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本书以产业需求为牵引,介绍了新时期机器翻译的产业需求特点、神经网络机器翻译的原理与方法、近期新技术进展及产业应用。内容包括大规模翻译语料获取技术、机器翻译质量评价方法、神经网络机器翻译原理及主流方法、高性能机器翻译、多语言机器翻译、领域自适应、机器同声传译、大规模产业化应用等,兼具理论与实践,既有对原理与方法的介绍,又有丰富的产业应用案例。 本书可作为人工智能、自然语言处理、机器翻译等专业的高等院校高年级本科生及研究生、科研人员、
本书对优化算法的理论和研究进展进行了系统的梳理,旨在帮助读者快速了解该领域的发展脉络,掌握必要的基础知识,进而推进前沿研究工作。本书首先介绍流行的机器学习模式,对重要的优化理论进行回顾,接着重点讨论已广泛应用于优化的算法,以及有潜力应用于大规模机器学习和数据分析的算法,包括一阶方法、随机优化方法、随机和分布式方法、非凸随机优化方法、无投影方法、算子滑动和分散方法等。lt;br /本书适合对机器学习、人工智能和数学编程感兴趣的读者阅读参
本书首先从迁移学习采用的技术出发,系统地介绍每一类迁移学习算法,包括基于非负矩阵分解、概率模型、传统深度学习、对抗深度学习、模型融合以及图神经网络等的迁移学习算法。针对每一类算法,从问题定义、算法原理、算法流程等方面重点进行介绍。然后针对迁移学习的应用场景,介绍典型的应用案例。最后,介绍迁移学习在百度飞桨平台上的实践。本书旨在让迁移学习或者相关领域研究人员系统地掌握迁移学习的各类算法,熟悉各类应用场景,为迁移学习落地实践提供指导和帮助
本书包括五个部分:第yi部分介绍文本情感分析的研究背景、研究现状和基础技术;第二部分从内容语义理解的角度出发,介绍基于隐式表达的讽刺检测技术;第三部分从用户个性化建模的角度出发,介绍多轮对话中的情绪分析技术;第四部分介绍小样本场景下的立场检测解决方案;第五部分介绍对抗攻击场景下的情感分类防御技术...
本书紧密围绕深度学习及加速技术的基础理论与应用案例展开叙述,实现了深度学习算法设计与硬件加速技术的有机统一,是一本基础理论与实践案例相结合的实用图书。其具体内容涉及人工智能基本概念,神经网络数学基础、神经网络基本结构与学习策略、反向传播算法数学原理与训练机制等神经网络基础理论,以及一些高级主题和实践。本书可作为从事人工智能领域算法研究、架构设计与应用实现等工作的科研人员、工程师以及高等院校师生的参考书籍...
本书详实介绍了数据挖掘与机器学习相关的各种内容,包括数据矩阵、图数据、核方法、项集挖掘、聚类、贝叶斯分类器、决策树、支持向量机、线性回归、逻辑回归、神经网络、深度学习等,介绍其相关概念和基础算法,并在每章的末尾配有相关练习。第二版新增了几个关于回归的章节,包括神经网络和深度学习的内容...
本书系统且全面地梳理了模型检测量子系统的原理以及基于这些原理的算法,涵盖作者相关论文中的重要研究成果。本书讲解如何应用模型检测技术来验证量子工程系统的正确性、安全性和可靠性,包含步骤详尽的算法以及丰富的示例和练习。书中首先介绍模型检测和量子理论的基础知识,然后讨论量子自动机、量子马尔可夫链和量子马尔可夫决策过程的可达性问题,介绍求解这些问题所需的数学工具和算法,之后介绍一系列用于检测超算子值马尔可夫链的计算树逻辑或线性时序逻辑的算法,
主要内容包括基于深度学习的智能视觉感知技术概述、相机标定、视觉目标检测、视觉目标分割、视觉目标跟踪、行人重识别、人体姿态估计、智能喷码检测、智能表格识别、移动机器人视觉感知系统、智能人机交互等。全书拟从理论到实际应用,从算法分析到编程实现等多角度全方位介绍深度学习技术在智能视觉感知方面的研究,并深度结合了当前国内外近期新研究热点,为业内人士从事相关研究与应用工作提供重要参考...
