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本书是关于三维点云核心技术原理与方法的一部专著,其重点是基于点云模型的三维空间感知、识别理解与重建。全书共上下册两本,包含四大部分15章。该上册包含章节为:第一部分点云获取与预处理(点云获取、点云去噪简化与重采样、点云补缺)、第二部分点云特征分析与计算(点云特征分析、点云物体骨架提取、点云物体脊骨线提取)、第三部分点云识别与理解(点云物体分割)。该书不仅全面介绍了三维点云模型的基本概念和相关知识,力求突破三维点集几何学的范畴,更专注于
本书的内容包括8章,讨论了命题演算和一阶谓词演算的希尔伯特公理系统,包括命题演算和谓词演算系统中逻辑语言的语法定义,形式推演证明系统的建立,逻辑语言的语义定义,以及两个形式系统的元理论,主要是有效性和接近性的定义和证明。以此揭示任何形式系统的组成部分、构建方法、需要研究处理的主要问题、方法和技术。还介绍了如何基于形式逻辑建立各种形式化数学系统,帮助读者理解数理逻辑和数学系统的关系。最后介绍了图灵机的定义,并且讨论了如何图灵机的状态转移
本书介绍如何在PyTorch框架中使用BERT模型完成自然语言处理(NLP)任务。BERT模型是当今处理自然语言任务效果优选的模型。掌握了该模型,就相当于掌握了当今主流的NLP技术。 本书共3篇。第1篇介绍了神经网络的基础知识、NLP的基础知识,以及编程环境的搭建;第2篇介绍了PyTorch编程基础,以及BERT模型的原理、应用和可解释性;第3篇是BERT模型实战,帮助读者开阔思路、增长见识,使读者能够真正驾驭BERT模型,活学活用,
许多AI入门指南可以说都是变相的微积分书籍,但这本书基本上避开了数学。作者Jeff Prosise帮助工程师和软件开发人员建立了对AI的直观理解,以解决商业问题。需要创建一个系统来检测雨林中非法砍伐的声音、分析文本的情感或预测旋转机械的早期故障?这本实践用书将教你把AI和机器学习应用于职场工作所需的技能。书中的示例和插图来自于Prosise在全球多家公司和研究机构教授的AI和机器学习课程。不说废话,也没有可怕的公式——纯粹就是写给工程
《CCF 2021-2022中国计算机科学技术发展报告》(以下简称《发展报告》)为中国计算机学会文集,由中国计算机学会(CCF)学术工作委员会组织和策划,由CCF各专业委员会和广大会员提供支持。经过CCF学术工作委员会组织评审后,本年度《发展报告》共收录了11篇高水平报告,书中既有经典方向上的新挑战和新进展,也有新兴方向上的新问题,充分体现了CCF对计算技术发展中的新问题和前沿技术的思考...
本书按实战项目研发的先后顺序,介绍了目标检测神经网络从研发到运营的全生命周期。首先介绍了目标检测场景下的图片标注方法和数据格式,以及与之密切相关的特征融合网络和预测网络;介绍了数据"后处理”所涉及的NMS算法及其变种,在此基础上,读者只需结合各式各样的骨干网络就可以搭建完整的一阶段目标检测神经网络模型。接下来介绍了神经网络的动态模式和静态模式两种训练方法,以及训练过程中的数据监控和异常处理。最后以亚马逊云和谷歌Coral开发板为例,介
《中国科研信息化蓝皮书2022》由中国科学院联合教育部、科学技术部、中国科学技术协会、中国社会科学院、中国工程院、国家自然科学基金委员会和中国农业科学院共同编纂而成,旨在全面归纳和总结我国科研信息化的建设情况、应用成果及发展态势,科学地指导和推动我国科研信息化的未来发展,为我国未来科技创新提供全局性、前瞻性和战略性的参考。 本书得到了参与单位相关领导的高度重视和大力支持,邀请了国内科研信息化领域的权威专家围绕我国科研信息化的态势战略、
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
工程师需要知道的机器学习和人工智能提供的实例和图示来自Prosise的AI和ML课程,这]课程受到了全球各地许多公司和研究所的青睐和欢迎。作者不涉及让人滑悚然和望而生畏的数学公式,目的只有一个那就 是面向工程师和软件开发人员,帮助他们迅速入门并通过案例迅速运用人工智能和机器学习来解决业务问题。本书讲帮助读者学会什么是机器学习和深度学习以及两者各有哪些用途;理解常用的深度学习算法的原理及其应用;学会标记和未标记数据,监督学习和非监督学习
本书介绍了计算机组成及体系结构的核心知识,内容包括计算机系统的概念、运算、CPU、指令集和汇编语言、并行处理等,是计算机及相关专业了解计算机组成的经典教材...
