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高能效类脑智能：算法与体系架构 [中]郑楠（Nan Zheng）；[美]皮纳基·马祖姆德 9787111682998 机 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
本书主要关注如何构建高能效具有学习能力的脉冲型神经元网络硬件，并且提供建立具有学习能力的脉冲型神经元网络硬件协同设计、协同优化方法。完整地描述从高级算法到底层硬件实现的细节。本书同样涵盖了脉冲型神经元网络中的许多基础知识和关键点。 本书从对脉冲型神经元网络的概述开始，讨论基于速率的人工神经网络的应用和训练，介绍实现神经网络的多种方法，如通用处理器和专用硬件，数字加速器和模拟加速器。同时展示了一个为能适应神经网络动态编程而建立的高能效加速器，验证脉冲神经网络的基础概念和流行的学习算法，简介脉冲神经网络硬件。后面的章节为读者介绍三个实现前述章节学习算法的设计案例（两个基于传统CMOS工艺，一个基于新兴的纳米工艺）。本书的结尾对脉冲型神经元网络硬件进行总结与展望。
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BeamDojo原理与应用实践：构建具身智能系统 研习BeamDojo，驾驭具身智能前沿技术！
BeamDojo框架作为新兴的神经符号融合技术路径，堪称行业黑马！它凭借独特的双阶段训练机制、精妙的稀疏奖励设计与强大的结构化推理控制能力，在稀疏支撑地形下成功实现了人形机器人的精细步态控制。这一突破为复杂任务推理与具身行为协同开辟了全新的研究与应用天地，让曾经遥不可及的梦想照进现实。《BeamDojo原理与应用实践:构建具身智能系统》紧紧围绕具身智能背景下的BeamDojo技术体系精心编排，全方位解析其在场景图理解与机器人步态控制中的多元应用。从理论原理到系统架构，从训练机制到图结构建模，再到LLM协同设计和完整的应用开发流程，每一个关键模块都讲解得细致入微，为你搭建起从基础认知到实战开发的一体化知识桥梁。全书共10章，层层递进，逻辑清晰：第1章溯源追本，介绍BeamDojo的诞生背景及其在行为智能演进中的重要地位。通过对
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群智能优化算法及其应用 雷秀娟 著 9787030346278 科学出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
《群智能优化算法及其应用》以群智能优化算法中的粒子群优化（ParticleSwarmOptimization，PSO）算法为主线，着重阐述了PSO算法的基本原理、改进策略，从解空间设计、粒子编码以及求解流程等方面进行了详细设计与阐述，对蚁群优化（AntColonyOptimization，ACO）算法、人工鱼群（ArtificialFishSchool，AFS）算法以及新颖的人工蜂群（ArtificialBeeColony，ABC）算法和细菌觅食优化（BacteriaForagingOptimization，BFO）算法等群智能优化算法也做了简要介绍，结合群智能优化机理，对PPI网络的功能模块聚类分析问题进行模型构建和算法设计，是本书的特色所在。 《群智能优化算法及其应用》可作为人工智能、计算机科学、管理科学、系统工程、自动化、生物信息学等专业高年级本科生、研究生和教师的参考书，也可供理工科其他专业的师生参考，还可供从事优化领域的科技人员阅读和参考。
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算法是程序的灵魂，只有掌握了算法，才能轻松地驾驭程序开发。算法能够告诉开发者在面对一个项目功能时用什么思路去实现，有了这个思路后，编程工作只需遵循这个思路去实现即可。本书循序渐进、由浅入深地详细讲解了算法实现的核心技术，并通过具体实例的实现过程演练了各个知识点的具体使用流程。 全书共20章，其中，第1章讲解了算法为什么是程序的灵魂；第2～8章分别讲解了常用的算法，如线性表、队列和栈，树，图，查找算法，内部排序算法，外部排序算法等知识，这些内容都是算法技术核心的语法知识；第9～15章分别讲解了经典的数据结构问题、解决数学问题、解决趣味问题、解决图像问题、算法的经典问题、解决奥赛问题、常见算法应用实践等高级编程技术，这些内容是算法技术的重点和难点；第16～20章分别通过5个综合实例的实现过程，介
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Swift常用算法 经典计算机科学问题的Swift实现[美]大卫·科帕克（David Kopec） 著；韩智文 张杰良 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
《Swift常用算法 经典计算机科学问题的Swift实现》通过探究基本的编码技术和算法，进一步提高读者的Swift编程技能。读者在领略书中关于搜索、聚类、图等领域的示例时，脑海中将会重现一些已经淡忘的重要内容，并将找到“新”问题的经典解决方法。作者David Kopec具有出众的能力，将计算机科学的核心原理与诸如应用、数据、性能甚至通过工作面试等现实问题加以关联。 特色内容: ◆ 宽度优先、深度优先、A*搜索算法 ◆ 约束满足问题 ◆ 使用图算法来解决问题 ◆ 神经网络、遗传算法等 ◆ 全部代码示例采用Swift 4.1编写
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集成学习方法是一类先进的机器学习方法，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、聚类集成和集成学习方法在半监督学习、主动学习、代价敏感学习、类别不平衡学习，以及提升可理解性方面的进展。此外，本书还在每章中的“拓展阅读”部分提供了相关的进阶内容。本书适合对集成学习方法感兴趣的研究人员、学生和实践者阅读。
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