本书由2017年图灵奖得主Patterson和Hennessy共同撰写,是计算机体系结构领域的经典书籍,强调软硬件协同设计及其对性能的影响。本书采用开源的RISC-V指令系统体系结构, 讲解硬件技术、指令、算术运算、流水线、存储层次、I/O以及并行处理器等。第2版将RV64切换为RV32以降低学习难度,新增关于领域定制体系结构(DSA)的讨论以反映新的技术趋势。此外,每一章都增加了“性能提升”和“自学”章节,并更新了大量练习题。本书适
这是一本在AI大模型技术背景下深入讲解内容理解的技术原理、算法实现与业务实践的著作,由腾讯的高级总监和资深内容专家领衔撰写,全面融入了工业界在内容业务方面积累的优选技术和成熟经验。全书围绕内容理解、内容生成、内容质量3大关键领域展开,从内容产业的发展趋势与挑战到各种技术和算法,从行业的优选的研究成果到各种典型的应用案例,应有尽有。第一部分 内容理解(第1~7章) 首先,详细介绍了内容理解的各个模块,包括文本、图像、语音等单模态内容的理
内容简介 这是一本深入阐述ChatGPT等大模型的工作原理、运行机制、架构设计和底层技术,以及预训练、迁移、微调和中间件编程的著作。它将帮助我们从理论角度全面理解大模型,从实践角度更好地应用大模型,是作者成功训练并部署大模型的过程复盘和经验总结。 第1章介绍了ChatGPT等大模型的发展历程、技术演化和技术栈等基础知识; 第2~5章深入讲解了Transformer的架构原理,并从GPT-1的生成式预训练到GPT-3的稀疏注意力机制详
这是一本能指引我们每个人赢在AI时代的著作,它将教会我们在各种场景中熟练使用ChatGPT等AI工具和编写提示词,大幅提升我们的工作效率,让我们实现AI普惠,成为AI高手。 本书的几位作者都是AI领域的技术专家和应用布道者,本书是他们丰富实践经验的总结。阅读本书,你将获得以下知识和技能: 认识AICC将给社会和个体带来的深刻影响及其背后的本质,包括AIGC如何引发生产效率革命、如何重新定义脑力劳动、如何调整社会分工、如何重新分配社会价
本书融合了统计机器学习和数字信号处理方面的知识,详细描述了相关的数学基础和算法,以扎实的、逐步推进的方式引入并讲解概念,以便在实际的软件应用中实现这些想法和算法。对于我们面临的实际问题,书中提供了技术背景,解释了为什么某些方法(而不是其他方法)能够成为zui佳实践;而对于新的问题,书中则提供了框架,教会你如何进行思考和寻求解决之道。 本书适合有信号处理背景,并且有意深入学习和应用机器学习的读者阅读...
本书的内容章节分为四个部分,从技术原理到项目实践再到商业战略,逐层放开视野。内容涉及基于人工智能技术在产业中做创新业务的方法论,通过交流“思想”和“应用方法论”,使大家掌握机器学习的深层次思想,并理解商业、产品和技术的深层关系...
本书是一本关于数据处理与误差分析的实用手册。全书主要介绍了实验数据的表示以及实验误差和不准确性的重要概念和方法,包括引言、物理量及其不准确性的表示、误差的分类和传递、概率分布、实验数据处理、数据及其误差的图形处理、数据的拟合函数以及回归贝叶斯分析,侧重于如何在实验数据给定的条件下确定理论中的参数值和不准确性的很优估计。同时,为满足读者的进一步需求,本书在附录部分给出了背景资料和部分理论推导。全书内容结合了图形、应用实例和计算机程序,能
本书从七个方面介绍了计算机程序的数学基础和原理,并以“同构”概念为线索揭示出编程本质上是和数学同构的。这七个方面分别是:数字、递归、对称、范畴、融合、无穷、悖论。第1章“数字”介绍皮亚诺算术公理系统。通过5条公理,构筑了计算机程序大厦的基石。通过单向链表,斐波那契数列等例子,展示了和自然数同构的计算结构。第2章介绍递归。通过欧几里得算法作为开端,把递归的数学原理构建在Lambda演算和Y组合子之上。第3章通过对称介绍群、环、域等抽象代
本书深入介绍了机器学习领域的基本概念和方法,除介绍了Python机器学习库和用机器学习库搭建神经网络模型的方法外,还介绍了机器学习算法的数学理论、工作原理、使用方法、实现细节以及如何避免机器学习算法实现过程中的常见问题。本书涵盖了多种用于文本和图像分类的机器学习与深度学习方法,以及用于生成新数据的生成对抗网络(GAN)和用于训练智能体的强化学习,还介绍了深度学习的新动态,包括图神经网络和用于自然语言处理(NLP)的大型transfor
本书从原理和实战两个方面介绍了强化学习。原理方面,深入介绍了主流强化学习理论和算法,覆盖资格迹等经典算法和MuZero等深度强化学习算法;实战方面,每章都配套了编程案例,以方便读者学习。 全书从逻辑上分为三部分。第1章:从零开始介绍强化学习的背景知识,介绍环境库Gym的使用。 第2~15章:基于折扣奖励离散时间Markov决策过程模型,介绍强化学习的主干理论和常见算法。采用数学语言推导强化学习的基础理论,进而在理论的基础上讲解算法,并
????本书是编译领域无可替代的经典著作,被广大计算机专业人士誉为“龙书”。本书上一版自1986年出版以来,被世界各地的有名高等院校和研究机构(包括美国哥伦比亚大学、斯坦福大学、哈佛大学、普林斯顿大学、贝尔实验室)作为本科生和研究生的编译原理课程的教材。该书对我国高等计算机教育领域也产生了重大影响。????第2版对每一章都进行了全面的修订,以反映自上一版出版20多年来软件工程。程序设计语言和计算机体系结构方面的发展对编译技术的影响。?