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
本书聚焦于复杂体系中的相关科学问题,结合团队特色、相关理论创新成果和实践案例,从介绍复杂体系过程与随机网络的概念与内涵、复杂体系过程的随机网络模型要素与结构框架设计出发,进而介绍随机网络模型在复杂体系建模、复杂体系自学习、复杂体系效能评估、应急管理、复杂装备可靠性分配等领域理论与实践...
人员和货物的流动在全球经济中至关重要。跟踪与此移动性相关的路线和模式的能力为在不同领域开发新的,更智能的应用程序提供了靠前的机会。当前的许多研究致力于开发概念,模型和工具,以理解移动性数据并使这些应用程序易于管理。本书包括了移动性数据的各个方面,从时空数据建模到数据聚合和仓储,再到数据分析,尤其着重于监视运动中的人。本书的作者由世界各地的有名专家组成,提出了一个一致的框架,可以促进对所有这些不同方面的理解,从基本定义到近期新的概念和技
本书全面介绍贝叶斯推理与机器学习,涉及基本概念、理论推导和直观解释,涵盖各种实用的机器学习算法,包括朴素贝叶斯、高斯模型、马尔可夫模型、线性动态系统等。本书在介绍方法的同时,强调概率层面的理论支持,可帮助读者加强对机器学习本质的认识,尤其适合想要学习机器学习中的概率方法的读者。本书首先介绍概率论和图的基础概念,然后以图模型为切入点,用一种统一的框架讲解从基本推断到高阶算法的知识。本书不仅配有BRML工具箱,而且提供大量MATLAB代码
人工智能方兴未艾,机器学习算法作为实现人工智能最重要的技术之一,引起了无数相关从业者的兴趣。本书详细介绍了机器学习算法的理论基础和高级实践案例,理论部分介绍了机器学习项目体系搭建路径,包括业务场景拆解、特征工程、模型评估和选型、模型优化;实践部分介绍了业界常见的业务场景,包括计算广告、供需预测、智能营销、动态定价。随书附赠所有案例源码,获取方式见封底。 本书内容深入浅出,理论与实践相结合,帮助计算机专业应届毕业生、跨专业从业者、算法工
本书是数理统计方面的经典教材,从数理统计学的初级基本概念及原理开始,详细讲解概率与分布、多元分布、特殊分布、统计推断基础、极大似然法等内容,并且涵盖一些高级主题,如一致性与极限分布、充分性、很优假设检验、正态模型的推断、非参数与稳健统计、贝叶斯统计等.此外,为了帮助读者更好地理解数理统计和巩固所学知识,书中还提供了一些重要的背景材料、大量实例和习题. 本书可以作为高等院校数理统计相关课程的教材,也可供相关专业人员参考使用...
本书主要介绍一阶子句集的消解原理和命题公式集的稳定模型、一般缺省理论(包括它的几个重要变种)的扩张计算特征与算法和复杂性、容易计算的特殊缺省理论类和缺省逻辑的语义、回答集程序及其拓广(嵌套查询)的基本概念与重要性质,以及架起回答集程序与经典逻辑之间关系桥梁的环公式和程序完备理论...
