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本书通过对Kaldi已有训练脚本的梳理和引导, 帮助读者快速搭建可用的语音识别系统。主要内容包括: 语音识别技术基础 ; 数据整理 ; 经典声学建模技术 ; 构图和解码 ; 关键词搜索与语音唤醒等...
本书结合了笔者构建人工智能产品的实际经验, 从人工智能产品流程、行业能力模型、人工智能技术等方面详细地叙述了人工智能产品的构建过程, 特别突出了人工智能技术应用于行业的分析方法。本书也阐述了人工智能产品经理的工作流程、思维方式及成长路径...
以前,技术只是工程师操心的事;如今,技术是工程师、产品经理、企业家共同操心的事,他们只有通力合作才能驾驭强大的技术,进而取得商业上的成功。如今讲人工智能的书大多属于两种类型:种面向广大公众进行人工智能科普;第二种针对专业技术人员详细讲解人工智能的技术。这两种书,产品经理虽然都可以阅读,但他们更迫切需要第三种――从商业的角度讲人工智能,以产品的方式让人工智能落地的书,而本书正是这种少数类型。本书具有针对性强、系统性强、实操性强、原创度高
集成学习方法是一类优选的机器学习方法,这类方法训练多个学习器并将它们结合起来解决一个问题,在实践中获得了巨大成功。全书分为三部分。部分主要介绍集成学习的背景知识;第二部分主要介绍集成学习方法的核心知识,包括Boosting、Bagging、Random Forests等经典算法,平均、投票和Stacking等模型和方法、相关理论分析工作,以及多样性度量和增强方面的进展。第三部分介绍集成学习方法的进阶议题,包括集成修剪、聚类集成和集成学
这是一本关于Python的图书,采用基于任务的方式来介绍如何在机器学习中使用Python。书中有近200个独立的解决方案(并提供了相关代码,读者可以复制并粘贴这些代码,用在自己的程序中),针对的都是数据科学家或机器学习工程师在构建模型时可能遇到的很常见任务,涵盖很简单的矩阵和向量运算到特征工程以及神经网络的构建。本书不是机器学习的入门书,适合熟悉机器学习的理论和概念的读者摆在案头作为参考,他们可以借鉴书中的代码,快速解决在机器学习的日
作者高焕堂通过他40多年的工作经历,通过简单易懂的AI模型训练案例,教会读者如何利用Python与TensorFlow软件平台进行学习并掌握AI编程。文笔生动有趣,案例简单易上手,是中初级读者快速掌握Python的很好的入门图书。高焕堂老师在中国台湾/大陆都有多年的实体从业经验,并为华为、腾讯(成都)和百度的高级设计师和IT架构师授课。...
介绍无人驾驶这个庞当的AI综合体推荐的技术点。在版的基础上,更新很近一两年的技术发展变化,并补充新的知识点,如高清激光雷达、对抗样本攻击等内容,辅以开源代码实践...
《强化学习(第2版)》作为强化学习思想的深度解剖之作,被业内认可为是一本强化学习基础理论的经典著作。它从强化学习的基本思想出发,深入浅出又严谨细致地介绍了马尔可夫决策过程、蒙特卡洛方法、时序差分方法、同轨离轨策略等强化学习的基本概念和方法,并以大量的实例帮助读者理解强化学习的问题建模过程以及核心的算法细节。 《强化学习(第2版)》适合所有对强化学习感兴趣的读者阅读、收藏...
本书是一本机器学习算法方面的理论+实践读物,主要包含机器学习基础理论、回归模型、分类模型、聚类模型、降维模型和深度学习模型六大部分。机器学习基础理论部分包含、2章,主要介绍机器学习的理论基础和工程实践基础。第3章是回归模型部分,主要包括模型的建立、学习策略的确定和优化算法的求解过程,很后结合三种常见的线性回归模型实现了一个房价预测的案例。第4至11章详细介绍了几种常见的分类模型,包括朴素贝叶斯模型、K近邻模型、决策树模型、Logist
本书从大数据切入,引入与之息息相关的统计学,深入浅出地讲述了在“数据为王”的时代下,统计学作为分析、解读数据的学科,如何为商业、社会、生活等领域提供决策支持。全书分为8章,章概述了大数据时代下的统计学,讲解了统计学的基本原理、应用领域及数据的获取方法。第2、3章讲述了统计学在思想方法及数据表述上和大数据处理方法的异同;第4章介绍了对统计学影响深远的正态分布;第5章探讨了在大数据时代统计推断是否失效;第6章重点从统计学视角讲述了大数据时
本书从人工智能与人的生存这个大的命题出发,围绕人工智能与人的生存、生活及发展这三个维度而展开,进行了较为全面的论述,对人们日常生活中的人工智能运用的一些困境和出路进行了分析,带有一定的人工智能知识的科普目的,以化解人工智能时代人们生存的忧虑,从而促进人们以更加积极的心态、更充分的准备应对人工智能时代的到来...
