深度学习:原理及遥感地学分析

随着地球时空大数据累计，如何从这些大数据里高效挖掘知识成为地球系统科学研究难点及重点，常规统计及机器学习方法有诸多局限。本书从地球及遥感科学背景及视角系统阐述深度学习基本原理，并将其纳入地学系统科学问题框架，提供了典型实例。读者可通过阅读本书找到合理方法来解决相关问题，本书具有较高理论及应用价值。全书共分三部分，即基础篇、方法篇及遥感地学分析篇：基础篇是机器学习及深度学习的基础，而方法篇系统描述了深度学习算法及特点，遥感地学分析篇概括

大数据可视化分析建模——人人都是数据分析师

本书以“实战、实用、实效”为原则，充分考虑智慧公安、智慧交通、智慧金融、智慧城市等用户的大数据应用痛点，紧贴大数据实践的业务场景，汇集数据分析模型全生命 周期的关键应用技术，包括数据准备、工作表管理、可视化图表创建、数据大屏制作、数据模型创建和自定义算子设计等内容。 本书内容通俗易懂，案例丰富，图文并茂，同时配有教学视频和建模平台，适合初级、中级数据分析师和广大数据分析爱好者参考学习。通过本书，读者无须具备计算机、 软件开发等专业知

用户参与式设计――智媒体手势交互创新实践

手势交互是自然人机交互的研究热点，在很多领域都有着广泛的应用，例如虚拟/增强现实、普适计算、可穿戴计算、智能家居和游戏娱乐等。本文提出了一套卓有成效的 "以用户为中心的”手势设计方法，应用在双面屏智能手机、智能汽车信息系统、智能电视交互系统、沉浸式虚拟现实购物系统中，实践证明这套方法能够有效解决传统手势设计方法所面临的一系列问题，具有很强的理论价值和实际应用开发指导意义...

因果推断与机器学习

本书是一本理论扎实，同时联系实际应用的图书。全书系统地介绍了因果推断的基本知识、基于机器学习的因果推断方法和基于因果推断的机器学习方法及其在一些重要领域的应用。 全书共分6章。第1章从潜结果框架和结构因果模型出发，介绍因果推断的基本概念和方法。第2章介绍近年统计和机器学习文献中出现的一些重要的基于机器学习的因果推断方法。第3章介绍能够提高机器学习模型的泛化能力的因果表征学习。第4章介绍因果机器学习如何提高机器学习模型的可解释性与公平性

人工智能通论

本书内容共分为10章，从学科基础、技术基础、重点方向与领域、行业应用、伦理法律5方面系统、整体介绍人工智能的定义、方法、体系、应用及其内涵。第1章介绍人工智能定义及新知识体系。第2章介绍人工智能孕育史、机械论、计算历史、控制论、联结主义起源、计算机器的历史，以及当代人工智能历史。第3章介绍与人工智能有关的哲学概念、分支，人工智能本体论、认识论、方法论。第4章介绍人工智能伦理概念及伦理体系。第5章介绍人工智能多学科交叉基础。第6章介绍人

深度学习与计算机视觉

本教材主要内容包括计算机视觉历史回顾与介绍、数据驱动的图像分类方式：K最近邻与线性分类器、线性分类器损失函数与最优化、反向传播与神经网络、神经网络的训练、卷积神经网络、迁移学习之物体定位与检测、卷积神经网络的可视化与进一步理解、卷积神经网络工程实践技巧、深度学习开源库使用介绍、图像分割与注意力模型、视频检测与无监督学习等。本书适合高等学校图像处理、模式识别、机器视觉、人工智能相关专业本科高年级学生和研究生使用，也可作为相关专业领域科研

基于机器学习的网络流量识别算法及其应用

全书共9章，首先分析机器学习在流量识别中的意义和应用，并对基于机器学习的流量识别算法进行综述。其次对行为特征进行分析，提出改进的属性选择算法（多测度属性选择算法）；然后系统分析非对称路由对流量识别算法的影响，系统介绍一系列针对不同应用场景下的流量识别算法；最后对深度学习算法及模型进行分析研究，详细介绍基于卷积神经网络及改进的卷积神经网络方法在流量识别中的应用...

