本書聚焦信息科學(xué)、生命科學(xué)、新能源、新材料等為代表的高科技領(lǐng)域，以及物理、化學(xué)、數(shù)學(xué)等基礎(chǔ)科學(xué)的進(jìn)展與新興技術(shù)的交叉融合，其中70%的內(nèi)容來源于IEEE計(jì)算機(jī)協(xié)會(huì)相關(guān)刊物內(nèi)容的全文翻譯，另外30%的內(nèi)容由SteerTech和iCANXTalks上的國際知名科學(xué)家的學(xué)術(shù)報(bào)告、報(bào)道以及相關(guān)活動(dòng)內(nèi)容組成。本書將以創(chuàng)新的方式宣

本書較為全面地介紹了深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練、計(jì)算機(jī)視覺模型應(yīng)用、自然語言處理模型應(yīng)用等技術(shù)。全書共9個(gè)實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目,包括深度學(xué)習(xí)全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用、深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用、深度學(xué)習(xí)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用、計(jì)算機(jī)視覺模型數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、計(jì)算機(jī)視覺模型訓(xùn)練與應(yīng)用、計(jì)算機(jī)視覺模型部署、自然語言處理預(yù)訓(xùn)練模型數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、自然語言處理預(yù)訓(xùn)練模型訓(xùn)練與

本書是一本面向計(jì)算機(jī)類以及非計(jì)算機(jī)類專業(yè)學(xué)生的人工智能通識(shí)課程。內(nèi)容選取上注重人工智能的通識(shí)性、典型性，旨在培養(yǎng)高職以及應(yīng)用型本科學(xué)生的人工智能素養(yǎng)、計(jì)算思維能力。全書分為6大模塊，分別從不用的層面對(duì)人工智能進(jìn)行介紹。 本書在介紹人工智能通識(shí)知識(shí)的同時(shí)還以新形態(tài)二維碼的方式嵌入了與課程內(nèi)容相融合的思政元素，分別從家國

本書結(jié)合生活中的實(shí)例,系統(tǒng)地介紹了不同進(jìn)制之間的轉(zhuǎn)換、函數(shù)參數(shù)的作用域、枚舉算法、二分查找算法、選擇排序算法、歐幾里得算法等內(nèi)容。通過分析和解決問題,培養(yǎng)青少年的邏輯思維能力。由知識(shí)內(nèi)容的學(xué)習(xí)到具體案例的探究,由簡單到復(fù)雜、由直觀到抽象,幫助學(xué)生從編程意識(shí)、編程思維、編程學(xué)習(xí)與創(chuàng)新3個(gè)層面進(jìn)行學(xué)習(xí),掌握C++編程語言。

《人工智能與電氣應(yīng)用》系統(tǒng)地闡述了人工智能與電氣應(yīng)用的理論基礎(chǔ)及應(yīng)用實(shí)踐�！度斯ぶ悄芘c電氣應(yīng)用》共分為五部分，分別為理論篇、基于人工智能的故障診斷技術(shù)、基于人工智能的模式識(shí)別和預(yù)測(cè)技術(shù)、基于人工智能的控制和優(yōu)化技術(shù)以及展望篇。部分介紹人工智能技術(shù)的理論基礎(chǔ)。第二部分介紹風(fēng)機(jī)葉片覆冰故障檢測(cè)技術(shù)、電網(wǎng)故障診斷技術(shù)、電力設(shè)

本書從技術(shù)、應(yīng)用和產(chǎn)業(yè)3個(gè)維度為切入點(diǎn)，對(duì)智能語音語義領(lǐng)域相關(guān)的熱點(diǎn)和趨勢(shì)展開研究。本書以“人與機(jī)器的對(duì)話”開篇，講述人類語音生成、傳播和感知的過程，引發(fā)對(duì)于機(jī)器智能語音聽說的思考，進(jìn)而闡述技術(shù)探索發(fā)展史；然后，分析了以語音交互為核心的技術(shù)現(xiàn)狀，綜合剖析提出全雙工、端到端模型構(gòu)建、語音假冒攻擊等熱點(diǎn)；其次，從政策、投融

本書介紹了人工智能領(lǐng)域常用的方法，包括搜索、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等內(nèi)容。各章節(jié)涉及的問題均根據(jù)歷史典故或現(xiàn)實(shí)生活引出，并使用通俗易懂的方式提出問題及其解決方法。因此，讀者在閱讀本書時(shí)不會(huì)感到枯燥無味，也不需要具備人工智能相關(guān)的知識(shí)背景。書中包含很多代碼示例，每個(gè)示例均有詳細(xì)的解釋，有助于讀者進(jìn)一步理解相應(yīng)的

