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本书系统地总结了人脸识别研究领域,填补国内有关该领域图书的空白,很好地总结了近年人脸识别算法研究成果,并提供了具体算法实现和研究结果,为该领域研究人员提供很好的借鉴。从事人脸识别研究的读者结合本书及**的相关科技期刊进行人脸识别研究,可以大大地减少研究前期为进入本领域而进行论文阅读和相关论文总结所需要的时间。目前各地对人脸识别研究更加关注和投入,出版这本图书可为相关领域研究人员提供便捷工具,并提高研究机构在该领域研究的普及化。

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脑机口研究先驱、巴西世界杯 机械战甲 发明者米格尔 尼科莱利斯扛鼎力作! 外骨骼、脑联网、大脑校园、记忆永生 2015年度关于人类未来*不可错过的 精彩大片 !看脑机口如何激发人类潜能、绘制人类未来新图景! 财讯传媒集团首席战略官段永朝专文推荐!清华大学心理学系主任彭凯平,英特尔中国研究院院长吴甘沙,浙江大学生物医学工程与仪器科学学院教授、求是高等研究院常务副院长郑筱祥,2003年诺贝尔化学奖得主彼得 阿格雷等各界精英联袂推荐! 湛庐文化机器人与人工智能系列。


本书系统地阐述了过程控制系统的结构、原理、特点、适用场合、系统设计及应用等问题,并在分析稳态和动态数学模型的基础上,探讨了过程工业(石化、化工、轻工、医药等)生产过程中典型单元操作的控制方案,并介绍了典型工业生产过程(合成氨过程、常减压过程、催化裂化过程、乙烯过程、聚合过程、生物发酵过程、制浆造纸过程和冶金过程)的控制。


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英特尔 FPGA中国创新中心系列丛书

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本书的作者长期深耕数字经济领域,在行业内具有一定影响,并已经出版了元宇宙主题的图书,发表过相关论文,有一定研究基础。 书的内容主要侧重于对元宇宙相关技术的科普,和市场上侧重于应用的书有差异性。对于希望了解相关技术发展的人士,有较强的帮助。 本书将支撑技术与元宇宙中的诸多实际和潜在应用相结合,生动地绘制出一幅元宇宙的"技术图谱",读者提供有趣的科普阅读体验。 本书在一定程度上突破了从单一技术视域分析元宇宙的局限,对读者了解当前元宇宙技术整体发展现状和未来趋势有一定的借鉴意义。



《国家智能制造标准体系建设指南(2016年版)》的权威案例解读,工业和信息化部部长作序推荐。

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知识图谱作为当前人工智能的重要方向之一,不仅被实验室的研究者关注,更被各行各业的商业应用所关注。知识图谱是一个古老而又崭新的课题,是知识工程在新时代的新形态。智能离不知识。知识始终是人工智能的核心之一。本书按照知识表示、知识库构建、知识推理和知识应用的基本脉络,全面介绍有关知识图谱的前沿技术。为便于理解和融会贯通,本书也对相关 NLP与机器学习的基本知识与知识图谱的经典传统方法行了适当描述。 本书既可作为人工智能领域研究人员的技术参考书,也可作为高等院校相关专业师生的教学参考书。

本书系统介绍深度强化学习的理论和算法,并配有大量的案例。全书核心内容可以分为3部分,部分为经典强化学习,主要内容有动态规划法,蒙特卡洛法、时序差分法;第二部分为深度强化学习,主要内容有值函数近似法、策略梯度法、策略梯度法阶;第三部分重介绍了深度强化学习的经典应用 AlphaGo系列算法。 ★ 大多数每个算法配有一个或多个测试案例,便于读者理解理论和算法; ★ 每个案例都配有编程实现的代码,便于读者理论联系实际,并亲自上手实践; ★ 为减轻读者编写代码的难度,本书所有案例的代码都是可以独立运行的,并且尽量减少了对依赖包的使用。