生成对抗网络GAN原理与实践

这是一本系统讲解GAN理论、模型、常见问题，并为视觉和语音领域的大部分应用场景提供GAN解决方案和综合实例的著作。 作者在人工智能领域积累颇深，这本书得到了前阿里巴巴达摩院华先胜和中国科学院自动化所刘成林的推荐。前4章有针对性地讲解GAN的理论，帮助读者夯实基础；后8章讲解应用，用大量经典的模型和9个案例，为8个应用场景提供了GAN解决方案。 第1~4章首先介绍了无监督生成模型、显式生成模型、以GAN为代表的隐式生成模型等各种生成

弱监督学习实用指南

本书中，WeeHyongTok、AmitBahree和SenjaFilipi向你展示了如何使用弱监督学习模型创建产品。你将学习如何通过使用Snorkel(斯坦福大学人工智能实验室的一个衍生产品)，在弱标记数据集上构建自然语言处理和计算机视觉项目。由于很多公司研究的机器学习项目从未走出他们的实验室，所以本书还提供了如何在真实案例中使用你所构建的深度学习模型的指南...

数字素养:从算法社会到网络3.0(精装)

智能科技这把双刃剑，既可以造福于人类，也可能给人们带来极大的灾难和困惑。数字鸿沟、算法歧视、网络霸凌、数据垄断等问题促使人们对智能科技进行有益的反思，借以找到解决困惑的途径，使智能科技最大限度地服务于人类的进步事业。对于大众而言，学会识别真假信息，掌握基本数字技术，培养个人数字素养，智慧地使用智能科技乃是智能时代的首要任务。...

中级IT英语读写教程1

图论入门

本书共分十个章节，分别为：引言、欧拉回路和哈密顿圈、树、色数、平面图、二部图中的匹配、极图理论、拉姆塞理论、有向图、无限图。每一章节中都配有相应的例题及习题，并且给出了详细的解答，以供读者更好地理解相应的内容...

大数据原理与技术

本书从大数据的概念和特征开始讲起，首先让读者对大数据有一个感性的认识；然后结合大数据平台的各个模块，详细介绍了大数据的存储、处理、分析、可视化等方面的原理和操作；最后介绍了大数据在各行业中的应用，让读者更加充分地感受到大数据技术的优势，以及大数据应用的价值。 本书适合高等院校相关专业的学生使用，也适合参加大数据技术培训课程的人员使用，还可以作为从事ICT行业相关工作的人员和大数据技术爱好者的参考书...

新手学电脑从入门到精通

本书介绍了电脑的基础知识和在日常生活及办公中的应用。共16章，分别介绍从零开始学电脑、轻松使用Windows10、学习电脑打字、管理电脑中的文件、Word文档制作基础知识、文档美化与表格应用、Word应用实例、Excel表格制作基础、Excel数据分析与计算、Excel应用实例、网络连接与资源共享、电脑上网与资源下载、网络通信、网络便捷生活、电脑安全与日常维护、自己动手修电脑等知识...

虚拟现实原理与开发:基于 Unity 的 VR 技术实现

随着5G、人工智能、云计算等技术的发展，虚拟现实技术将在医疗、教育、工业等场景中发挥重要的作用。同时，它还是通向元宇宙的重要入口和体验场景之一。 因为Unity是当前业界领先的VR/AR内容制作工具，所以本书基于Unity编辑器对其进行讲解。本书主要分为两大部分：第一部分讲解SteamVR 2.x Unity插件的功能，包括新引入的动作机制和Interaction System；第二部分以一个完整的VR项目为例，带领读者从零起步，从

图神经网络:基础、前沿与应用

本书致力于介绍图神经网络的基本概念和算法、研究前沿以及广泛和新兴的应用，涵盖图神经网络的广泛主题，从基础到前沿，从方法到应用，涉及从方法论到应用场景方方面面的内容。全书分为四部分：第一部分介绍图神经网络的基本概念；第二部分讨论图神经网络成熟的方法；第三部分介绍图神经网络典型的前沿领域；第四部分描述可能对图神经网络未来研究比较重要和有前途的方法与应用的进展情况...

