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《深度学习经典案例解析（基于MATLAB）》分为“基础篇”“应用篇”和“实战篇”。通过17个案例循序渐进地介绍了深度学习网络的构建、训练、应用，以及如何基于MATLAB快速生成可执行的C、C++代码并在硬件上部署实现，内容讲解由浅及深、层层递进。本书所讲解的案例均配有代码实现，并对代码进行了详细注解，读者可通过阅读代码对本书讲解的内容进行更加深入的了解。《深度学习经典案例解析（基于MATLAB）》适合对人工智能、深度学习技术感兴趣的工
本书为“类脑计算与类脑智能研究前沿”系列之一。本系列图书正是在中国“脑计划”这一重量发展战略大背景下，全面梳理我国在类脑计算与类脑智能领域的创新性前沿成果，填补我国在类脑计算与类脑智能在出版领域的空白。本系列图书以专题论述的方式，邀请国内类脑计算领域、脑影像及图谱领域、神经科学领域、人机交互领域、语言处理领域有造诣的学者合力撰写完成。图书主要围绕类脑计算与类脑智能方向的前沿创新技术，介绍类脑计算与类脑智能相关的概念理论、模型和应用，并
本书主要内容包括普通最小二乘法回归、岭回归、Lasso回归、弹性网络回归、正交匹配追踪回归、贝叶斯回归、广义线性回归、随机梯度下降回归、被动攻击回归、鲁棒回归、多项式回归、支持向量机回归、核岭回归、最近邻回归、高斯过程回归、决策树、神经网络模型、保序回归、岭分类、逻辑回归分类、随机梯度下降分类、感知机、被动攻击分类、支持向量机分类、最近邻分类、高斯过程分类、朴素贝叶斯模型、决策树分类和神经网络分类、无监督学习、半监督学习等。全书结合具
本书讲述了深度学习架构与实践，共分为两个部分，部分（即～6章）为基础理论，主要对深度学习的理论知识进行了详细的讲解；第2部分（即第7～12章）为应用实践，以具体的实际案例为场景，通过理论和实践相结合的讲解方式使读者能够对深度学习技术有更好的理解。本书可以为读者提供一条轻松、快速入门深度学习的路径，有侧重地阐明深度学习的经典知识和核心要点，从架构和实践两个方面，让读者对深度学习的系统架构和若干领域的应用实践有清晰和深入的掌握。
本书使用新的TensorFlow 2作为语音识别的基本框架，引导读者入门并掌握基于深度学习的语音识别基本理论、概念以及实现实际项目。全书内容循序渐进，从搭建环境开始，逐步深入理论、代码及应用实践，是语音识别技术图书的优选。 本书分为10章，内容包括语音识别概况与开发环境搭建、TensorFlow和Keras、深度学习的理论基础、卷积层与MNIST实战、TensorFlow Datasets和TensorBoard详解、ResN
本书以WebFieldJX300XP系统为对象，在介绍基于网络的新型集散控制系统基本知识以及组成和特点的基础上，重点对WebFieldJX300XP集散控制系统的硬件、软件体系结构、现场控制站、操作站、工程师组态以及在过程控制中的应用等内容进行详细论述。 全书共9章，由基础篇、系统篇、综合篇三个单元组成。基础篇主要介绍集散控制系统发展状况、基本组成和特点，集散控制系统的硬件、软件体系结构，集散控制系统的工程项目设计技术以及性能评价
本书以案例介绍的形式为主，从基础创新、产业落地、防疫抗疫、应用场景等多个方面展现上海人工智能发展情况。这是一份地区发展人工智能产业的“建议书”，更是一份企业商业落地人工智能的“指导手册”...
本书主要介绍智能机器人系统的运动控制、智能感知、通信系统、视觉技术、语音技术、导航与路径规划等内容。本书注重系统性、全面性，特别是将 的无线传感器网络与智能机器人、服务机器人的语音合成与识别技术等内容引入教学中。 本书编撰从创新能力较强的应用型人才培养角度出发，重视理论与实践的结合。本书力求深入浅出，并将系统性、全面性和前沿性结合起来，可作为高等院校智能科学与技术、计算机、自动化、电子信息与机械电子工程等专业的本科生和硕士生的教
本书针对上述问题从属性入手, 分别围绕基于深度学习及知识挖掘、多源域属性自适应、属性扩展和相对属性4个方面进行展开, 共13章。其中, 第3章-第6章为基于深度学习及知识挖掘的零样本图像分类 ; 第7章-第8章为基于属性自适应的零样本图像分类 ; 第9章-第11章为基于属性扩展的零样本图像分类 ; 第12章-第13章为基于相对属性的零样本图像分类...
