策树模型、规则集模型、序列模型、评分卡模型、支持向量机模型、时间序列模型和聚合模型。全书不是简单地介绍PMML语法，而是融合各种挖掘模型基础知识和算法知识，告诉开发者如何融会贯通地掌握、使用PMML语言，不仅能够学习到标准的PMML模型表达方式，而且能学习机器学习模型的丰富知识，从而熟练地把PMML语言应用到自己的项目实践中。 本书可供从事数据挖掘（机器学习）
本书是"人工智能出版工程”系列图书之一。模式识别是人工智能的重要组成部分，本书简要介绍了模式识别的基本概念，以模式表示为切入点，针对近20年来模式识别领域研究的热点问题，系统阐述了线性子空间表示、非线性子空间表示、流形学习、稀疏表示、低秩模型、深度学习等方面的研究进展和相关代表性方法。 本书可供高等院校人工智能、智能科学与技术、计算机及相关专业研究生或高年级本科生阅读，也可供对模式识别感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读和参考...
《海量数据处理与大数据技术实战》是大数据开发领域中以实战案例为主旨的经典之作。本书全面阐述了大数据开发领域中常用的技术原理和框架，以及框架对应的实战案例。全书共分为四大篇章：大数据基础篇、大数据离线批处理技术篇、大数据在线实时处理技术篇、大数据处理实战案例篇。大数据基础篇主要介绍了大数据的基础知识、Hadoop和Storm的基础知识以及发展现状和应用前景；大数据离线批处理技术篇主要介绍了Hadoop、Hive和Sqoop的基本原理、环
人工智能作为计算机科学学科中极富挑战性的一门科学，融合了包括数学、神经心理学、信息论、控制论等许多领域的技术，涉及学科繁多、研究范畴广阔、实际应用广泛。目前，人工智能越来越多地介入到了人们的日常生活中来，从学术界走到了人们生活的方方面面，人工智能技术也备受关注。本书围绕人工智能展开，详细介绍了机器学习这一实现人工智能的方法以及深度学习这一实现机器学习的技术，分析了三者之间的关系，并从神经网络的源起讲起，在技术层面详细介绍了神经网络的技
机器学习是一门多领域交叉学科，可以通过模拟来让计算机获取新的知识或技能。Apache Spark是一种通用大数据框架，也是一种近实时弹性分布式计算和数据虚拟化技术，Spark使人们可以大规模使用机器学习技术，而无须在专用数据中心或硬件上进行大量投资。 本书提供了Apache Spark机器学习API的全面解决方案，不仅介绍了用Spark完成机器学习任务所需的基础知识，也涉及一些Spark机器学习的不错技能。全书共有13章，从环境配置讲
本书从机器学习的概念与基本原理开始，介绍了机器学习及近年来流行的深度学习领域的经典模型。阅读本书可以让读者系统地了解机器学习和深度学习领域的基本知识，领会模型算法的思路与策略。 本书分为两篇，共18章。一篇为经典机器学习模型，主要介绍常用的机器学习经典模型，包括线性回归、支持向量机模型、逻辑斯蒂回归、决策树模型、k近邻、朴素贝叶斯、线性判别分析和主成分分析、流形学习、聚类算法、稀疏编码、直推式支持向量机、集成算法。第二篇为深度学习模
本书详细阐述了与无监督机器学习开发相关的基本解决方案, 主要包括聚类、分层聚类、邻域聚类方法和DBSCAN、降维和PCA、自动编码器、t分布随机邻域嵌入算法、主题建模、购物篮分析、热点分析等内容。此外, 本书还提供了相应的示例、代码, 以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程...
《私有云架构设计与实践（大数据技术与应用方向）/大数据与计算机科学系列》通过现状、通用架构与模型、技术实现基础、典型案例与用例等四个部分，阐述基于KVM环境中的私有云构建元素。 通过《私有云架构设计与实践（大数据技术与应用方向）/大数据与计算机科学系列》，读者会了解到KVM私有云的主流实现技术，包括架构、模拟器、存储、网络等基础知识等。后的部分会对VDI的几个典型场景以及运维、测试、调节与优化等有针对性地叙述，读者可以直接将其运
这是一部讲解如何基于NLP技术和人机交互技术实现聊天机器人的著作。 两位作者聊天机器人领域均有多年大型项目的实战经验，这本书不仅讲解了NLP和人机交互的核心技术，而且从技术、算法、实战3个维度讲解聊天机器人的原理、实现与工程实践。 本书有3个特点： 前瞻性强，专注于NLP和人机交互的前沿技术，以及会话式AI技术在热门场景中的工程实践。 实战性强，每章都提供实战代码，大部分代码简单修改后便可在实际场景中使用；数据集并非简单构造，
本书向企业高管和学生介绍了在机器学习中如何使用工具，不需要使用微积分、矩阵或向量代数就可以清楚、简洁地解释目前*流行的算法。本书的重点是业务应用程序，并提供了许多案例，比如评估一个国家进行靠前投资的风险、预测房地产的价值，以及可以细致到将零售贷款分为可接受或不可接受模式。书中示例的数据、工作表和Python代码都在作者的网站上，本书同时还提供了一套完整的幻灯片，供教师使用，教师可自行下载使用...