当今组织创建的分析和机器学习(ML)模型超过一半从未投生产。机器学习运营化的一些挑战和障碍是技术性的,但其他则是组织性的。无论采取哪种方式解决问题,底线是未投生产的模型不会影响业务。 本书介绍了MLOps的关键概念,以帮助数据科学家和应用工程师操作ML模型来驱动真正的业务变化,并随着时间的推移维护和改这些模型。以全球众多MLOps应用课程为基础,9位机器学习专家深探讨了模型生命周期的五个阶段——发、预生产、部署、监控和治理,揭示了如何将强大的MLOps流程贯穿始终。 本书将帮助你: ·通过减少整个ML管道和工作流程中的摩擦,实现数据科学的价值。 ·通过再培训、定期调整和全面改造来完善ML模型,以确保长期准确性。 ·设计MLOps生命周期,使用公正、公平、可解释的模型将组织风险降至*低。 ·为管道的部署和更复杂、标准化程度更低的

西安电子科技大学人工智能学院系*直属高校首个致力于人工智能领域高端人才培养、创新成果研发和高层次团队培育的实体性学院。本书提供了西电三十多年的人工智能人才培养心得,构建了具有西电特色的本硕博一体化育人体系,是*全面的人工智能学院人才培养体系教科书。

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周金平编著的《生产系统仿真——PlantSimulation应用教程》的一个显著特是没有长篇的理论介绍,而是将理论分散到建模过程中讲述,是生产系统各领域的综合应用;应用工业工程的方法来提升生产线产出率,行企业内部物流配送优化、车间布置优化、流水线平衡、生产计划与排程优化、人机作业分析和仓储仿真优化等经典工业工程问题的讲述与建模。同时,为使读者更好地掌握PlantSimulation,本书建立的仿真模型除第1章外,所有模型均采用了参数化设计的思路,只需简单的修改和扩充,就可以在本模型基础上发面向本科教学、研究生教学的仿真实验平台,也可以面向科研课题和企业实际应用行快速扩充应用。

1. 深度学习系统的一大步 GAN,在图像生成和数据增强领域有出色表现; 2.以Python语言实现,很强的实战性,涵盖构建、训练、优化全过程; 3.英国创企孵化器Founders Factory计算机视觉领域的联合创始人Jakub Langr与美国纽约一家初创公司的高级产品经理Vladimir Bok合力写就; 4. 获Simeon Leyzerzon、Dana Robinson、Grigory V. Sapunov、Bachir Chihani等人联袂推荐; 5.提供本书示例代码。

深浅出的大模型技术解析-模型部署与调用:详细讲解本地与在线部署方法,帮助读者从零始理解并实现模型应用。-RAG技术与微调优化:探讨如何通过RAG技术提升大模型的性能,结合深度微调使模型更加智能和精准。高效的智能体发框架与技术-LangChain与LangGraph:介绍具备高度生态支持的框架,助力发者快速构建模块化智能体系统。-DeepSeek模型应用:专门选择DeepSeek系列模型作为支撑,展示其在多种场景下的强大能力。多元应用场景-企业级AI发:通过多个实际案例,展示如何在企业环境中部署与优化智能体系统,提升工作效率。-跨行业应用:涵盖客服、数据分析、代码生成等多个行业场景,帮助读者轻松应对各种挑战。


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深度学习是人工智能研究中的一个新兴领域,通过深度神经网络模拟人脑的机制让计算机深层次地思考并解释数据。图像检索是计算机视觉领域重要的研究课题,目前结合深度学习和图像检索的研究已趋成熟,并且在产业界逐步落地。为满足广大读者对于深度学习和图像检索技术的学习需求,作者编著了此书。本书详细阐述深度学习目标检测、物体识别、迁移学习、图像生成、图像超分辨率重建、多模型融合算法在图像检索中的应用,帮助读者形成关于深度学习和图像检索系统全面的知识体系。《深度学习 图像检索原理与应用》呈现了以下图像检索的理论、技术与应用: ? 神经网络与深度学习; ? 图像检索技术; ? 目标检测与物体识别方法; ? 迁移学习; ? 生成对抗网络; ? 图像超分辨率重建技术; ? 多模型融合算法; ? 深度学习模型训练方法。