《中国互联网发展报告》是由中国互联网协会组织编撰的大型编年体综合性研究报告,自2003年以来,每年出版一卷。 《中国互联网发展报告2023》客观地记录了2022年中国互联网行业的发展轨迹,总结归纳了中国互联网在基础资源与技术、领域应用与服务、治理与发展环境等方面的发展现状、前沿技术及创新成果。本书内容丰富,数据翔实,图文并茂,重点突出,旨在为互联网从业者提供参考和借鉴,为相关部门的决策和相关产业协同发展提供有效支撑...
自然语言语义学是涉及语言学、逻辑学、计算机科学、心理学等诸多领域的一门学科。本书主要讨论成分结构语法和类型逻辑语法,涵盖重要的逻辑概念和语言模式,并通过科学归纳进行实证研究。本书对自然语言语义学的介绍主要是基于英语语法,作为导论性书籍,省略了一些复杂的逻辑形式。同时,本书对读者的数学和逻辑学背景知识要求较低,对于学习本书所必需的数学和逻辑学知识,书中都进行了集中讲解,便于读者掌握基本的逻辑工具并开展进阶学习...
本书主要研究了多媒体指令专利技术。逐一解读Intel以专利形式公开的多媒体专利技术路径和技术方案,同时研讨了技术之间的关系,并进行分析评判,可用于指导后来者的研发实现和指示技术突破方向。X86是当代最经典主流的微处理器体系结构。本书从专利技术角度全面研究了X86体系架构,以及实现路径,分析总结了其中规律...
从20世纪90年代中期开始,量子计算机研究受到广泛的关注。人们进行了大量的理论和实验研究,取得了一些重要进展。本书就是追踪该领域的近期新进展,在上册中系统的介绍量子计算机物理原理以及目前正在研究的、量子计算机物理实现主要途径;在下册中介绍量子纠错码的理论、方法、免消相干子空间的概念、针对特定系统-环境相互作用,寻找免消相干的系统方法,容错计算和容错计算的物理实现等。本书具有基础性、系统性和前沿性,特别是经典计算和量子计算融合为一体是本
众智现象广泛存在于人类社会。随着人类进入网络时代,众智现象更加广泛而复杂,物理空间的自然人、企业、政府、智能装备和物品越来越智能,这些众多智能主体之间的联结深度、广度和方式不断拓展,形成大量众智网络系统。本书介绍了众智科学、复杂系统仿真与众智仿真的基本概念;详细阐述了众智仿真理论,包括众进化仿真理论、众决策仿真理论、众协作仿真理论、众演化仿真理论;在介绍众智仿真平台基础上,重点阐述基于Agent的众智仿真平台和基于HLA的众智仿真平台
传统的材料研发模式主要是以实验为主的"试错法",周期长,效率低,从新材料的最初发现到最终工业化应用一般需要10~20年。2011年美国提出了"材料基因组计划",其目的就是借助计算手段和数据方法并结合实验,以三位一体的方式,帮助企业把发现、开发、生产和应用新材料的速度提高到目前的两倍,变革传统以实验为主的"试错法"材料研发模式。它强调通过计算与数据的集成,计算数据与实验数据的集成,高通量计算与多尺度模拟的集成从而加快材料研发方法和方式的
《PyTorch深度学习应用实战》以统计学/数学为出发点,介绍深度学习的数理基础,讲解PyTorch的主体架构及最新的模块功能,包括常见算法与相关套件的使用方法,例如对象侦测、生成对抗网络、深度伪造、图像中的文字辨识、脸部辨识、BERT/Transformer、聊天机器人、强化学习、自动语音识别、知识图谱等。本书配有大量案例及图表说明,同时以程序设计取代定理证明,缩短学习过程,增加学习乐趣...