本书系统介绍了视觉 SLAM(同时定位与地图构建)所需的基本知识与核心算法,既包括数学理论基础,如三维空间的刚体运动、非线性优化,又包括计算机视觉的算法实现,例如多视图几何、回环检测等。此外,我们还提供了大量的实例代码供读者学习研究,从而更深入地掌握这些内容。本书可以作为对 SLAM 感兴趣的研究人员的入门自学材料,也可以作为 SLAM 相关的高校本科生或研究生课程教材使用...
《移动深度学习》由浅入深地介绍了如何将深度学习技术应用到移动端运算领域,书中尽量避免罗列公式,尝试用浅显的语言和几何图形去解释相关内容。本书章展示了在移动端应用深度学习技术的Demo,帮助读者建立直观的认识;第2章至第4章讲述了如何在移动端项目中应用深度学习技术;第5章至第8章的难度略大,主要讲述如何深入地调整框架,适配并定制自己的框架。《移动深度学习》适合移动端研发工程师阅读,也适合所有对移动端运算领域感兴趣的朋友阅读...
本书是使用Python动手搭建聊天机器人的入门书籍。全书共5章, 包含聊天机器人的发展历史、自然语言处理的相关知识, 以及多种搭建、部署聊天机器人的基本方法。此外, 作者还提供了丰富的源码和细致的教程, 极具实操性...
本书是UiBot开发者认证教程,分为上、下两册,上册为应用指南篇,下册为开发者指南篇。 应用指南篇(上册)介绍RPA的基本概念、RPA平台、RPA+AI应用、RPA典型行业案例、RPA行业未来展望等内容。通过大量真实案例的讲解,可以帮助政府组织和企业将RPA应用到具体业务场景中,实现降本增效、高质量运营,进而充分释放人才创造力,提升业务效率与资源配置效率,实现企业高质量发展。 开发者指南篇(下册)是UiBot Creator的开发
当前我们已经进入了智能与数据时代,因此,无论从事什么职业,我们都应该对智能与数据方面的知识及应用有所了解。基于此,《智能与数据重构世界》一书不仅对人工智能、大数据、物联网等相关的智能科技进行了全面的介绍,还对智能科技很好重要的一些应用场景进行了分析探讨,并给出了大量的实际案例,具有很强的科普性、实用性和启发性...
本书系统地介绍了语音识别的原理和应用,全书共分 15 章,原理部分涵盖声学特征、隐马尔可夫模型(HMM)、高斯混合模型(GMM)、深度神经网络(DNN)、语言模型和加权有限状态转换器(WFST),重点描述了 GMM-HMM、DNN-HMM 和端到端(E2E)三种语音识别框架。本书应用部分包含 Kaldi、Espnet、工业应用实践介绍,内容主要来自工程经验,极具实用性。 本书可以作为普通高等学校人工智能、计算机科学与技术、电子信息工程
当前的IT界有两大高速列车,一是以“Kubernetes”为标杆技术的云计算,二是以“Tensorflow和PyTorch”等为代表的机器学习。如何使二者结合起来,成为近期IT界讨论的热点。Kubeflow的横空出世,有效的连接起了Kubernetes 和各个机器学习的框架,提供了机器学习在Kubernetes上的端到端的解决方案。本书讲解Kubeflow以及其社区的技术栈,包括机器学习的流程编排技术Pipelines、并行模型训练技
随着物联网的快速发展,软件与硬件逐渐融合,硬件产品经理这个角色越来越受到大家的重视。本书主要对与硬件产品经理相关的知识进行了系统梳理,为大家介绍了什么是硬件和硬件产品经理,以及智能硬件产品经理这个新兴岗位的特点和发展。同时本书为读者介绍了物联网产品(也称智能硬件产品)在市场分析、需求分析、同类产品分析、产品设计、硬件方案设计、合作伙伴的选择方面的特点和方法,以及产品经理需要编写的文档。在此过程中还穿插了案例分析,帮助读者理解其内容...