这是一本系统梳理并深入解析ChatGPT核心技术、算法实现、工作原理、训练方法的著作,也是一本能指导你搭建专属ChatGPT和实现大模型迁移及私有化的著作。本书得到了MOSS系统负责人邱锡鹏等多位专家的高度评价和鼎力推荐。具体地,通过本书你能了解或掌握以下知识:?ChatGPT的工作流程和技术栈?ChatGPT的工作原理和算法实现?基于Transformer架构的一系列预训练语言模型的原理?强化学习的基础知识?提示学习与大模型涌现出的
Monorepo是近年来较流行的组织代码仓库的方式。越来越多有影响力的JavaScript/TypeScript开源项目开始使用Monorepo架构管理代码,如Vite、React、Vue 3、Babel、Next.js、Nuxt.js等。每一个新开发的Java Script/TypeScript项目都应该考虑采用Monorepo架构来提高开发效率和代码质量。《全栈Monorepo开发实战(Vue 3+Fastify+Deno+pnp
本书基于真实数据集,全面系统地阐述现代计算机视觉实用技术、方法和实践,涵盖50多个计算机视觉问题。全书分为四部分:di一部分(第1~3章)介绍神经网络和PyTorch的基础知识,以及如何使用PyTorch构建并训练神经网络,包括输入数据缩放、批归一化、超参数调整等;第二部分(第4~10章)介绍如何使用卷积神经网络、迁移学习等技术解决更复杂的视觉相关问题,包括图像分类、目标检测和图像分割等;第三部分(第11~13章)介绍各种图像处理技术
企业培训蓬勃发展了30年之后,今天的培训变得越来越没有办法精准地去定义和定位。同样的方法、同样的形式和内容难以满足不同学员学习成长的需要,学习项目设计者和学员都急需一个综合性的学习支持系统。 《学习项目设计完全实践》基于墨伴咨询20余年培训咨询领域实践经验,总结为中小企业提供学习项目设计咨询服务的成功经验,构建了原创模型——“学习项目设计七步模型”,包含需求调研、内容设计、体验设计、方案设计、实施设计、宣传设计和复盘设计。本书每章内
内容简介这是一本能指导你在AWD竞赛中速胜的标准参考书,也是一本能让你在高段位的CTF竞赛技高一筹的攻防秘籍,还是一本能全面提升你的网络安全攻防技术与水平的实战指南。本书兼顾攻击与防守的双重视角,围绕AWD竞赛的内容全面展开,包括安全工具、主机安全加固、网络攻击、入侵检测、权限维持、应急响应、自动化攻防等技术主题。不仅剖析了AWD竞赛背后的技术细节,还总结了AWD竞赛的战略和战术。书中精选了大量真实案例和赛题,详细讲解了解题的方法和经
人机交互情感测量与预测旨在通过赋予机器(如计算机、机器人等)识别、理解和表达人的情感的能力,使机器具有更高的智能。本书深度融合神经人因学、情感化设计以及人机交互等理论和方法,介绍如何利用问卷调查、眼动追踪、生理测量、脑电测量、行为观察等实验手段以及统计分析、数学建模等方法,测量和预测人机交互中的用户情感。本书的出版对于提高我国智能交互产品的情感化设计水平与量化评测能力,进一步推动人工智能产业的发展有重要意义。本书的主要读者对象为管理学
本书是一本统计学入门图书,没有全面介绍统计学,而是通过数据、随机变量和一些估计方法介绍几种重要的统计方法和思维,提供统计学学生培养的基本框架。本书的前五章是基础,讲述数据、概率与随机变量,“插叙”之后转向更高级的理论——估计和推断,最后三章分别介绍了半参数统计与推断、参数统计与推断以及贝叶斯统计与推断,目的是让读者明白,想要成为自信的数据分析师的学生优选深入学习一种统计方法,而不是粗略了解许多方法。文中穿插R代码,每节配有练习。lt;
[美]艾玛·克莱因 著,韩冬 译
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[日]熊田千佳慕 著,张勇 译
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缪哲 著
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