《图解机器学习》用丰富的图示，从ZUI小二乘法出发，对基于ZUI小二乘法实现的各种机器学习算法进行了详细的介绍。第Ⅰ部分介绍了机器学习领域的概况；第Ⅱ部分和第Ⅲ部分分别介绍了各种有监督的回归算法和分类算法；第Ⅳ部分介绍了各种监督学习算法；第Ⅴ部分介绍了机器学习领域中的新兴算法。书中大部分算法都有相应的MATLAB程序源代码，可以用来进行简单的测试...
本书从工业界一线算法工作者的视角，对深度强化学习落地实践中的工程经验和相关方法论做出了深度思考和系统归纳。本书跳出了原理介绍加应用案例的传统叙述模式，转而在横向上对深度强化学习落地过程中的核心环节进行了完整复盘。主要内容包括需求分析和算法选择的方法，动作空间、状态空间和回报函数设计的理念，训练调试和性能冲刺的技巧等。本书既是前人智慧与作者个人经验的交叉印证和精心整合，又构成了从理论到实践再到统一方法论的认知闭环，与市面上侧重于算法原理
本书首先从人工智能的定义讲起，就人工智能的早期历史、思维和智能的内涵、新千年人工智能的发展进行了简要论述。第二部分详细讲述了人工智能中的知识表示、机器学习、神经网络与深度学习、智能语音技术、计算机视觉、自然语言处理和知识图谱技术等基础知识，并通过人工智能在医疗、交通、生活、金融、零售、安防中的经典的成功应用案例让读者更好的了解人工智能技术的发展和我们生活的关切度。很后对人工智能的未来进行了展望，提出人工智能背景时代下大学生就业和创业前
计算机视觉解决方案日益普及，在医疗、汽车、社交媒体和机器人等领域取得了不错的进展。 《计算机视觉实战：基于TensorFlow 2》将帮助你了解全新版本的谷歌机器学习开源框架TensorFlow 2，你将掌握如何使用卷积神经网络（CNN）完成视觉任务。 《计算机视觉实战：基于TensorFlow 2》从计算机视觉和深度学习基础知识开始，教你如何从头开始构建神经网络。你将掌握一些让TensorFlow成为广泛使用的Al库的特性，
本书深入浅出讲解深度学习，对复杂的深挖其本质，让其简单化；对简单的深挖其联系，让其丰富化。从理论知识到实战项目，内容翔实。 本书分为两篇，基础篇主要讲解深度学习的理论，实战篇是代码实践及应用。基础篇（~13章）包括由传统机器学习到深度学习的过度、图像分类的数据驱动的方法、Softmax损失函数、优化方法与梯度、卷积神经网络的各种概念、卷积过程、卷积神经网络各种训练技巧、梯度反传、各种卷积网络架构、RNN递归神经网络和序列模型、基于DL
本书理论与实践相结合，系统阐述强化学习的基础知识，以及如何动手编写智能体以执行一系列实际任务。通过阅读本书，读者将获得深层Q网络、策略梯度方法、连续控制问题以及高度可扩展的非梯度方法等主题领域的可行洞见，还将学会如何构建一个经过强化学习训练、价格低廉的真实硬件机器人，并通过一步步代码优化在短短30分钟的训练后解决Pong环境。此外，本书还专门介绍了强化学习的新发展，包括离散优化（解决魔方问题）、多智能体方法、Microsoft的Tex
本书是一本看懂计算机视觉的实战指南，使用理论与实践相结合的思想，真正一站式搞定理论学习、算法开发到模型部署上线。 全书内容共分为四个部分。部分包括、2章，主要讲解深度学习和计算机视觉基础，如计算机视觉领域的经典网络和常见的目标检测算法；第二部分包括第3～6章，主要讲解图像处理知识，结合应用案例，对知识点进行分析说明；第三部分包括第7～11章，主要讲解计算机视觉中的实战项目，对实现细节做了追本溯源的讲解；第四部分包括2～13章，主要讲解
本书通过示例向你展示如何通过敏捷过程交付良好的数据产品，以及如何组织和管理快节奏的团队，在生产环境中解决大规模的新数据问题。它将为你提供组织工作的方法，如何为数据设置可交付成果，如何在看似永无止境的任务中管理时间，如何理解数据，以及如何增加团队的透明度。书中所有的例子都来自真实的团队、真实的会议和真实的数据...