智能科学导论(微课视频版)

智能科学研究智能的本质和实现技术, 是由脑科学、认知科学、人工智能等构建的前沿交叉学科。脑科学研究自然智能机理，建立脑模型，揭示人脑的本质；认知科学研究人类感知、学习、记忆、思维、意识等心智活动；人工智能研究用人工的方法和技术，模仿、延伸和扩展人的智能，实现机器智能。本书系统地介绍了智能科学的概念和方法。全书共分12章。本书可以作为高等院校计算机、自动化、人工智能、智能科学等相关专业的本科生教材，也可供高职培训教材...

深度学习与计算机视觉实战

本书以深度学习在计算机视觉领域的常用技术与案例相结合的方式，深入浅出地介绍计算机视觉的常见任务及实现技术。全书共7章，内容包含概述、图像处理基本操作、深度学习视觉基础任务、基于FaceNet的人脸识别实战、基于 Faster R-CNN 的目标检测实战、基于 U-Net 的城市道路场景分割实战、基于SRGAN 的图像超分辨率技术实战等。本书大部分章包含操作实践代码和课后习题，希望能够帮助读者在计算机视觉基础任务中应用算法，巩固所学内容

人工智能安全:原理剖析与实践

本书对人工智能安全的基本概念和框架进行梳理。第1章主要介绍信息安全和人工智能的基础性概念。第2章和第3章分别从人工智能信息系统安全和人工智能算法安全的角度，对人工智能安全的研究方法、研究手段进行详述，其中包含大量的真实例子、程序代码。第4章主要讨论人工智能辅助攻防新场景。第5章主要讨论人工智能安全生态。希望通过本书，传统信息安全和人工智能的研究者能快速进入这个领域，为人工智能安全的研究添砖加瓦...

零基础实践深度学习(第二版)

本书从人工智能、机器学习和深度学习三者的关系开始，以深度学习在计算机视觉、自然语言处理和推荐系统的应用实践为主线，逐步剖析模型原理和代码实现。书中的内容深入浅出，通过原理与代码结合、产业实践和作业结合的方式，帮助读者更好地掌握深度学习的理论知识和深度学习开源框架的使用方法。为了让更多的读者从中受益，快速应对复杂多变的AI应用，书中还 介绍了各种模型资源和辅助工具，旨在帮助读者在人工智能的战场上和“AI大师”一样无往不利。 人工智能是

人工智能时代智能感知技术应用研究

本书属于智能感知技术方面的著作。由人工智能概述、传感器技术、视觉感知技术、力／触觉感知技术、无人驾驶汽车与的实际应用以及对智能感知技术的展望等部分构成。全书主要研究在人工智能时代的背景下，智能机器人对外部环境的感知方式，阐述了智能感知的关键技术传感器技术括视觉和力／触觉传感器，并对视觉感知与力／触觉感知技行了详细的解读...

面向多核共享资源冲突的延时分析与能耗优化方法

本书共分为六章：第1章是多核共享资源冲突与能耗优化概述；第2章介绍用到的技术及评测工具：第3章介绍共享资源冲突延迟分析方法；第4章介绍基于局部频繁值的能耗优化方法；第5章介绍支持低延迟高性能的实时总线能耗优化方法；第6章介绍基于混合频繁值缓存和多编码的总线节能方法。 本书论述的面向多核共享资源冲突的延迟分析和能耗优化模型和方法，可为嵌入式多核共享资源分配、节能优化等相关工作提供参考。因此，本书可作为研究相关领域的参考书，也可作为

计算机应用基础

本书主要介绍计算机应用基础知识，分为计算机文化、键盘及文字录入、计算机网络概述、Windows 7作系统、Word 2016文字处理软件、Ecel 2016表格处理软件、PowerPoint 2016演示文稿制作软件7个项目。每个项目将重点知识融入若干任务中，通过“项目导图”、“项目能力目标”与“项目知识目标”确定所学内容；通过“任务目标”、“任务资讯”以及具体的“任务实施”实现常规知识技能的掌握和应用；再通过“任务拓展”对知识点进行