近年來智能化、自主化逐漸成飛行器控制研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)之一。本書以云計(jì)算與大數(shù)據(jù)為研究背景，針對(duì)網(wǎng)絡(luò)化控制技術(shù)難以實(shí)現(xiàn)高品質(zhì)和實(shí)時(shí)控制的要求，首次提出了云控制系統(tǒng)的概念，對(duì)云控制系統(tǒng)、云端協(xié)同控制系統(tǒng)、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)云控制系統(tǒng)和云控制安全防護(hù)問題進(jìn)行詳細(xì)地介紹，對(duì)云控制的概念內(nèi)涵、設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)以及服務(wù)平臺(tái)進(jìn)行系統(tǒng)地闡述，對(duì)一些云控制

人工智能無疑是近幾年最火的名詞之一。然而，究竟什么是人工智能？為什么說人工智能的**目標(biāo)是創(chuàng)造“生命”？目前人工智能的硅基生命之路遇到了哪些坎坷？人工智能的未來如何？不可否認(rèn)的是，許多人了解人工智能是通過科幻電影。那么科幻電影對(duì)人工智能起到了怎樣的普及和推動(dòng)作用？本書將圍繞這些問題，從獨(dú)特的視角，為讀者解讀人工智能的秘

數(shù)據(jù)孤島問題已經(jīng)成為制約人工智能發(fā)展的主要阻礙。在此背景下,聯(lián)邦學(xué)習(xí)(FederatedLearning)作為一種新興的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)范式,憑借其突出的隱私保護(hù)能力,展示出在諸多業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的應(yīng)用價(jià)值。本書從聯(lián)邦學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)出發(fā),深入淺出地介紹了中央服務(wù)器優(yōu)化和聯(lián)邦機(jī)器學(xué)習(xí)的算法體系,詳細(xì)闡述了聯(lián)邦學(xué)習(xí)中涉及的加密通信模

本書以優(yōu)化知識(shí)結(jié)構(gòu)、培養(yǎng)解決問題的能力為出發(fā)點(diǎn)，以實(shí)施素質(zhì)教育、培養(yǎng)學(xué)生具有新一代人工智能應(yīng)用意識(shí)為目標(biāo)，以培養(yǎng)學(xué)生創(chuàng)新精神、創(chuàng)業(yè)能力為重點(diǎn)，以企業(yè)人才需求構(gòu)建新的知識(shí)體系為主線。全書共12章，分為3篇:智慧城市篇、智慧生產(chǎn)篇、智慧服務(wù)篇。分別以智慧安防、智慧交通、智慧樓宇、智慧政務(wù)、智慧能源、智慧商業(yè)、智慧制造、智慧

隨著無人系統(tǒng)在生產(chǎn)、生活中的廣泛應(yīng)用，未來智能無人系統(tǒng)必將朝著多域協(xié)同化發(fā)展。本書面向復(fù)雜、動(dòng)態(tài)、多約束的地面與近地面作業(yè)場(chǎng)景，將無人車、無人機(jī)、水陸兩棲無人船等平臺(tái)自主導(dǎo)航技術(shù)進(jìn)行統(tǒng)一整合，提出了一整套完整的陸上無人系統(tǒng)自主導(dǎo)航體系架構(gòu)，并在該理論框架下詳細(xì)介紹了無人系統(tǒng)自主導(dǎo)航過程中的若干核心關(guān)鍵技術(shù)。 本書可供

本書基于谷歌的深度學(xué)習(xí)框架tensorflow，深入講解其語法特點(diǎn)，以及使用方法，并在此基礎(chǔ)上選取了圖像領(lǐng)域的多個(gè)應(yīng)用進(jìn)行深入講解，原理由淺入深，算法推導(dǎo)細(xì)致到位，結(jié)合大量的圖片，以及運(yùn)行中間結(jié)果，進(jìn)行了細(xì)致的分析。 本書基于谷歌的深度學(xué)習(xí)框架tensorflow，深入講解其語法特點(diǎn)，以及使用方法，并在此基礎(chǔ)上選取了圖

人的智能和AI賦能的機(jī)器智能在自動(dòng)化控制領(lǐng)域的共融共存形成了人機(jī)混合智能系統(tǒng)這一新型的系統(tǒng)形式和智能形式。一方面，這類系統(tǒng)所代表的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)形式是傳統(tǒng)自動(dòng)化控制系統(tǒng)應(yīng)對(duì)AI賦能的機(jī)器智能變革的必然發(fā)展形勢(shì)；另一方面，它所代表的智能形式也成為AI未來發(fā)展的重要甚至是的終極形式。在本《人機(jī)混合智能系統(tǒng)自主性理論和方法》，我們