主要内容 ● 了解异常检测的含义及其重要性 ● 熟悉利用scikit-learn进行异常检测的统计和传统机器学习方法 ● 借助Keras和PyTorch了解Python深度学习的基本知识 ● 掌握度量模型性能的基本数据科学概念：AUC、准确率和召回率等 ● 将深度学习应用于半监督和无监督异常检...
本书初定五个章节，章浅层模型部分介绍线性回归、Logistics 回归、Softmax 回归、广义线性回归模型以及机器学习基本概念。第二章介绍深度学习模型以及相应的正则化技术。第三章介绍卷积的物理意义、卷积神经网络及其各种改进。第四章介绍反馈神经网络及其改进的长短期记忆单元。第五章介绍深度强化学习，展示深度卷积网络如何与强化学习技术融合用以人机围棋博弈以及自动驾驶领域...
本书是市面上少见的将搜索与深度学习相结合的书，讨论了使用（深度）神经网络来帮助建立有效的搜索引擎的方法。阅读本书无须具备开发搜索引擎的背景，也不需要具备有关机器学习或深度学习的预备知识，因为本书将介绍所有相关的基础知识和实用技巧。书中研究了搜索引擎的几个组成部分，不仅针对它们的工作方式提供了一些见解，还为在不同环境中使用神经网络提供了指导。读完本书，你将深入理解搜索引擎面临的主要挑战、这些挑战的常见解决方法以及深度学习所能提供的帮助。
《深度学习进阶：自然语言处理》是《深度学习入门：基于Python 的理论与实现》的续作，围绕自然语言处理和时序数据处理，介绍深度学习中的重要技术，包括word2vec、RNN、LSTM、GRU、seq2seq 和Attention 等。本书语言平实，结合大量示意图和Python代码，按照“提出问题”“思考解决问题的新方法”“加以改善”的流程，基于深度学习解决自然语言处理相关的各种问题，使读者在此过程中更深入地理解深度学习中的重要技术.
本书主要介绍了Google云平台中有关机器学习的多种工具，以及如何使用它们来进行机器学习。这些工具对使用者在机器学习理论方面的要求很低，读者可以在仅了解一点有关机器学习基础知识的前提下使用它们。本书在使用每种机器学习的工具或技术之前，都会对相应的理论进行较为详实的介绍。但也同时考虑了机器学习理论的复杂性，在对理论知识的介绍中避免了复杂的数学公式，取而代之的是生动浅显的例子。其中很多示例是使用Python代码在Google云平台上实现的
数据科学与人工智能数学基础课旨在帮助读者快速打下数学基础，通俗讲解每一个知识点。 全书分为3篇，共17章。其中篇为基础篇，主要讲述了高等数学基础、微积分、泰勒公式与拉格朗日；第2篇为核心知识篇，主要讲述了线性代数基础、特征值与矩阵分解、随机变量与概率估计、概率论基础、数据科学的几种分布、核函数变换、熵与激活函数；第3篇为 应用篇，主要讲述了回归分析、假设检验、相关分析、方差分析、聚类分析、贝叶斯分析等内容。书中案例均是与AI相关的案例
内容简介这是一部深度讲解如何在Linux操作系统环境下用软件虚拟出一台“物理”计算机的著作。两位作者都是百度的技术专家，一位是百度的主任架构师，一位是百度智能云的副总经理，都在操作系统和虚拟化等领域有多年的实践经验。本书从计算机体系结构、操作系统、硬件等多个方面深度探索了如何从CPU、内存、中断、外设、网络5个维度去虚拟化Linux系统，不仅剖析了其中的关键技术原理，而且深入阐述了具体的实现。全书共6章：章：CPU虚拟化介绍了X86架
全书首先概要介绍了传统语音识别理论和经典的深度神经网络核心算法。接着全面而深入地介绍了深度学习在语音识别中的应用，包括"深度神经网络-隐马尔可夫混合模型”的训练和优化，特征表示学习、模型融合、自适应，以及以循环神经网络为代表的若干优选深度学习技术...