持久性内存存储系统关键技术研究

《持久性内存存储系统关键技术研究》由清华大学博士后陈游旻撰写，内容荣获2021年度CCF优秀博士学位论文奖。全书重新思考了基于持久性内存的存储系统架构方式，并在操作系统、网络系统、存储软件等不同层次展开了研究。针对不同的问题，作者均提出了对应的解决方法或解决方案。 《持久性内存存储系统关键技术研究》共七章：第1章 引言，主要介绍了研究背景与意义，概述了持久性内存存储系统，并简要叙述了全书的研究内容、主要贡献及组织结构。 第

人工智能语音测试原理与实践

本书主要介绍关于人工智能语音测试的各方面知识点和实战技术。全书共分为9章，第1章和第2章详细介绍人工智能语音测试各种知识点和人工智能语音交互原理；第3章和第4章介绍人工智能语音产品需求和评价指标及其相对应的验收标准；第5章介绍如何准备语音数据，包括准备方案和具体方法；第6～9章介绍人工智能语音测试涉及的4大模块，即黑盒测试、自动化测试、算法测试、性能测试...

大数据导论 (本科教材)

本书围绕新工科背景下大数据人才培养需求编写，系统介绍了大数据采集与预处理、大数据存储与管理、大数据处理与分析、大数据可视化处理流程；重点分析了科大讯飞大数据平台在政务、交通、金融和用户画像等实际场景中的应用，还介绍了大数据实验环境的详细搭建步骤；最后介绍了大数据治理中法律政策、行业标准建设的全新进展，分析了大数据可能带来的伦理风险和应对策略。 本书将大数据基础理论与实际案例结合，辅以编程实践和有针对性的课后习题，可作为高等院校相

PyTorch速查手册

本书的主要内容有：学习基本PyTorch语法和设计模式。创建定制模型和数据变换。使用GPU和TPU训练和部署模型。训练和测试一个深度学习分类器。使用优化和分布式训练加速训练。利用PyTorch库和PyTorch生态系统...

大数据知识工程

实际工程问题的求解往往涉及跨领域、跨模态的海量碎片化知识，这些知识不能仅靠专家提供，而需要从环境中动态学习和融合生成。知识工程旨在研究计算机对知识的获取、表征和处理。随着UGC模式的兴起，一种新的知识工程范式—大数据知识工程应运而生。和早期的专家系统相比，大数据知识工程实现了以文本、小规模、静态、人工方式的专家知识计算机表示，到多模态、大规模、动态不确定环境下知识的自动获取与表征的跨越式发展。本书对大数据知识工程的概论、挑战、知识表示

金融机器学习和数据科学实践

本书主要内容有：用监督学习回归模型开发算法交易策略和衍生品定价模型。用监督学习分类模型预测信货违约概率，检测欺诈行为。用降维技术解决投资组合管理和收益率曲线构造问题。为实现交易策略和管理投资组合，用降维和聚类技术寻找相似资产。用强化学习模型和技术开发交易策略、衍生品对冲策略，管理投资组合。用NLTK和scikit-learn等Python库解决金融领域自然语言处理问题...

量子张量网络机器学习

本书力求用兼具浅白和学术的语言介绍量子张量网络中的抽象概念,包括量子、叠加、纠缠、测量、量子概率、三种有名的量子算法——Shor算法、Grover算法和HHL算法、张量、张量分解、四种典型张量网络态、TEBD算法、密度矩阵重整化群等，进而揭开这些概念自身本质和概念之间关系的面纱,内容涉及量子力学基本概念、三种有名的量子算法、张量基础、张量网络与量子多体物理系统、量子多体系统的张量网络态算法和基于张量网络的量子机器学习。本书在内容编排上

模式识别技术及其应用

本书分为两大部分：基本原理与方法，典型应用案例。首先简明阐述了模式识别原理与方法，并在此基础上介绍了模式识别的典型应用案例。原理与方法主要包括模式识别技术简介、预处理方法（自适应滤波、盲源分离）、特征提取方法（小波变换、小波包变换、功率谱分析、希尔伯特变换）、分类及聚类方法（贝叶斯分类、线性分类、神经网络分类、支持向量机分类、模糊聚类、粒子群聚类）。典型应用案例包括男女性别识别、癌细胞与正常细胞的识别、传送带上不同种类鱼的自动识别、脑