正如本书前言所讲，这是一本内容比较全面且易于理解的介绍人工认知系统的科普读物。全书首先对人工认知系统做了操作性定义，然后在余下的章节中介绍了自治性、具身化、学习与发展、记忆与前瞻、知识与表征以及社会认知等关键问题。考虑到读者群体，作者没有涉及“如何构建人工认知系统”等具体算法的内容，也没有讲到机器意识等比较艰深的领域。在结构上，全书可以划分为正文与页下注两部分，可以看作是故事的两条主线。正文着重对关键问题做简明的描述，而页下注则讲到了
本书介绍了实现嵌入式深度学习的算法和硬件实现技术。作者描述了应用、算法、电路级的协同设计方法，这些方法有助于实现降低深度学习算法计算成本的目标。这些技术的影响显示在四个用于嵌入式深度学习的硅原型中...
在本书中，作者先描述了人工智能的缺陷（一个关键的缺点是:它没有具象化），然后提出了一种制造类人机器人的不同方法：成长型机器人，它受到成长心理学及其对早期婴儿行为的描述的启发。他讲述了自己对iCub类人机器人的实验，以及它从新生儿水平到相当于9个月大的婴儿的能力水平的成长，解释了iCub如何从自己的经验中学习...
本书是算法竞赛领域一本系统介绍竞赛的图书，书中不仅包含竞赛的基本理论知识，还结合多个方向和案例详细阐述了竞赛中的上分思路和技巧。全书分为五部分：部分以算法竞赛的通用流程为主，介绍竞赛中各个部分的核心内容和具体工作；第二部分介绍了用户画像相关的问题；第三部分以时间序列预测问题为主，先讲述这类问题的常见解题思路和技巧，然后分析天池平台的优选城市计算AI 挑战赛和 Kaggle 平台的Corporación Favorita Grocery
本书对目前自动驾驶的构成及工作原理进行了阐述,主要内容包括自动驾驶概论、自动驾驶基本结构 与组成、自动驾驶感知与定位系统、自动驾驶决策与规划、自动驾驶控制系统、自动驾驶线控系统与动力电 池系统、自动驾驶发展环境等。 本书内容深入浅出、图文并茂、结合实际、专业性强,适合自动驾驶行业研究人员、从业人员和有意向 从事自动驾驶领域工作的读者阅读,同时也可供高等院校对自动驾驶感兴趣的理工科学生学习参考...
本书的编程语言以MATLAB为主，分别从学习方式和理论知识两个方面来对机器学习（实现人工智能的方法）的算法进行分类介绍。通过阅读本书，读者可以对人工智能的子集——机器学习形成一个系统、全面、完整的认识，并且在今后的研究工作中逐步拓展，*终形成自己的体系。全书共6篇，分别为特征处理算法、分类和聚类算法、神经网络算法、优化算法、基于不同数学思想的算法以及集成算法，每一篇都对该类别中常见算法的思想、流程、核心知识和优缺点等内容进行了详细介绍
音乐是人类思维的产物，以物理波形为载体，传递着人们对生活的理解和主观感受。情感是音乐先天的属性，音乐是非常能够表达人类思想和传播文化的途径。人工智能发展到今天也不同程度地遇到了“语义瓶颈”，如何让机器理解和表达人类情感，成为人工智能技术无法跨越的鸿沟。 为了探索机器理解语义的方法，《AI探视人类情感原理与实践：人工智能驱动的音乐信息检索（全彩印刷）》从音乐这一情感载体人手，详细论述了从基于音乐内容到音乐语义的信息检索模式，从而为
本书系统讲解智能手机的各种功能与软件操作。全书从接打电话到微信聊天，从拍照片、录视频到看电视、听广播，从查询、缴费到买药、购物，从预约订票到欢乐出行，为老年人详细呈现使用智能手机满足衣食住行需求的操作全流程，并为老年人提供丰富实用的智能手机操作小妙招、操作警惕。 整本书内容丰富、条理清晰、深入浅出，是老年人学习操作智能手机的实用读本...