本书从介绍深度学习和重要入门知识入手，通过范例讲解TensorFlow的应用开发。本书文字清晰、严谨，并辅以简洁明了的插图说明，同时提供步骤细致的范例程序教学，让读者可以轻松理解并掌握深度学习原理和TensorFlow开发方法。 本书分为12章，内容包括：环境安装、TensorFlow 2.0介绍、回归问题、二分类问题、多分类问题、神经网络训练技巧、TensorFlow 2.0不错技巧、TensorBoard不错技巧、卷积神经网络经
本书全面讲述人工智能涉及的技术，学完本书后，读者将对人工智能技术有全面的理解，并能掌握AI整体知识架构。 本书共分11章，内容包括人工智能概述、AI产业、数据、机器学习概述、模型、机器学习算法、深度学习、TensorFlow、神经网络、知识图谱、数据挖掘，以及银行业、医疗行业、公共安全、制造业等行业人工智能应用情况。附录给出了极有参考价值的人工智能术语列表。 本书适合人工智能技术初学者、人工智能行业准从业人员、AI投资领域的技术专
深度学习是人工智能的前沿技术。本书深入浅出地介绍了深度学习的相关理论和TensorFlow实践，全书共8章。章给出了深度学习的基本概况。第2章详细介绍了神经网络相关知识，内容包括M-P神经元模型、感知机、多层神经网络。第3章介绍了被广泛认可的深度学习框架TensorFlow 2的安装流程与新特性。第4章详细介绍了TensorFlow 2的相关语法。第5章介绍了BP算法和常见的优化方法。第6章介绍了Keras模块的使用。第7章和第8章详
《时滞系统稳定性分析与应用》结合作者近年来的研究工作，详细介绍了时滞系统稳定性的理论与方法及其在时滞神经网络、网络化控制等领域的应用。主要内容包括:中立时滞系统的稳定性分析与镇定控制器设计、时变时滞系统的时滞范围相关稳定性条件和时滞变化率范围相关稳定性条件、分布式时滞系统的时滞相关稳定性条件、不确定时滞系统的H∞滤波、离散时滞系统的稳定性分析与镇定控制器设计、时滞神经网络的时滞范围相关稳定性条件和时滞变化率范围相关稳定性条件、网络化控
本书将介绍构建强大的AI的工具，既可以创建更聪明的敌人，改进大 boss，也可以构建自定义的AI引擎。本书旨在成为使用Unity开发人工智能技术的一站式参考。首先，你将快速浏览在游戏环境中使用agent、编程移动以及导航的基本构建模块。接下来，你将通过实例学习如何使用简单的自定义技术改进agent的决策制定和协调机制。然后，你将学习如何模拟agent的视觉和听觉，用于自然和拟人的AI行为，再用图结构改进agent。本书还涵盖了新的导航
近年来，物联网中联网设备的数量及其所产生的数据流量增长迅猛，仅靠传统专有协议或云架构已经无法满足物联网当前和今后的发展需要，作为新一代物联网架构技术的分层算力网络应运而生。本书由学界和工业界专家联袂执笔，介绍以雾计算为代表的分层算力网络技术，包括其工作原理、发展趋势、系统模型与架构、节点与网络、软件与应用程序管理，商用平台服务、工业标准及组织等内容，并从IT资源的角度分析雾计算及其物联网商业模式，很后剖析了公共安全和医疗健康领域的雾计
本书从人工智能技术与先进制造技术融合的角度, 介绍了人工智能技术在产品设计与制造中的应用, 也就是智能制造技术, 着重介绍了定性立体建模和不确定性多学科设计优化等智能设计技术、设计理性知识建模和复杂产品研制工程知识管理等知识工程与管理技术, 以及智能装配序列规划和制造过程智能计算等智能生产与制造技术, 并结合具体示例介绍了相关技术方法的应用...