数据建模方法与案例

本书内容分为五章，前四章基本涵盖了目前较为常用的数据建模方法，是从数据挖掘中提炼出的科学的、可教学的、有模型的内容。第五章是利用数学建模竞赛中数据建模的案例结合现实数据为读者展示了数据建模的的全过程，帮助读者应用前四章的模型和方法解决实际问题。第一章首先对数据建模的任务和重要性进行了概述，接着介绍数据建模的全过程和数据的可视化展现；第二章、第三章介绍了数据建模中常用的两个软件：MATLAB、SPSS，重点介绍了数据建模中涉及到的两个软

认知规律启发的显著性物体检测方法与评测

《认知规律启发的显著性物体检测方法与评测》的作者范登平博士在苏黎世联邦理工学院全职从事研究工作。本书的研究内容紧密结合了人类视觉认知机制和显著性计算技术，所提出的核心技术为计算机视觉的诸多任务提供了重要的技术基础。由范博士设计的两项指标已经成为SOD领域评测模型的黄金标准，为该领域的学术共同体提供了更加全面、客观的结果。 《认知规律启发的显著性物体检测方法与评测》共七章：第1章 绪论，介绍本书的研究背景并简述研究目标和主要贡献。

机器学习在算法交易中的应用(第2版)

人工智能时代，数字数据的爆炸式增长推动了人们对使用机器学习（ML）的交易策略相关知识的需求。《机器学习在算法交易中的应用（第2版）》就以Python为基本工具，从全局、战略的视角介绍了相关的概念，以及机器学习在交易策略设计和执行中的价值及实践运用。全书分4部分，其中第1部分主要介绍基于机器学习的交易策略的基础知识，该部分内容围绕机器学习算法以及交易策略相关的数据展开，概述了如何有效捕获数据信号内容、如何准确提取特征，以及如何基于这些数

企业电子文件单套归档管理实战

本书在档案工作数字化转型的背景下，以一个试点项目为主线，介绍了企业为实现电子单轨制而进行的实践与探索过程。全书共18章，重点介绍电子单轨制的背景，试点项目的需求分析、规划、设计与实施，项目遇到的四性检测、区块链技术应用、智能鉴定、电子档案长期保存、电子档案销毁、元数据、电子全宗卷、安全与保密体系建设等重点、难点问题和它们的解决思路、做法，以及整个项目的总结、启示和后续工作规划。本书主要供广大企业档案工作者参考，也可供企业IT人员参考。

语言、脑进化与认知

脑与语言认知是一门新兴的交叉学科，语言是人类区别于其他动物的最重要特征，在人类进化过程中语言的使用成为人脑重量(从远古的300g增加到现在的1200~1400g)和容积增长的决定性因素，可以说人脑与语言是共同进化的。本书内容丰富，代表着本学科的国际前沿。为语言学、认知科学、人工智能等学科的发展起促进作用，脑的理论模型对引导认知科学和语言理解有重大意义。内容均来自于实验，保证了结论的真实性、可靠性，而且涉猎内容广泛、丰富多彩、图文并茂，

高等院校、科研机构及企业数据分析方法

本书重点介绍Amos、Mplus 和SmartPLS 统计软件里的结构方程分析方法。包括结构方程模型路径图的构建与数据的收集，结构方程模型的识别、分析结果评价及修正，反映型指标、形成型指标与二阶段分析，调节效应分析、中介效应分析、多群体差异分析与潜在平均分析，以及结构方程模型高级的分析方法即贝叶斯检验、混合回归分析、潜在成长模型、MTMM 模型等内容。没有复杂的理论推导，而是结合作者自身的教学与科研实践，以数据为依托，深入浅出，使读者

三链范式——智能科学探秘

本书原创性地给出类脑智能的标准模型，并全面阐述了类脑系统的基本架构及运行原理。本书特色是从两大不同角度解读类脑智能，达到相互补充、论述周详的效果。其中，第一篇从智能基础原理角度，分十章讲析十项原理；第二篇从较为通俗的智能主要特征角度，分十章探秘十大牲。全书原创成果丰硕、概念清楚、逻辑严密、图文并茂，可读性强，普遍适合智能科技相关的或对智能科学感兴趣的各类读者。本书提出并建立了以“内外两种驱动的双驱动系统”为逻辑架构的类脑智能新型基础理