本书从传感器的基础理论入手，围绕传感技术的应用，介绍现代传感技术的共性知识，通过介绍典型传感技术和实际应用中传感系统的组成、结构，使读者掌握传感器及测试系统的原理、结构和应用的一般规律，以便举一反三，能通过检索、阅读相关资料轻松使用新的传感器。书中内容既有传统传感器，又有近年出现的新传感技术介绍，体现了现代传感技术的发展脉络。本书内容突出传感领域的共性知识，涉及面宽，实用性强，适合作为仪器仪表、电子信息、自动化、机械工程、物理、材料等
本书以当下*为流行的物联网技术——智能家居为知识主体，通过对智能家居工程设计与布局入手，依托智能家居控制主机对智能家居设备进行开发。全书分为四篇：智能家居基础理论，智能家居工程应用，智能家居综合案例的开发和走进智能家居生产企业。全书以工程案例驱动的方式，理论与实践相结合，引导读者循序渐进地完成智能家居知识的学习和智能家居案例的二次开发，通过视频+音频+二维码免费观看相关项目的微课视频，完成智能家居的搭建。本书案例丰富，图文并茂，通俗易
智能化变革将是一轮经济社会全面变革，涉及科学研究、技术创新、商业落地、社会融合、科技伦理等方方面面。本书立足技术趋势，着眼业界动向，给出对人工智能理论、技术、产业化和社会融合等方面趋势的科普解读，希望对读者开展人工智能科学研究、产品研发和行业应用等有所启发。 本书不是一本纯技术类图书，但部分有关技术趋势的章节，还需要读者具备一定的信息技术基础知识。本书内容对于帮助读者深化认识人工智能技术本质和价值逻辑，拓展智能化变革未来趋势的视野具
本书是人工智能和机器学习领域专业多年实践的结晶，深入浅出讲解机器学习应用和工程实践，是对机器学习工程实践和设计模式的系统回顾。全书分别从项目前的准备，数据收集和准备，特征工程，监督模型训练，模型评估，模型服务、监测和维护等方面讲解，由浅入深剖析机器学习实践过程中遇到的问题，帮助读者快速掌握机器学习工程实践和设计模式的基本原理与方法。 本书内容安排合理，架构清晰，理论与实践相结合，适合想要从事机器学习项目的数据分析师、机器学习工程师以及
本书对机器学习算法的基本原理和Python程序实现进行了系统的介绍，每种算法都采用Sklearn程序实现并用Matplotlib进行数据可视化。为了帮助读者更加高效、直观地学习，作者为本书录制了13个微课视频，读者可以用手机扫描书中的二维码进行观看，也可以将视频下载后进行观看。本书共8章，包括机器学习概述、Python机器学习与可视化、关联规则与推荐算法、聚类算法、分类算法、回归与逻辑回归、人工神经网络、支持向量机等内容。本书可以作为
深度学习神经网络是机器学习中发展很快的领域。它作为一个强大的计算工具，用于基于明确定义的计算体系结构来解决预测，决策，诊断，检测和决策问题。它已成功地应用于从计算机安全，语音识别，图像和视频识别到工业故障检测，医疗诊断和金融等广泛领域的应用。这本综合教科书是新兴领域的本。文中简要地展示了许多案例研究。它的目的是作为一个学期的研究生级别的大学文本，并作为工业，医学和金融研究的研究和开发机构的教科书...
本书介绍了如何使用scikit-learn、TensorFlow等关键库来有效解决现实世界的机器学习问题。本书着重于实用的解决方案，提供多个案例，详细地讲解了如何使用Python生态系统中的现代库来构建功能强大的机器学习应用程序；还介绍了分类、聚类和推荐引擎等多种机器学习算法，以及如何将监督学习和无监督学习技术应用于实际问题；很后，介绍了强化学习、深度神经网络和自动机器学习等应用示例。 本书适合数据科学家、机器学习开发人员、深度学习爱
● 《脑机穿越》讲述了“人机融合”的未来，即“脑机接口时代”的到来！在未来科技的驱动下，科幻大片的场景已逐渐走入现实。人类通过思维控制人造工具，如今听起来无法想象的事情，在未来会成为常态。从海洋深处到超新星禁区，甚至到我们体内细胞间的微小裂缝，人类的触及范围将追上我们探索未知领域的野心。 ● 《脑机穿越》也是“脑机接口”的简要发展史。作者尼科莱利从脑机接口对传统神经科学的颠覆，到早期的“信息输出”，即机器如何读取大脑信息；再到现在科
本书既是关于联邦学习技术和上手实践方法的介绍，又是关于联邦学习在业界，特别是金融科技行业应用实践的案例展示。 章介绍联邦学习的发展背景和历程，以及金融业中数据共享的机遇和挑战。第2章~第5章介绍不同类型的机器学习方法在联邦学习模式下的实现，以及关键算法原理。第6章介绍联邦学习开源框架FATE的架构和部署，以及在金融控股集团内大数据平台上建立跨机构统一数据科学平台的实施方案。第7章从建模者的角度展示了典型建模流程的实战过程。第8章和第9