这是一本深入浅出且极富趣味的深度学习入门书。本书选取深度学习近年来很重大的突破之一 AlphaGo，将其背后的技术和原理娓娓道来，并配合一套基于 BetaGo 的开源代码，带领读者从零开始一步步实现自己的“AlphaGo”。本书侧重实践，深入浅出，庖丁解牛般地将深度学习和AlphaGo这样深奥的话题变得平易近人、触手可及，内容很好精彩。 全书共分为3个部分：部分介绍机器学习和围棋的基础知识，并构建一个很简围棋机器人，作为后面章节内容的
本书分类《机器学习导论》面向机器学习领域的主要模型和算法，重点阐述不同方法背后的基本假设以及它们之间的相关性，帮助读者建立机器学习的基础理论功底，为从事该领域的相关工作打下基础。具体内容包括机器学习研究的总体思路、发展历史与关键问题，线性模型，神经网络及深度学习，核方法，图模型，无监督学习，非参数模型，演化学习，强化学习，数值优化方法等。 本书可作为高等学校相关课程的教材，也可作为研究生及对机器学习感兴趣的科技、工程技术人员的参考用书
本书系统地介绍统计分析和机器学习领域中很为重要和流行的多种技术及其基本原理，本书在详解有关算法的基础上，结合大量Python语言实例演示了这些理论在实践中的使用方法。具体内容包括线性回归（包括岭回归和Lasso方法）、逻辑回归、支持向量机、感知机与神经网络、聚类分析（包括K均值算法、EM算法、密度聚类等）、降维与流形学习、集成学习、KNN、朴素贝叶斯、概率图模型（包括贝叶斯网络和HMM模型）等内容...
本书运用深度机器学习等人工智能方法研究了农作物病虫害智能诊断及其在农业智能系统中的应用与实践，提供了大量农作物病害图像实例集和MATLAB例程供相关人员参考...
大数据和机器学习等的兴起使得商业分析领域越来越倚重数据科学。本书详细介绍了商业数据科学中的关键元素，汇集了机器学习、经济学以及统计学领域的核心原则和很好实践，内容涵盖识别商业政策中的重要变量、通过实验测量这些变量，以及挖掘社交媒体以了解公众对于政策修改的反应，为从事商业数据科学的数据科学家和商业人士提供了推荐工具。书中通过大量数据分析示例讲解如何利用R语言编写脚本来解决复杂的数据科学问题...
图神经网络是人工智能领域的一个新兴方向，它不仅迅速得到了学术界的广泛关注，而且被成功地应用在工业界的多个领域。本书介绍了图神经网络和图深度学习的基础知识和前沿研究，不仅包括它们的发展历史和经典模型，还包括图神经网络在深层网络、无监督学习、大规模训练、知识图谱推理等方面的前沿研究，以及它们在不同领域（如推荐系统、生化医疗、自然语言处理等）的实际应用。本书既可作为人工智能领域研究和开发人员的技术参考书，也可作为对图上的深度学习感兴趣的高年
本书是面向机器学习新手的入门书，从学习环境的搭建开始，图文并茂地介绍了学习机器学习所需的Python知识和数学知识，并在此基础上结合数学式、示例程序、插图等，抽丝剥茧般地对有监督学习中的回归与分类、神经网络与深度学习的算法与应用、手写数字识别、无监督学习的算法等进行了介绍。 本书既有图形、代码，又有详细的数学式推导过程，大大降低了机器学习的学习门槛，即使没有学过Python、数学基础不太好，也可以看懂...
本书讲述机器学习的基本原理，使用Pymon和Numpy实现涉及的各种机器学习算法。通过理论学习和实践操作，使读者了解并掌握机器学习的基本原理和技能，拉近理论与实践的距离。全书共分为13章，主要内容包括：机器学习介绍、线性回归、逻辑回归、贝叶斯分类器、模型评估与选择、K-均值算法和EM算法、决策树、神经网络、隐马尔科夫模型、支持向量机、推荐系统、主成分分析、集成学习。全书源码全部在Pvthon 3.7上调试成功，每章都附有习题和习题参考
本书系统介绍了机器人技术与智能系统的基础知识和工作原理, 以及设计与应用实例。全书共8章, 主要内容包括: 机器人的定义与分类, 基本组成、技术参数、移动机构和传动机构, 机器人的液压驱动、气压驱动、电机驱动等, 机器人传感器的类型与工作原理、多传感器信息融合, 机器人位置控制、运动轨迹控制、动作与知觉及相关的机器人软件等, 不同领域机器人的设计与应用, 机器人新技术与系统以及美国机器人技术发展路线图。本书从机器人学及其所运用的人工智
主要介绍：NCP背景介绍，影像CT技术应用规范，CT征象定义及征象代表的病理表现，征象识別三步法与闭环分析五步法，NCP与常见病的影像鉴别诊断，操作规程中防控与质控，AI对NCP定量及征象特征提取与分类。人工智能、云计算与5G新技术应用展望...