本书从TensorFlow 2.0的基础知识讲起,深入介绍TensorFlow 2.0的进阶实战,并配合项目实战案例,重点介绍使用TensorFlow 2.0的新特性进行机器学习的方法,使读者能够系统地学习机器学习的相关知识,并对TensorFlow 2.0的新特性有更深入的理解。本书共14章,主要介绍机器学习、TensorFlow 2.0基础、张量、数据层、CNN等内容,中间还穿插了机器学习中常见的图形识别、文本处理和对抗训练等实例
本书通过多个不同的生成对抗网络(GAN)架构的实现来帮助读者更好地理解生成对抗网络背后的原理及其构建方式。书中还提供了大量易于理解并可以直接使用的GAN代码及其部署方式和数据集,以帮助读者更快地上手解决工作中所面临的问题并积极应对相关挑战。本书适合数据科学家、算法工程师、数据挖掘工程师以及机器学习领域相关的从业人员用来学习使用全新的深度学习技术解决工作中的问题,也适合机器学习和深度学习的爱好者、初学者用来体验深度学习的魅力...
本书将由浅入深, 按照实际工作需要的模型开发流程以及场景 —— 数据预处理、模型开发、模型验证与模型优化逐一讲解, 全书的内容包括: sklearn、keras的环境搭建, sklearn, keras在上述4个工作的场景中如何代码实现, 在keras方面还包括主流神经网络模型 (卷积神经网络、循环网络、对抗性生成网络, 嵌入网络) 的搭建...
本书是一本阅读起来特别轻松、学习一点都不费劲的TensorFlow入门书。本书基于TensorFlow 2.0版本, 从机器学习和TensorFlow的基础开始, 针对初学者只选择实际应用中的必需最小知识量, 对前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、深度强化学习进行了浅显易懂且快速有效的阐述, 其中包括了很多具体的TensorFlow示例, 最后一章的项目实战能够教会初学者使用深度学习解决实际问题, 从而进入人工智能这一前沿的热门
《智能系统》是面向高级人工智能人才培养的高等学校人工智能相关专业精品教材中的一本,以信息物理系 统、模糊逻辑系统、自主无人系统、群体智能、多 Agent 系统、人机协同系统、工业智能控制系统、机 器人系统等为案例,完整呈现了人工智能综合应用体系架构。该书首先介绍了智能系统的发展、相关概 念、主要特征和类型、智能系统的发展前景,然后围绕智能系统信息处理流程详细阐述智能感知、智能 计算、执行系统等理论知识,最后重点讲解了信息物理系统、
本书从数据的采集、存储、清洗 ; 到建立模型、统计分析 ; 最终用前端程序呈现给用户的数据展示 ; 以及后台的系统服务支持。结合了Python数据工具使用、算法原理、以及典型实例各个层面, 希望读者通过对本书的阅读, 少走弯路, 以最小的学习成本得到最大的知识收益...
?一线大厂推荐工程师倾囊相授?教你从零开始构建前沿、实用的推荐系统知识体系?揭秘巨头公司推荐系统背后的逻辑?梳理深度学习推荐系统的发展脉络,厘清每个关键模型和技术的细节?引导读者掌握工业界模型设计背后真正的 银弹?诸葛越、唐杰、张俊林、刘知远、杨子等产学界专家倾情力荐,朱小强作序...
本书理论知识体系完备, 由浅入深, 系统性地介绍了深度学习模型的发展脉络, 以及模型网络深度设计、模型网络宽度设计、模型通道维度设计、残差连接设计、分组卷积设计、多尺度网络与非正常卷积设计、多输入网络设计、时序神经网络设计、三维卷积网络设计、动态推理模型与注意力机制设计、生成对抗网络设计等主流深度学习模型的设计思想。同时, 本书为各模型设计思想提供了大量的实例, 供读者实战演练...
本书主要对算法的原理进行了介绍,并融合大量的应用案例,详细介绍使用机器学习模型的一般方法,帮助读者理解算法原理,学会模型设计。本书首先介绍数据理解、数据的处理与特征,帮助读者认识数据;然后从宏观、系统的角度介绍机器学习算法分类、一般学习规则及机器学习的基础应用;接着根据项目研发的流程,详细介绍了模型选择和结构设计、目标函数设计、模型训练过程设计、模型效果的评估与验证、计算性能与模型加速;很后通过多个应用案例帮助读者加强对前面知识点的理
本书以深度学习为核心,详细讲解Pytorch技术堆栈,力求使用很直白的语言,带更多的小白学员入门甚至精通深度学习。本书共分为10个章节,前五个章节主要讲解深度学习中的基本算法及概念,通过使用Pytorch实现经典的神经网络并辅以"课后加油站”小节补充数学知识,力求让每一个知识点、每一个章节、每一个实验都能在学员脑海中留下印象,做到看了能做、做了能会、会了能用。后面五个章节作为Pytorch的进阶,会讲使用Pytorch构建深度神经网络
《机器学习在线:解析阿里云机器学习平台》以机器学习中的典型案例为主线,条分缕析梳理阿里云的平台功能,讲解如何用阿里云的机器学习平台来实现各类应用,包括商家作弊检测、生存预测、信用风险预测、用户购买行为预测等,并完整地介绍了机器学习的基本原理与实践技巧。...