本书系统地讲解了深度学习技术,阐明核心概念和实践编程技术,是开发者、数据科学家、分析师,以及之前没有机器学习或统计经验的人员人员的理想选择。 本书介绍了深度神经网络的人工神经元和全连接、卷积和循环层等基本构建模块,展示了如何使用它们来构建优选的架构。书中还讲解了如何使用这些概念构建计算机视觉和自然语言处理(NLP)网络,包括Mask R-CNN、GPT和BERT。此外,书中还描述了自然语言翻译器和能根据图像内容生成自然语言系统的原
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
服务质量预测是服务计算的一个重要研究分支,是支撑服务发现和服务管理的有力技术工具。经过多年发展,服务质量预测已聚焦到如何利用机器学习技术解决情境感知的应用需求问题。本书围绕此议题,针对静态、动态、多属性、拓扑感知、虚拟机等场景下服务质量预测问题,分别阐述基于近邻效应、矩阵分解、非负多矩阵分解、贝叶斯鲁棒张量分解、深度神经网络、贝叶斯网络等机器学习技术的解决方案,集中体现该领域**的研究成果与发展动态...
非线性算子不动点理论是非线性控制理论的重要组成部分,尤其是非线性算子方程(组)解的迭代逼近问题一直是非线性控制理论领域活跃的研究课题.近年来,在图像处理与强度可调辐射疗法的实际应用背景下,分裂可行性问题成为近期非线性分析的研究热点之一。本专著从三个方面研究分裂可行性问题与广义分裂可行性问题(分裂公共不动点问题、分裂变分不等式问题和分裂公共零点问题)解的迭代逼近。主要体现在新算法设计、空间扩展和参数减弱条件等方面。对于丰富和扩展分裂可行
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
本书跳出传统数据中心建设框架,介绍金融行业、互联网行业绿色、智能的数据中心建设理念和落地方法,能为组织的决策者、管理者、行业专家、研究学者以及各界云专业人士提供思路指引和实操方法,成为业界数据中心建设的一本通鉴。本书涵盖数据中心的规划、设计、建设与运营四个方面,通过多种典型数据中心的介绍,展现数据中心业态的基本格局。 撰写本卷旨在协助读者深入了解数据中心建设的全流程,把握智能、绿色数据中心建设过程中的重要环节和关键基础设施。通过阅读本
本书为数据驱动的复杂工业过程的在线监测及故障诊断方法提供了较为完整的理论框架及案例应用分析。内容包括:大规模多单元过程的分布式监测、多模态工业过程在线监测、非线性过程在线监测、关键性能指标相关过程在线监测、动态时变工业工程在线监测、非稳态间歇过程在线监测、故障溯源诊断。 本书要求读者具有一定的统计知识基础和机器学习相关知识,可供自动化相关领域的科研人员及工程技术人员参考,也可作为自动控制或信息科学等相关专业本科生及研究生的参考用书...
随着人类社会从信息时代向智能信息时代发展,以及第四次工业革命的临近,在新的全球格局和大国竞争的国际环境下,信息科学的战略性地位更加突出,迫切需要加强信息科学的前瞻性和颠覆性技术研究,持续推动信息科学的关键核心技术实现突破,为新时代我国深度参与全球竞争提供强有力的科技保障和核心竞争力,确保我国在未来全球竞争中的战略优势。《中国信息科学2035发展战略》面向2035年探讨了信息科学前沿发展趋势和可持续发展策略,深入阐述了信息科学及其各分支
事件触发采样控制方法近期受到学术界和工业界的广泛关注并迅速发展。本书内容属于控制科学与工程学科,是系统阐述事件触发自抗扰控制器设计方法的第一本专著。本书聚焦在理论研究和工业应用中均备受关注的自抗扰控制方法,着重探讨事件触发自抗扰控制器的系统化设计问题,通过多个具体应用实例展示事件触发自抗扰控制方法在工程系统中的实现和得到的实际效果。本书为事件触发采样控制理论研究提供新的发展方向,也为控制工程师提供利用有限采样信息得到满意控制性能的有效
