机器人控制——运动学、控制器设计、人机交互与应用实例 基于领先的理论和技术成果,结合实践,系统论述机器人控制技术的基础、方法和应用;配套精美课件!
本书将理论与实际相结合,是较为少见的完整的从基础知识到应用实践的机器人控制系列书籍。初学者可以从中学习机器人控制的基础理论,而相关领域的科研人员可以通过这本书接触到当前机器人控制的先进技术,适合不同层次的机器人爱好者学习。 适读人群 :自动控制、计算机相关专业的高年级本科生、研究生以及高校教师; 机器人研发人员和相关工程技术人员。
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图深度学习从理论到实践 数据智能部旗下图计算团队基于Galileo 图深度学习平台编写
图神经网络是人工智能的一个热点方向,从图的视角解读大数据,可以灵活建模复杂的信息交互关系,吸引大量学者的关注并在多个工业领域得到广泛应用。《图深度学习从理论到实践》由浅入深,全面介绍图神经网络的基础知识、典型模型方法和应用实践。《图深度学习从理论到实践》不仅包括一般的深度学习基础和图基础知识,还涵盖了图表示学习、图卷积、图注意力、图序列等典型图网络模型,以自研的Galileo平台为代表的图学习框架,以及图神经网络在电商推荐和流量风控方面的两个典型工业应用。 《图深度学习从理论到实践》既适合对数据挖掘、机器学习方向以及图建模交叉方向感兴趣的高年级本科生和研究生作为教材使用,也适合互联网电商、金融风控、社交网络分析、药物研发等企业的从业者参考学习。
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复杂时间序列的统计推断理论及预测方法 立足时间序列数据分析实践,解析时间序列模型构建思想
本书作者曾获国际统计学会2021年简 丁伯根奖一等奖。
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