从零起步掌握强化学习技术精髓,称霸人工智能领域! 《深入浅出强化学习:原理入门》针对初学者的需求,直接分析原理,并辅以编程实践。从解决问题的思路,层层剖析,普及了传统的强化学习基本方法和当前炙手可热的深度强化学习方法,直接将读者带入强化学习的殿堂。读完本书,读者能在熟练掌握原理的基础上,直接上手编程实践。 本书的叙述方式简洁、直接、清晰,值得精读!...
数据科学家是当下炙手可热的职业,机器学习则是他们的必备技能,机器学习在大数据分析中居于核心的地位,在互联网、金融保险、制造业、零售业、医疗等产业领域发挥了越来越大的作用且日益受到关注。Python是最好最热门的编程语言之一,以简单易学、应用广泛、类库强大而著称,是实现机器学习算法的首选语言。 本书以快速上手、四分理论六分实践为出发点,讲述机器学习的算法和Python编程实践,采用“原理笔记精华+算法Python实现+问题实例+实际代码
本教材对常用传感器原理及其数据采集和信号处理进行阐述,且注重对传感器应用和工程实践能力的培养。本书共12章,主要内容包括:传感器的概念、分类、基本特性、标定和技术现状,传感器的功能材料及加工工艺,温敏传感器,力敏传感器,磁敏传感器,光敏传感器,声敏传感器,湿敏传感器,生物传感器,传感器的信号处理和智能化,以及无线传感器网络等。本书提供配套电子课件...
本书将全面完整地介绍智能运维的技术体系,以及大企业的智能运维实践经验,让读者更加了解运维技术的现状和发展方向,在实践中能够有所借鉴。同时,也能帮助运维工程师在一定程度上了解到机器学习的常见算法模型,以及如何将它们应用到运维工作中。全书共分4篇。靠前篇运维发展史,将重点阐述当前运维的发展现状及面临的技术挑战;第2篇智能运维基础设施,将重点讲述大数据场景下的数据存储、大数据处理和分析的方法与经验,以及海量数据多维度多指标的处理分析技术;第
机器人和未来科技呈现给我们靠前的机遇和威胁。将经济和社会的未来看作纯粹消极的或者纯粹积极的描述都存在本质上的不足和偏颇。前进的道路充满挑战,我们必须弥补现在与未来之间的关键差距,才能优选限度地获得未来带给我们的福利...
本书是“十二五”普通高等教育本科重量规划教材和北京高等教育精品教材。全书包括8章和附录,主要内容包括:人工智能概述,确定性知识系统,不确定性知识系统,智能搜索技术,机器学习,人工神经网络与连接学习,分布智能,智能应用简介。附录A是新一代人工智能简介与思考。本书为任课教师免费提供电子课件。本书可以作为高等院校计算机类各专业及相关专业相关课程的教材...
本书成形于高等职业教育教学改革要求和工业机器人产业岗位需要,采用项目主导,任务驱动式教学法,虚实结合,做学融合,通过5大项目详细阐述了工业机器人的基本操作、在线示教、离线编程仿真、工业机器人典型工作站的编程与调试等。全书叙述简明,概念清楚;知识结构合理,重点突出;深入浅出,通俗易懂,图文并茂...
本书介绍在人工智能时代,用来建模和求解大规模机器人推断问题所使用的因子图。重点介绍解决机器人面临的大规模推理问题,以及部署机器人的相关知识。因子图相关知识(概率图模型的一种)是机器人感知中至关重要的一环,而机器人感知是机器人领域很难的技术点。希望本书能给读者带来启发...
全书分7个项目,项目一认识发展中的工业机器人,项目二机械手机构设计,项目三工业机器人的位姿及驱动力计算,项目四工业机器人环境感觉技术应用,项目五搬运竞赛机器人应用,项目六MOTOMAN 工业机器人应用,项目七工业机器人关节机构与驱动控制,项目八工业机器人与智能视觉系统应用学会训练...
本书从早期机器人说起,讲述了近代机器人的发展历程,介绍了现代机器人的发展情况,描绘了未来机器人的发展图景,并简要概括了世界各主要国家发展机器人的情况。本书首次系统阐述了机器人的发展史,梳理了错综复杂的机器人家族,是科研工作者、政策制定者以及广大爱科技爱好者的参考读物...