亚伟中文速录机培训教程(7.0版)(上下册)

本书是在《亚伟中文速录机培训教程（2017版）》基本内容的基础上进行修订，按照学习的阶段，将“基本原理”与“巩固提高训练”分册编排，使学习重点更加集中，也更契合院校的基础课时安排，从而有助于提高入门阶段的教学效果与学习质量。同时也考虑到学员之间的个体差异，以期适应不同的学习需求。在相关软硬件知识部分，突出“通用性”与“基础性”，以实用为目的，尽量避免纯粹功能性的讲解...

An information-theoretic approach to neural computing

信息论已被证明可以有效地解决许多计算机视觉和模式识别（CVPR）问题，如图像匹配、聚类和分割、显著性检测、特征选择、最优分类器设计等。如今，研究人员正在将信息理论的元素广泛引入CVPR领域，其中包括测度（熵、交互信息）、原理（最大熵、极大极小熵）和理论（速率失真理论、类型法）等。本书通过增量复杂性方法探索和介绍了信息论的元素，同时也提出了CVPR问题的形成和和最具代表性的算法。当应用于不同的问题时，作者会突出信息理论原理之间的有趣关联

大数据分析——预测建模与评价机制

本书将基础理论和算法实现相结合，介绍了关于大数据分析中的相关知识，全面、系统地介绍有关算法的实现过程，并对算法在相关实例上的应用结果进行分析。全书共8章，内容包括差异化空间插值模型的理论原理、利用空间信息的大数据分析预测过程、协作复合神经网络模型的基础架构、利用相关特征的大数据分析预测过程、并行支持向量机的基本原理、并行支持向量机下的风险分类评价研究、集成学习与贝叶斯优化的相关理论和结合贝叶斯优化与集成学习的大数据评价研究等知识。书中

精通机器学习算法

本书将数学理论与实例相结合，这些实例以最*优选的通用机器学习框架为基础，由Python实现，向读者介绍更复杂的算法。全书共25章，包括机器学习模型基础、损失函数和正则化、半监督学习导论、高级半监督分类、基于图的半监督学习、聚类和无监督学习模型、高级聚类和无监督学习模型、面向营销的聚类和无监督学习模型、广义线性模型和回归、时序分析导论、贝叶斯网络和隐马尔可夫模型、最*大期望算法、成分分析和降维、赫布学习、集成学习基础、高级提升算法、神经

类脑智能目标检测原理及应用

本书将人工智能与人类智慧深度融合，系统、全面地介绍了类脑智能目标检测网络的构建原理、方法、过程，具有较高的学术价值；同时，本书将所构建的类脑智能目标检测网络在无人车交通标志检测、无人车-机械臂协同作业这两个场景进行了示范应用，具有较大的工程应用价值。本书主要的读者群体为从事类脑智能、计算机视觉、无人系统研究的科研工作者，以及人工智能、电子信息、计算机工程等相关专业的博士研究生、硕士研究生...

人工智能采集和分析基础(Python版)

本书为人工智能相关数据采集、处理和分析的入门教材，以任务驱动为主线，按照数据采集系统的开发流程详细介绍了数据采集、数据处理、数据分析等方面的开发技术，包含Python数据操作、NumPy和Pandas数据处理与分析、Requests网页访问、IPath和re内容解析、Scrapy网页数据采集、Matplotlib可视化数据分析等...

Support vector machines

本书旨在解释使支持向量机（SVMs）成为各种应用的成功建模和预测工具的原理。书中通过展示支持向量机的基本概念，以及最新发展和当前的研究问题来实现这一目标。本书分析了支持向量机成功的至少三个原因：它们在只有少量自由参数的情况下很好地学习的能力，它们对几种类型的模型违反和异常值的鲁棒性，最后是它们的计算效率与其他几种方法进行的比较。目前有很多研究小组正在致力于支持向量机和相关的基于内核的方法。虽然在这些群体之间有许多互动，但本书作者团队认

人工智能数据素养

数据作为一种新型生产要素，在未来的社会发展过程中将扮演越来越重要的角色，提升数据素养将有助于促进中国人工智能后备人才的高质量发展。本书以人工智能下的大数据时代为背景，从数据素养、数据分析基础、统计分析、机器学习多个维度全面系统地介绍了如何探索数据、整理数据并分析数据。本书没有给出晦涩难懂的数学公式，也不涉及复杂烦琐的程序代码，而是在阐述基本原理的基础上，辅以简洁的Python 程序，让读者能够快速入门，提升个人的数据综合素养...

