计算机应用基础

《计算机应用基础》从办公自动化的实际应用出发，以学生能力提升为本位，本着理论以够用为度、技能以实用为本，结合工作实际编写而成，以Windows7和Office2010为平台，全面介绍了计算机基础知识，Windows7操作系统，Word、Excel、PowerPoint的基本应用，Internet的基本操作等内容。《计算机应用基础》图文并茂，以图析文，通俗易懂，可操作性和实用性强，为读者使用计算机办公提供便捷。　　《计算机应用基础》

虚拟现实辅助结构可装配性设计

本书从产品设计出发, 针对产品装配中的手工装配, 分析了结构可装配性的影响因素、设计原则以及可装配性评价方法。同时, 针对产品可装配性的验证, 介绍了虚拟现实输入、输出以及虚拟手、碰撞检测和装配约束建模方法, 结合Unity3D设计了总体框架, 平台架构以及多层级零件建模等内容, 通过实例演示了虚拟现实技术对装配设计辅助验证的功能...

人工智能导论

本书主要内容有人工智能的知识表示方法 ; 搜索、推理、智能仿生算法等机器思维技术 ; 人工神经网络、卷积神经网络等机器学习和深度学习算法。扩展内容是人工智能的主流算法 —— Python语言和人工智能典型应用案例。本书采用模块化的内容结构, 是为了方便高职院校根据具体情况选择内容...

机器视觉与图像识别

本书共6章，前5章分别为绪论，数字图像处理基础，立体视觉基础，基于深度学习的机器视觉工业检测，机器视觉其他技术应用与展望；最后一章为相关实验...

大数据可视化项目实战

本书分为六个项目: 项目一主要介绍数据可视化的概念、数据可视化的发展和数据可视化帮助决策的一些方式等 ; 项目二主要介绍jQuery的基本概念与jQuery的使用安装等 ; 项目三以ECharts绘图工具的概念与配置及ECharts的综合演示开展学习 ; 项目四介绍Bootstrap框架的核心技术及具体应用实施等 ; 项目五通过介绍Flask框架, 展示Flask的功能和基本应用 ; 项目六通过“招聘分析监控系统”的数据可视化子项目系

计算机基础教程

数据可视化入门、进阶与实战

本书是关于数据可视化的入门教材。全书依据课程特点结合学生的认知规律和学习习惯采用“模块一项目一任务”的编写体例，包括数据可视化准备、数据可视化入门、数据可视化进阶及数据可视化实战四个由浅入深的模块。数据可视化准备模块包含认识数据可视化和准备可视化数据两部分内容，数据可视化入门模块包含项目对比可视化图、时间趋势可视化图、数据关系可视化图及成分比例可视化图等常见图形的制作，数据可视化进阶模块包含组合图及仪表盘的制作、网络数据及文本数据的可

大数据技术应用基础

本书以Excel工具为载体，介绍大数据技术的基本操作。全书包括课程导入及5个项目，主要内容包括大数据概述、大数据技术面临的挑战、数据的录入与抽样、数据的预处理、数据的整理、统计图的制作、数据度量的应用等。本书注重实用，以具体任务为载体，理论紧密联系实际，使读者可以系统全面地掌握基本技术与操作技能...

机器视觉技术与应用实战

机器视觉技术与应用实战是智能科学与技术专业的学生学习和掌握图像检测、图像处理等机器视觉相关理论和方法的专业课程，是理解机器视觉现有方法和技术需要学习的课程，能够为从事检测、自动化等相关从业人员打下扎实的基础。 本教材以VisionMaster算法平台为基础，重点介绍机器视觉系统涉及的新技术、新方法、新器件及机器视觉的典型应用案例。理论联系实际，在每个任务中都安排有典型机器视觉系统案例和实训专题，主要内容都具有工程应用研究的实

问答系统中答案选择方法研究

本书梳理了不同类别自动问答研究方向的相关知识资源、基础理论和实践应用，介绍了面向单文档问答的基于特征关注机制的文本理解方法、面向多文档问答的融合多视角的答案重排序方法、面向社区问答的基于转导学习的答案选择方法，以及面向知识库问答的基于表示学习的问答关系推理方法等一系列前沿理论研究，并描述了如何基于答案选择模块从零开始构建一套面向开放域的高质量自动问答系统。最后对自动问答系统中的答案选择技术进行的总结和未来研究方向的展望...

人工智能基础与应用

多智能系统的分布式非光滑优化控制:连续时间算法设计

本书从连续时间的角度介绍了典型分布式非光滑优化控制的基本模型、典型连续时间分布式优化控制算法设计和分析方法。书中介绍了非光滑分析、凸优化、图论的相关数学概念(包括微分包含、次梯度、最优性条件等)，还介绍了针对分布式非光滑优化控制问题的两类典型方法——基于次梯度的方法(第2章、第3章、第6章)和基于算子分割的方法(第4章、第5章)...

(社版)大数据采集与处理技术应用

本书基于Visual Studio Code软件环境讲解Python语言在数据采集与处理技术的部分应用技能。本书的技能讲解以应用案例的形式呈现，把技能知识的应用融于案例实现过程，把理论知识贯穿于案例讲解过程。 本书收集了数据采集与处理技术相关的部分应用案例，分5个项目讲解应用Python语言实现Excel电子表格操作、图片处理、Word文档操作及Matplotlib数据分析等数据采集与处理技术方面的技能。 本书可作为学校的

人工智能基础

本书在内容组织上依据上述人工智能发展脉络，分别关注不同历史时期人工智能重点解决的问题以及不同类型的机器推理和问题求解方法。除第1章对人工智能进行总体概述外，第2章至第7章的具体内容分别为机器自动逻辑推理、知识表示与推理、问题的搜索求解策略、机器学习理论与方法、仿生智能计算、神经网络与深度学习...

机器视觉与图像识别

基于类脑计算的目标检测与跟踪技术

本书系统阐述了人脑视觉信息处理机制的基本原理、主要特性、数学建模及算法设计等。同时, 结合深度神经网络 (DNN) 、类脑芯片技术, 给出了基于复合类脑模型的目标检测与跟踪方法及应用示例, 旨在提高读者对于类脑人工智能技术的理解、设计及实践能力, 为从事类脑人工智能相关的科学研究、工程应用等工作奠定基础...