本书分两篇全面介绍了自动化技术及多学科交叉的机器人技术在工业中的应用。篇工业自动化篇介绍了自动化、基本规律和原理，讲解了气动和液压的重要概念及其在工业自动化中的应用，详述了泵和压缩机、流体配件、气缸与马达、控制阀，并对回路及其在液压、气动和流体设计中的应用进行了讨论，同时介绍了工业自动化中的电气控制和电子控制。第2篇机器人技术篇概述了机器人技术，介绍了机器人传感器、机器人末端执行器、机器人编程、机器人技术在工业中的应用，以及实时嵌入式
《写给新手的深度学习 2——用 Python 实现的循环神经网络 RNN 和 VAE、GAN》一书以Python 为基础，不借助 TensorFlow、PyTorch 等任何框架，以浅显易懂的语言对循环神经网络RNN 及生成模型中的 VAE、GAN 的构建方法进行了详细解说。其中在前 3 章对深度学习和Python 编程及数学的相关知识进行了简要概括，然后依次介绍了 RNN、LSTM、GRU、VAE、GAN 的工作原理及编程实现，这也
本教材是根据高等教育教学要求及教学改革发展的需要，以“必需、够用”为原则，注重理论与实践、学校与企业实际相结合，结合高等院校近年来教学改革的经验与成果进行编写的。 全书共分为6个项目，分别为初识SolidWorks 2016、工业机器人零部件二维草图设计、工业机器人零部件造型设计、工业机器人零部件装配仿真、工业机器人零部件工程图设计、工业产品三维逆向建模设计，下设20个任务，分别是SolidWorks 2016界面的基本操作、Soli
2016年，一只阿法狗（AlphaGo）为全世界打开了一条窄窄的门缝，通往未来之路就此展现。通过超强硬件和大量的数据积累，人工智能浪潮第三次兴起。借助人工智能技术，公安部门可以轻松抓捕潜逃多年的罪犯，“AI换脸”已经成为普通用户的娱乐方式之一，智慧城市、自动驾驶开始在多个城市有试点……GPT-3、Switch Transformer开启了新的时代，而智源研究院的悟道2.0参量则高达1.75万亿。训练有素的结构生物学家花费上千万美元历时
《TensorFlow深度学习——手把手教你掌握100个精彩案例（Python版）（人工智能科学与技术丛书）》是一本系统论述TensorFlow编程的新形态图书（含纸质图书、程序代码及微课视频）。全书分为22章：第1～5章介绍了TensorFlow基础；第6～8章介绍了神经网络多层感知层编程；第9～12章介绍了人工智能数学；第13章介绍了存储和读取；第14章介绍了回归预测数据结果；第15～17章介绍了图形辨识和CNN；第18～20
经过亿万年进化，生物具有超强视感知能力，尤其是鸟类具有很好的高空高速下的视感知能力。因此，研究鸟类和哺乳类动物视感知通路的神经信息处理机制，构建信息处理的编解码模型，并以此建立类脑算法，已经被证明是为视觉脑机制研究提供理论指引、提高机器视觉系统性能的有效途径。在此思路指引下，本书首先介绍了鸟类脑和哺乳类脑的视觉系统解剖结构和生理学基础，以及视觉神经机制解析与建模基础；然后阐述了鸟类和哺乳类动物视觉系统工作机理与信息处理机制，重点研究了
《Python 自然语言处理入门》是一本使用 Python 解释在人工智能领域备受关注的自然语言分析方法的入门书，内容涵盖“检索技术”“实体提取”“关系提取”“语素分析”和“评估 / 情感 / 概念分析”等自然语言处理中的常用知识，同时对传统技术和引入了 AI 新技术的特点作了对比。全书以一线 AI工程师的实际项目经验为后盾，对自然语言处理的要点进行了归纳总结，并介绍了使用 Python 程序、API、商业服务（IBM Watson）
本书从技术、应用和产业3个维度为切入点，对智能语音语义领域相关的热点和趋势展开研究。本书首先以“从人际交流到人机对话”开篇，讲述人类语音生成、传播和感知的过程，引发对于机器智能语音听说的思考，进而阐述技术探索发展史；分析了以语音交互为核心的技术现状，综合剖析提出全双工、端到端模型构建、语音假冒攻击等热点；其次，从政策、投融资和产业规模上，分析整体智能语音产业环境，纵观国内外企业在相关技术和产品上的积极布局，介绍了智能语音的产业链和产业
本书以实战为主，通过丰富的实战案例向读者介绍深度学习可应用和落地的项目，书中所有案例都基于Python+TensorFlow 2.5+Keras技术，可用于深度学习课程的实战训练。本书配套示例源码、PPT课件、思维导图、数据集、开发环境与答疑服务。 全书共分11章。第1章讲解深度学习的概念、流程、应用场景、模型分类和框架选择，第2～11章列举深度学习的项目实战案例，包括手写体识别、数据集分类、情感分类、文本情感分类、编码器、汉字
本书为面向高校本科生的机器学习课程教材, 主要内容分为数学基础、回归模型、分类模型、无监督学习、学习理论与概率图模型六大章节, 涵盖机器学习领域的基本概念、典型案例、最新成果、热点问题等内容...