\\\\\\\"本书凝聚了一个从业多年、仍战斗在办公室工作一线的小秘书的实践经验总结和理论思考成果。它不是以往或粗制滥造、或板着面孔、或不说真话的职场书,而是敢于揭露职场真相的真实手记。 它说真话,告诉你职场到底有什么规矩:你不经常找领导汇报,领导就是不高兴;你写文章不懂得研究借鉴,就是写不好;你老在微信上问“在吗”,别人就是讨厌你。职场规矩就是这样,你看清楚了,就能绕开雷区。 它说人话,用口语化的、轻快活泼的字句来组
本书是一本以数据分析为基础的面向统计学、数据科学等专业的统计学著作。本书的宗旨是为每个人提供数据分析方法,为了降低阅读门槛,几乎不涉及高等数学推导。通过本书的学习,你将学会批判性地思考数据,交流你的发现,并仔细评估他人的论点。 本书内容十分丰富,设置精心,书中提供了大量的案例、示例、图、表、技术提示以及重点和难点警示标签等,并通过T1-84图形计算器、Excel、Minitab和StatCrunch展示了大量实际应用。每章末配有数据项
本书的主要内容分为三个部分。第一部分包括第一章,主要对于组学机器学习的相关概念和理念进行概述,并提出了面向组学数据弱监督特点的机器学习研究范式和方法的整体框架;第二部分为组学的表征学习,具体包括第二至四章,分别介绍对于组学样本进行有效表征的三个层面:度量(第二章),嵌入(第三章),多模态整合(第四章)。该部分的机器学习方法有助于克服组学数据的不准确监督瓶颈;第三部分为组学的弱监督学习,具体包括第五至九章,分别介绍了弱监督场景下的组学数
工业过程经常受时滞、故障、多阶段、不确定性、未知干扰等因素的影响,给优选控制带来了巨大挑战,本书研究了基于LMI的时变时滞工业过程鲁棒预测控制方法,主要工作如下所示:(1)针对工业过程具有不确定和未知干扰等特性,提出了一种时滞依赖的鲁棒约束模型预测控制方法。考虑工业过程具有部分执行器故障,提出了一种鲁棒约束模型预测容错控制方法。通过TTS20水箱系统、多输入多输出温室过程仿真表明了方法的有效性。(2)针对具有区间时变时滞、未知干扰和强
本书针对各种广义Sylvester矩阵方程(GSE)提出了一种简洁、完美的统一参数化解,当参数化矩阵F为Jordan标准型时,此解退化为特殊的向量形式,而当F是对角矩阵时,此向量形式更为简洁。全书共9章:第1章介绍几种GSE并且对其解做简单回顾;第2、3章通过四种典型的控制设计问题说明GSE的重要性并且讨论多项式矩阵的F-互质;第4~7章给出GSE的参数化解;第8~9章介绍正常Sylvester方程的解,其中包括了有名的连续及时变Ly
本书主要详细介绍应用于区块链的新型密码技术。主要包括区块链安全基础、区块链安全技术、盲签名、聚合签名、代理重签名、属性基加密、签密、可搜索加密等内容。不仅包括密码体制的安全模型、方案设计和安全性证明,同时也涵盖了区块链安全中密码技术的近期新研究成果...
这是一部有关计算机科学和人工智能之父艾伦?图灵的科普佳作,它生动地介绍了图灵的生平,以通俗易懂的语言展现了图灵在计算机科学、数理逻辑、密码学、人工智能、人工生命、认知科学、机械化数学等诸多领域的杰出成就,其中不乏一些高屋建瓴的思想。例如,作为通用计算模型的图灵机、对判定问题的否证、机器学习的本质、形态发生的动力学解释等。 本书内容细致严谨,从多个视角为我们描述了真实而立体的图灵,可作为研究计算历史的重要参考文献。图灵对国家的无私奉献、
粒计算采用模拟人类大脑的认知思维规律,从而提高解决复杂问题的效率,已经在智能信息处理领域发挥了重要的作用。本书重点从多粒度的视角研究不确定性问题。从多粒度建模和决策两个角度出发,研究多粒度知识空间的结构特征,并在多粒度知识空间的框架下研究不确定性问题的近似描述、粒度优化模型、动态更新模型、决策粒层选择模型及其多粒度联合决策模型等问题...