本书的内容分为三个部分。第一部分介绍了当前的人工智能技术, 进而引出了人工智能算法的脆弱性以及人工智能在网络安全的应用, 并对全书的框架结构进行了大致介绍。第二部分是对人工智能算法安全性的探讨, 该部分首先对人工智能算法的脆弱性进行了介绍, 分别介绍了不同场景与应用的对抗样本生成方法与现在先进的对抗样本防御方法, 接着对人工智能的数据安全进行了阐述与介绍。第三部分是对人工智能网络安全应用的介绍, 分别介绍了人工智能在脆弱性发现、恶意代
数学是机器学习和数据科学的基础，任何期望涉足相关领域并切实领悟具体技术与方法的人都无法绕过数学这一关。本书系统地整理并介绍了机器学习中所涉及的必备数学基础，这些都是笔者从浩如烟海的数学知识中精心萃取的，在学习和研究机器学习技术时所必须的内容。具体包括微积分（主要是与z优化内容相关的部分）、概率论与数理统计、数值计算、信息论、凸优化、泛函分析基础与变分法，以及蒙特卡洛采样等话题。为了帮助读者加深理解并强化所学，本书还从上述数学基础出发进
本书全面介绍了图深度学习的理论基础、模型方法及实际应用。全书分为4 篇，共15 章。第1 篇为基础理论，重点介绍图和深度学习的基础知识，包括图的关键概念和属性、各种基础的神经网络模型、训练深度学习模型的关键方法以及防止训练过程中过度拟合的实用技术；第2 篇为模型方法，涵盖了从基本设置到高级设置的成熟的图深度学习方法，包括图嵌入、图过滤和池化操作、图对抗攻击和图对抗防御技术、可扩展性图神经网络的代表性技术以及图神经网络之外的众多图深度模
本书通过五个有趣的项目，带领读者在理解原理的同时，动手编写代码，实现自己的人工智能应用。这五个项目分别是：图像识别、图像风格迁移、文本生成、角斗士游戏和红绿灯调度...
近年来，人工智能技术已经从实验室走向大众生活当中，互联网企业为了提升在行业的未来竞争力，也纷纷在 AI 各领域进行布局。人工智能领域的爆发，同样也对产品经理提出新的挑战。对于产品从业人员来说，人工智能时代需要了解哪些变化，也要学会坚守不变的原则。本书将以产品经理角度出发，介绍人工智能发展历史、AI基本知识、AI 产品设计方法论等，让读者能够更加清楚了解人工智能技术的应用，培养产品经理对于新技术的学习方法...
这是一本务实的入门书，助你零起点上手自然语言处理。 HanLP 作者何晗汇集多年经验，从基本概念出发，逐步介绍中文分词、词性标注、命名实体识别、信 息抽取、文本聚类、文本分类、句法分析这几个热门问题的算法原理与工程实现。书中通过对多种算法的讲解，比较了它们的优缺点和适用场景，同时详细演示生产级成熟代码，助你真正将自然语言处理应用在生产环境中。 随着本书的学习，你将从普通程序员晋级为机器学习工程师，很后进化到自然语言处理工程
本书通过多个不同的生成对抗网络（GAN）架构的实现来帮助读者更好地理解生成对抗网络背后的原理及其构建方式。书中还提供了大量易于理解并可以直接使用的GAN代码及其部署方式和数据集，以帮助读者更快地上手解决工作中所面临的问题并积极应对相关挑战。本书适合数据科学家、算法工程师、数据挖掘工程师以及机器学习领域相关的从业人员用来学习使用全新的深度学习技术解决工作中的问题，也适合机器学习和深度学习的爱好者、初学者用来体验深度学习的魅力...
本书主要介绍作者研究的脑科学技术在生活中的应用, 通过对人体各主要神经元集群生物电信号的研究, 构建人脑脑网络模型, 进而对人脑疲劳检测, 脑-机接口等研究进行深入探讨, 进一步揭示了脑科学的奥秘。全书主要分为脑科学在疲劳驾驶领域的研究和在脑电机器人领域的研究。前者主要围绕驾驶疲劳检测与缓解两方面问题展开研究: 结合人类大脑主要区域间神经认知活动协调程度差异, 利用同步似然理论, 建立了基于较少脑电极的脑网络模型, 并根据脑网络模型的
沈波、白硕、李国权三位大咖向您倾情推荐数字经济时代的区块链技术。...
汪曾祺
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