人工智能的发展,把我们带入了一个智能传播时代。智能传播是人工智能技术与传播这两大系统的融合,也是人与机器两大系统的融合,但这种融合不是简单相加,而是会形成很多原有系统不存在的“涌现性”,呈现出全新而繁杂的传播图景、传播机理。本书从智能传播时代媒介的新表现形态及影响、媒介内容生产的新机制、人与机器的新关系、人的新生存状态等视角,对这种涌现性进行探究。无论是传媒从业者、学者、研究者,还是对智能传播时代感兴趣的读者,都能从本书中获得启发和思
本书详细介绍了大语言模型和多模态大模型的发展历史、技术原理和亮点、主要的开源框架、配套工具、部署细则和实战案例。为了让读者更好地进行大模型的应用实战,本书还详细介绍了使用大模型为商业赋能的3个应用案例。期望本书能够帮助读者打开通往大模型尤其是多模态大模型的学习、实战和商业成功之路...
本书从介绍传感器在自动控制系统中的作用和地位入手,着重介绍各种典型类型传感器的测量原理、转换电路及应用实例。本书内容理论与实践并重,内容通俗易懂,深入浅出,对今后的专业应用会有很大参考作用。本书可供中等职业学校仪器仪表、自动控制、电子技术、机电技术等专业的教科书,也可供从事检测、控制技术等相关专业的工程技术人员参考...
本书以实盘个案分析为主, 全程配有Python代码, 包含大量的图文案例和Python源码, 无须专业编程基础, 懂Excel即可开始学习, 并配有专业的zwPython集成开发平台、zwQuant量化软件和zwDat数据包...
前谷歌专家、现Tensorflow创业新贵,新版力邀现谷歌专家加盟,共话新版核心技术与前沿案例。 本书前版作为业界首著伴随Tensorflow火遍全球,旨在面向生产|商业场景,彻底贯通原理|实践。 深入原理|走访主创|结合真实项目,AI、ML团队争相赞誉力荐,与Tensorflow一道成为事实标准。 代码全面升级为1.4 版,重点关注新版功能,增设专题论述TF高层封装和深度学习自然语言应用。...
本书旨在为中老年人学习使用智能手机提供方便,同时还作为老年大学“智能手机与生活”课程的配套教材使用。本书共十八章,分为基础篇和生活篇。基础篇介绍了智能手机的基本操作、智能手机上网、应用商店、手机相机、日常维护和保养等内容;生活篇从基础应用、购物支付、居家生活、文化娱乐、旅游出行、健康服务等六个方面介绍了微信、微云、支付宝、百度地图等常用智能手机应用的安装及使用方法...
本书以当前有代表性的物联网系统与大数据技术融合发展趋势为主线,结合已发布的若干重点物联网基础通用技术的国家标准,系统地介绍了在大数据环境下的物联网技术架构、数据感知与数据融合、协同信息处理、大数据管理架构与关键技术及融合大数据的智能物联网系统发展趋势和应用实例。 全书共分13章,章介绍物联网的发展历程与大数据,第2章进行了物联网技术体系架构的多视图分析,第3章和第4章介绍了物联网系统的数据感知与数据融合方法及协同信息处理,第5章到0章
本书在介绍人机交互基本概念和发展状况的基础上,详细讨论了智能人机交互基础理论、生理计算与交互、手势理解与交互、草图计算与交互、情感计算与交互、言语计算与交互、智能仿真与交互、交互式机器学习等内容...
本书系统地描述了深度学习的基本理论算法及应用。全书共14章,~3章论述了数学基础、机器学习基础和深度学习基础;第4~7章介绍了一些经典网络及计算机视觉领域中常用的CNN、RNN、GAN等网络结构技术;第8~9章介绍了深度学习在计算机视觉领域的目标检测及图像分割两大应用;0~14章介绍了计算机视觉领域主要的优化方法及思路等,包括迁移学习、网络架构及训练、网络优化技巧、超参数调整及模型的压缩和加速等。本书凝聚了众多一线科研人员及工程师的经
本书共12章, 主要包括内容有: TensorFlow软件、计算机视觉与深度学习、深度神经网络的基础、全连接神经网络、卷积神经网络、高级卷积神经网络、循环神经网络、对抗神经网络、其他监督学习、非监督学习、自动编码机、强化学习等内容...
[日]熊田千佳慕 著,张勇 译
[美]艾玛·克莱因 著,韩冬 译
老王子
宋瑞祥 著
[英]蕾秋·乔伊斯 著,焦晓菊 译
刘争争
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