本书由浅入深,从原理到实践,从攻到防,循序渐进地介绍了备受信息安全行业青睐的ATT&CK 框架,旨在帮助相关企业更好地将 ATT&CK 框架用于安全防御能力建设。全书分为5 部分,共 17 章,详细介绍了 ATT&CK 框架的整体架构,如何利用 ATT&CK 框架检测一些常见的攻击组织、恶意软件和高频攻击技术,以及 ATT&CK 在实践中的落地应用,最后介绍了MITRE ATT&CK 相关的生态项目,包括 MITRE Engage 以
本书主要通过对二进制代码安全性进行分析来介绍Linux系统安全。本书共分为6章,首先对Linux系统安全和二进制代码安全性分析进行了概述;然后详细地介绍了二进制代码的生成以及二进制代码信息的收集;在此基础上,接着对静态二进制代码分析和二进制代码脆弱性评估进行了深入的探讨;最后详细介绍了二进制代码漏洞利用。为了帮助读者更好地掌握相关的理论知识和技术原理,本书穿插了作者亲自实践过的软件源码,并对源码的关键部分进行了说明。 本书适合具有一定
本书全面讲解了建立5G无线网络所需的各种技术。书中介绍了当前流行的新兴无线网络,包括ad hoc网络、传感器网络、多跳蜂窝网络、认知无线电网络、异构网络、自组织网络、容迟网络、复杂网络、软件定义网络等,讲解了大量的网络技术、协议与算法;同时讨论了5G无线网络采用的新技术,如大规模MIMO技术、毫米波通信技术和云计算等。本书还将重点讨论网络服务提供商、运营商、监管机构及学术界关注的各种商业模式...
本书系统介绍众包学习的概念、前沿课题、研究体系和应用实践。在基础知识方面,本书介绍众包的起源与发展、众包技术的发展方向、分析众包技术给机器学习带来的机遇与挑战。在前沿技术方面,本书详细阐述众包标注真值推断与面向众包数据的预测模型学习等前沿研究领域。在应用实践方面,本书结合营销智能国家新一代人工智能开放创新平台建设,覆盖偏置标注环境下的真值推断、众包标签噪声处理、众包预测模型学习、众包主动学习等典型研究案例...
本书系统地介绍了非线性系统的自适应模糊控制的基本内容和方法,力图概括国内外近期新研究成果。主要内容有:非线性系统的自适应模糊控制设计方法与稳定性分析;非线性系统的自适应模糊H∞控制设计方法与稳定性分析;非线性系统的自适应模糊滑模控制设计方法与稳定性分析;非线性系统的自适应输出反馈模糊控制设计方法与稳定性分析;基于高增益观测器非线性系统的自适应输出反馈模糊控制设计方法与稳定性分析;多变量非线性系统的自适应模糊控制设计方法与稳定性分析;多
本书介绍了深度学习的体系结构,以及在各种NLP任务的应用,包括文档分类、机器翻译、语言建模和语音识别。并提供使用真实世界的应用程序的工具和库的介绍。为NLP和语音识别的深度学习解释了适用于NLP和语音的深度学习方法,并提供了实际的案例研究与代码...
学科的范式(科学观与方法论)是指导学科研究的**引领力量。然而作者发现:作为信息学科高级篇章的人工智能却遵循着物质学科的范式,使人工智能的研究严重受限。因此,本书实施了人工智能的范式革命:总结了信息学科的范式,以此取代物质学科范式对人工智能研究的统领地位;在信息学科范式的引领下,构筑人工智能的全局模型,揭示普适性智能生成机制,开辟机制主义的人工智能研究路径,重构人工智能的基本概念;发掘信息转换与智能创生定律,创建机制主义通用人工智能理
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。本书适合
本书以应用需求(领域驱动)为导向,系统介绍了本书作者多年在领域驱动空间模式挖掘技术方面的研究成果。具体包括不需要距离阈值的空间co-location模式挖掘技术、极大频繁空间co-location模式挖掘技术、极大亚频繁空间co-location模式挖掘技术、SPI-闭频繁co-location模式挖掘技术、非冗余co-location模式挖掘技术、高效用co-location模式挖掘技术、实例带效用的高效用co-location模式
宋瑞祥 著
刘争争
[日]熊田千佳慕 著,张勇 译
梁实秋
[英]蕾秋·乔伊斯 著,焦晓菊 译
老王子
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