计算机博弈案例教程

本书主要讲述计算机博弈及其实现的过程。第1章介绍计算机博弈的一些基本情况。第2章介绍极大极小算法，并以井字棋为例实现。第3章介绍Alpha-Beta算法，并以亚马逊棋为例实现。第4章介绍期望极大极小算法，并以爱恩斯坦棋为例实现。第5章介绍UCT算法，并以海克斯棋为例实现。第6章介绍强化学习在计算机博弈游戏中的应用，并以不围棋为例实现。第7章介绍西洋跳棋的算法，重点介绍可下位置的生成算法。第8章介绍非完备信息博弈游戏的实现方法，并以军棋

算法设计技巧与分析(修订版)

本书是国际有名算法专家李德财教授主编的系列丛书Lecture Notes Series on Computing中的一本。本书涵盖了绝大多数算法设计中的一般技术， 在讲解每一种技术时， 阐述了它的应用背景， 注重用与其他技术相比较的方法说明它的特征， 并提供大量实际问题的例子。本书同时也强调了对每一种算法的详细的复杂性分析。全书分七部分共18 章， 从算法设计与算法分析的基本概念和方法入手， 先后介绍了递归、分治、动态规划、贪心算法、

机器行为学――以人为中心的智能设计

以人工智能为代表的科学技术正在深入地塑造和改变着人类的社会、文化和经济等，作为人为事物的智能机器与人类社会的关系也正在发生着深刻的变革。本书提出机器行为学的设计与研究框架，以“人”作为出发点，将智能产品、智能系统及算法置于“自然－人类社会－人为事物”的三重本体系统中，面向行为科学、智能科学和设计科学，研究智能机器对人与社会的影响及其交互作用的模式，形成以人为中心的智能设计理论、方法与研究体系，为从人和社会的角度来设计人工智能提供科学知

计算机图形学(第四版)

本书是一本内容丰富、取材新颖的计算机图形学著作，在前一版的基础上进行了全面扩充，增加了许多新的内容，覆盖了近年来计算机图形学的近期新发展和成就。全书层次分明、重点突出，并附有使用OpenGL编写的大量程序及各种效果图，是一本难得的优秀教材。全书共分为24章及3个附录，全面系统地讲解了计算机图形学的基本概念和相关技术。作者首先对计算机图形学进行综述；然后讲解二维图形的对象表示、算法及应用，三维图形的相关技术、建模和变换等；接着介绍光照模

计算机视觉原理与实践

本书结合理论和实践，主要介绍如何使用图像处理和深度学习技术来使计算机感知和理解图形。全书分为概述、OpenCV 图像基本操作、深度学习与计算机视觉、计算机视觉基础技术、计算机视觉综合应用五大部分（共 11 章）。概述部分（第 1 章）主要介绍计算机视觉的概念和发展史；OpenCV 图像基本操作（第 2 章）主要介绍基于OpenCV 的图像处理操作；深度学习与计算机视觉（第3 章）主要介绍深度学习的概念及其应用、深度学习的实现框架Ten

人工智能 现代方法 第4版(全2册)

本书全面、深入地探讨了人工智能（AI）领域的理论和实践，以统一的风格将当今流行的人工智能思想和术语融合到引起广泛关注的应用中，真正做到理论和实践相结合。全书分7个部分，共28章，理论部分介绍了人工智能研究的主要理论和方法并追溯了两千多年前的相关思想，内容主要包括逻辑、概率和连续数学，感知、推理、学习和行动，公平、信任、社会公益和安全；实践部分完美地践行了“现代”理念，实际应用选择当下热度较高的微电子设备、机器人行星探测器、拥有几十亿用