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读者对象:希望在预测分析和机器学习领域建立扎实基础的机器学习工程师、数据工程师和数据科学家 1)便于学习,所有的理论后都附有基于Python的具体实例; 2)版本新,适用Python3.5以上版本; 3)实例丰富,场景多样,配套代码完备。


本书是东南大学信息科学与工程学院与苏州第十中学联手造的一本适合中学生学习人工智能的门教材

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本书紧跟人工智能主流技术和应用趋势,文字通俗易懂,图文并茂,将抽象的问题简单化,选取人工智能典型应用案例为载体,运用Python高效语言,突出人工智能计算思维和方法的培养,以任务为驱动,抽丝剥茧,以问题为导向递式展学习内容。

欲建高楼,必重基础。本书讲授诸如维度法、距离度量算法、聚类算法、误差计算、爬山算法、模拟退火算法、Nelder-Mead算法和线性回归算法等人工智能基础算法。本书中所有算法均配以具体的数值计算示例。 人工智能算法 系列图书的目标读者是那些没有良好数学基础,又对人工智能感兴趣的人。本书读者只需具有基本的大学代数和计算机编程知识,任何超出这个范围的内容都会在书中详细说明。本书为读者提供配套的示例程序代码, 当前已有Java、C#、R、C/C 和Python的语言版本,还有社区支持维护的Scala语言版本。

本书提供了3个压缩文件供读者下载,以配合本书的学习和实践。下载网址为http://pan.baidu.com/s/1i43qtfB本书以Arduino这个著名的开放式软硬件平台为工具,结合丰富的范例,系统全面地介绍了物联网的三大要素 物 联 和 网 的产品开发和具体实现。书中涵盖了主控端、传感端、通信和联网等模块的硬件集成、软件开发和软硬件整合。Arduino 设计平台的 开放 已不只是 软件开源 意义上的开放了,它的硬件设计也完全 开源 了 即硬件的设计电路也完全开放了,是一个彻头彻尾的开放式软硬件开发和设计的平台。

本书是一部探讨和讲述将目前仅局限于计箅机软件设计领域的面向对象(OO)的理论及方法.如何在当代工业控制系统的设计中进行全面、彻底推广的专著。

《AI配音完全手册》的主要读者对象:短视频创作者/自媒体博主,内容运营/市场营销人员,有声书/广播剧制作人,学生、教师、知识分享者,以及所有对AI感兴趣的内容创业者。自媒体时代,AI配音,让你的内容“声”色俱佳!工具式学习:本书梳理了国内外20个主流的AI配音工具,从“国民级”的剪映、魔音工坊,到海外顶流的ElevenLabs、UBERDUCK,再到硬核源项目GPT-SoVITS。让你了解AI配音工具库,把更多时间花在创作上。案例驱动:精选了22个AI配音热门案例,全面解析从文本输到语音生成的完整流程,带领读者逐步掌握不同场景下的AI配音技巧。操作简单:本书以清晰的步骤和简洁的语言为基础,提供了“傻瓜式”教程,即使技术小白也能轻松上手,快速应用AI配音技术。

1. 跨学科融合:将AI技术与其他学科知识相结合,如数学、计算机科学、图像图形学、语言学等,通过AI机器人的对话,展现AI如何融合多学科知识实现自我进化,拓宽读者的视野。 2. 拟人化呈现:将AI技术拟人,赋予它们性格与情感,使得抽象的技术概念变得具象且富有亲和力,极大地提升阅读趣味性和接受度。 3. 情感共鸣:在讲述AI技术应用的同时,注重挖掘人与AI之间的情感纽带,如AI机器人作为家庭一员的角色定位,以及它们在陪伴、教育等方面的情感价值,引发读者的情感共鸣。 4. 互动体验:鼓励读者在阅读过程中思考AI技术如何融入自己的日常生活,甚至设计自己心中的AI机器人形象和功能,增强阅读的参与感和互动性。 5. 寓教于乐:通过日常化的语言、幽默的文风串联知识点,让学习过程变得简单有趣。读者在跟随情境对话发展的同时,更容易理解、掌