本書聚焦信息科學(xué)、生命科學(xué)、新能源、新材料等為代表的高科技領(lǐng)域，以及物理、化學(xué)、數(shù)學(xué)等基礎(chǔ)科學(xué)的進(jìn)展與新興技術(shù)的交叉融合，其中70%的內(nèi)容來源于IEEE計(jì)算機(jī)協(xié)會(huì)相關(guān)刊物內(nèi)容的全文翻譯，另外30%的內(nèi)容由STEERTech和iCANXTalks上的國際知名科學(xué)家的學(xué)術(shù)報(bào)告、報(bào)道以及相關(guān)活動(dòng)內(nèi)容組成。本書將以創(chuàng)新的方式宣

全書從推薦系統(tǒng)的發(fā)展歷史、基本構(gòu)成開始，依次剖析推薦系統(tǒng)的內(nèi)容召回、協(xié)同過濾召回、深度學(xué)習(xí)召回中具有代表性的模型；再從經(jīng)典排序模型到基于深度學(xué)習(xí)的排序，順勢(shì)介紹會(huì)話推薦、強(qiáng)化學(xué)習(xí)推薦及工業(yè)級(jí)推薦，搭建了完整的推薦系統(tǒng)技術(shù)體系，這是一個(gè)由淺入深的系統(tǒng)學(xué)習(xí)過程。 本書的目標(biāo)讀者應(yīng)該對(duì)深度學(xué)習(xí)有基本的了解，掌握概率論、線性代

本書主要介紹了人工智能的基礎(chǔ)知識(shí)和實(shí)用技術(shù)。本書共8章，包括“人工智能：開啟智慧新時(shí)代”“Python：人工智能開發(fā)語言”“線性回歸：預(yù)測(cè)未來趨勢(shì)”“分門別類：幫你‘分而治之’”“物以類聚：發(fā)現(xiàn)新簇群”“個(gè)性化推薦：主動(dòng)滿足你的需求”“語音識(shí)別：讓機(jī)器對(duì)你言聽計(jì)從”“人臉識(shí)別：機(jī)器也認(rèn)識(shí)你”。 本書以培養(yǎng)學(xué)生人工智能素

本書是一本系統(tǒng)介紹機(jī)器學(xué)習(xí)所涉及的數(shù)學(xué)知識(shí)和相關(guān)Python編程的實(shí)例工具書，同時(shí)還介紹了非常經(jīng)典的綜合案例，除了編寫機(jī)器學(xué)習(xí)的代碼，還編寫了深度學(xué)習(xí)的代碼。本書一共分為兩部分。 第一部分為數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)部分，包含8個(gè)章節(jié)，介紹了微積分、線性代數(shù)、概率統(tǒng)計(jì)、信息論、模糊數(shù)學(xué)、隨機(jī)過程、凸優(yōu)化和圖論的系統(tǒng)知識(shí)體系及幾個(gè)數(shù)學(xué)

零樣本圖像分類主要解決在標(biāo)記訓(xùn)練樣本不足以涵蓋所有對(duì)象類的情況下，如何對(duì)未知新模式進(jìn)行正確分類的問題，近年來已逐漸成為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。利用可見類訓(xùn)練樣本學(xué)習(xí)到的分類器對(duì)新出現(xiàn)的對(duì)象類進(jìn)行分類識(shí)別是非常困難的學(xué)習(xí)任務(wù)�！读銟颖緢D像分類》針對(duì)零樣本圖像分類問題從屬性角度入手，基于深度學(xué)習(xí)及知識(shí)挖掘、屬性自適應(yīng)、

本書系統(tǒng)論述了智能開源硬件的電路基礎(chǔ)、原理、開發(fā)方法及實(shí)戰(zhàn)設(shè)計(jì)案例，理論與實(shí)踐緊密結(jié)合。全書分四篇，分別為電路分析基礎(chǔ)篇、數(shù)字電路篇、模擬電路篇、智能感知篇；涵蓋14章，內(nèi)容包括電路分析基礎(chǔ)、正弦穩(wěn)態(tài)電路、一階電路、數(shù)字邏輯基礎(chǔ)、組合邏輯電路、觸發(fā)器、時(shí)序邏輯電路、放大電路、模擬集成電路等開發(fā)開源硬件所需的電路基礎(chǔ)理論