本书按照无人驾驶的发展时间顺序，详细介绍了无人驾驶前世、孕育、成长、爆发和未来五个阶段的核心技术发展，以及有关无人驾驶市场、商业模式、生态等商业应用情况。 本书尽可能地囊括无人驾驶的核心知识点，既包括激光雷达、高精地图、ADAS、整车电子电气架构、人工智能芯片、域控制器、深度学习算法、线控底盘、车联网、智能座舱等知识；也包括无人驾驶的全球政策、商业落地场景以及面临的主要挑战。 由于无人驾驶涉及很多专业的理论知识，本书会对核心技术进
本书首先介绍深度学习方面的数学知识与Python基础知识，线性模型中的线性回归模型和logistic模型；然后讲述正向传播算法、反向传播算法及深度神经网络的完整训练流程，输出层的激活函数和隐藏层的常见激活函数，深度学习的过拟合和欠拟合，应对过拟合的方法，以及使用TensorFlow 2建立深度神经网络模型的步骤；接着介绍卷积神经网络及其两个重要的组成部分—卷积和池化，以及如何使用TensorFlow 2建立卷积神经网络；很后讨论如何从
《人工智能——何时机器能掌控一切》共12章，从历史、社会、哲学和人文等多学科角度审视人工智能技术的过去、现在和未来；既涵盖了逻辑运算等经典的人工智能算法，又引入了量子计算等前沿的人工智能技术；既强调了人工智能对人类生活和社会各个方面的正面促进作用，又指出了其高能耗等缺点。 通过阅读《人工智能——何时机器能掌控一切》，零基础的读者可以快速了解人工智能的概念、历史和发展趋势；略知一二的入门者可以深入学习人工智能的常用算法和技术；经验丰富的
本部分首先阐述自然语言理解的发展脉络和理解逻辑，主要围绕语言符号、处理体系、语义理解等进行探讨，引出自然语言理解的自动分析原理和方法，包括自然语言特征、统计学习、机器学习、深度学习、知识图谱等。 第1章概述自然语言发展脉络，描述了语言理解的研究现状、商业形势、认知突破口和未来预测。 第2章梳理语言理解的演变流程，介绍我们面临的各类自然语言理解任务，最后给出语言理解的研究体系框架，引出自然语言理解的基础——自然语言处理。 第3
机器学习是人工智能发展和研究过程中得到很广泛重视和应用的方向，与人工智能并行发展的量子计算，其被广泛关注的领域之一是量子机器学习算法。量子计算的到来使现有的密码算法受到冲击，而建立在密码学大厦之上的区块链技术也将受到影响，基于量子密码体系的区块链即量子区块链系统便是一种探索。本书主要对机器学习、深度学习、区块链和量子计算技术及其应用进行全面介绍和论述，主要内容包括机器学习基础原理、量子信息与量子计算、量子计算与机器学习、区块链技术基础
随着语音算法技术的不断发展与完善，如何进行工程落地成为语音商业应用中普遍面临的问题。工程落地不仅要考虑模型效果，还要考虑资源占用、模块联调且整个架构要具有可靠性、可扩展性和可维护性。本书围绕如何从零构建一个完整的语音识别系统，深入浅出地介绍了语音识别前端算法、语音识别算法及说话人日志算法原理；基于Kaldi的模型训练；语音识别工程落地和服务搭建。本书适合作为语音技术研究人员及对语音技术感兴趣的开发人员的参考用书...
老王子
[英]蕾秋·乔伊斯 著,焦晓菊 译
[日]熊田千佳慕 著,张勇 译
梁实秋
林奕含
宋瑞祥 著
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