本书从算法设计策略和算法应用两个方面介绍了几类常见算法，包括蛮力法、分治法、贪心算法、动态规划、回溯法和分支限界法等，各章内容在编排上知识难度由浅深，讲解分析循序渐，以帮助读者理解算法的基本概念，掌握算法的关键设计步骤和了解算法适用的问题。
1.独创 五源模型 ：以提示词、结构输出、投喂材料、模板定制、人工校准五大要素，重构人机协同论文写作范式，掌握AI写作方法论底层逻辑。 2.六大模块全流程贯通：系统覆盖前言、文献综述、理论框架、研究方法、分析论证与结语，拆解学术写作全条，实现步步为营、有序推。 3.实战导向，精准破局：聚焦文献整合、逻辑断裂、论证薄弱等高频痛，提供真实案例与即用模板，助力高效产出高质量论文。 4.多场景创新融合：将五源模型与企业知识库、智能体深度结合，拓展至研究报告、公文写作、新闻稿等多元创作场景，突破传统论文边界。 5.思维跃迁，能力质变：不止于工具操作，更强调策略性引导与学术思维重塑，使用户从 AI使用者 阶为 AI策略指挥家 ，实现写作能力的根本跃升。
热话题。元宇宙是社会热话题，如何从概念引申到具体行业的应用，一步加深和深化大众对元宇宙的理解，本书可能从更加具体的维度诠释了这一。 创新性。作者在本书中提出的 元宇宙 ，是对元宇宙概念的扩展和延伸，角度比较新颖，有一定创新性，让读者对元宇宙体系有更深切的认识。 抢占先机。就目前来看，市场上暂无 元宇宙 概念的书。本书如果能在较短时间内出版，就抓住了关于这一话题的先机和制高。
机器学习主要研究如何使计算机模拟或实现人类的学习行为，从而获取新的知识或技能，是人工智能领域的核心技术。基于机器学习发的应用程序可以灵活地处理新数据。本书将展示如何将机器学习技术应用于移动端的应用程序发中。 本书首先介绍TensorFlow Lite和Core ML的基础知识，然后讲述7个常见应用程序的发，*后讨论基于机器学习的云服务。通过本书，读者可以学会如何发一个预测年龄和性别的应用程序，如何对图片行艺术风格迁移，如何实现面部检测和条形码扫描，如何构建一个用于美化的AR滤镜，如何在移动设备上检测手写的数字，如何实现可以换脸的应用程序，如何利用迁移学习对食物行分类。 本书有助于读者掌握机器学习的概念，学会使用TensorFlow Lite和Core ML在手机上发功能强大的应用程序。
飞桨PaddlePaddle是百度推出的深度学习框架，不仅支撑了百度公司的很多业务和应用，而且随着其源过程的推，在其他行业得到普及和应用。 本书基于2019年7月4日发布的飞桨PaddlePaddle Fluid 1.5版本（后续版本会兼容旧版本），以真实案例介绍如何应用飞桨PaddlePaddle解决主流的深度学习问题。 本书适合对人工智能感兴趣的学生、从事机器学习相关工作的读者阅读，尤其适合想要通过飞桨PaddlePaddle掌握深度学习应用技术的研究者和从业者参考。 本书包括以下内容： ● 飞桨PaddlePaddle 的核心设计思想； ● PaddlePaddle在MNIST上行手写数字识别； ● 图像分类网络实现案例； ● 天网 中目标检测和像素级物体分割的实现； ● NLP技术应用案例 ：word2vec、情感分析、语义角色标注及机器翻译； ● Paddle-Mobile与Anakin框架等高级主题； ● 飞桨PaddlePaddle与TensorFlow、Caffe框架的常用层对比
1. 武汉市一线教师写作，适合校园展创客教育使用。 2. 以掌控板和mPython代码编程为支撑。 3. 图书结构合理，难度适中，适合中小学校学生学习。
AIGC与智能体开发实战:基于开源大模型+Serverless API
深度学习是机器学习的一个分支，其基础是一组试图使用模型架构建立高水平抽象模型的算法。本书结合R语言介绍深度学习软件包H2O，帮助读者理解深度学习的概念。本书从在R中设置可获取的重要深度学习包始，着转向建立神经网络、预测和深度预测等模型，所有这些模型都由实际案例的辅助来实现。成功安装了H2O软件包后，你将学习预测算法。随后本书会解释诸如过拟合数据、异常数据以及深度预测模型等概念。zui后，本书会介绍设计调参和优化模型的概念。本书适合那些胸怀大志的数据科学家，他们精通R语言数据科学概念，并希望可以使用R中的包一步探索深度学习范式。读者需要对R语言具备基础的理解，并熟悉统计算法和机器学习技术。通过阅读本书，你将能够:● 建立R包H2O训练深度学习模型；● 理解深度学习模型背后的核心概念；● 使用自动编码器识别
深度学习是当前的热门，它是机器学习的一部分。在庞大而复杂的数据应用中，深度学习取得的效果非常吸引人。同时，R编程语言在数据挖掘人员和统计人员当中非常流行。本书将深度学习和R语言两者结合起来，帮助你解决深度学习实战中所遇到的各种问题，并且教会你掌握深度学习、神经网络和机器学习的高级技巧。本书从R语言中的各种深度学习软件包和软件库手，带领你学习复杂的深度学习算法。首先，从构建各种神经网络模型始，而后逐步过渡到深度学习在文本挖掘和信号处理中的应用，同时还比较了CPU和GPU的性能。阅读完本书，你将对深度学习的架构和不同的深度学习包有一个比较深的理解，能够为你今后碰到的项目或问题找到合适的解决方案。本书的主要内容·使用TensorFlow、H2O和MXNet构建·不同应用领域的深度学习模型·分析深度玻尔兹曼机·建立和分
全面、深剖析机器学习的算法原理和模型构建等核心技术 结合大量实例和两个实战项目案例展现各种算法的实际应用 详解监督学习、无监督学习和强化学习的理论基础与应用场景 详解模型训练中的风险函数、参数寻优方法，以及欠拟合与过拟合解决方案 深解析机器学习常用经典模型的基本原理及其Python实现 详解数据标准化、异常值检测、缺失值处理和特征筛选等数据预处理技术 详解两个典型项目实战案例，带领读者动手实践，提高实际发水平 内容丰富：详解机器学习的基础知识和相关算法原理并行实践，还对深度学习的基础知识行讲解，帮助读者系统掌握机器学习的完整知识体系。 循序渐：从机器学习的基本概念和环境搭建始讲解，逐步深其算法原理和模型构建等核心技术，最后行项目实战，学习梯度非常平滑。 理论结合实践：不仅深剖析机器学习的常用算
本书详解Spark 3.0 ML机器学习框架行大数据分析与挖掘的方法，配套示例源码、PPT课件、数据集、发环境、思维导图和答疑服务。
1 作者本身也是从小白始门深度学习的，无论从书中内容，还是讲解思路，以及语言风格，均适合你从零始深度学习这个充满魔力的世界。 2 实例简单而不简约，用到了生成对抗网络和注意力机制等目前相对前沿的深度学习技术。 3 虽然是一本门教程，但是对原理的讲述也不含糊，清晰易懂，让读者能知其然且知其所以然。
深度学习及神经网络算法涵盖较广的计算机和数学领域，本书系统讲述深度学习的原理及应用，并介绍目前流行的深度学习框架PyTorch。从理论知识到实战项目，内容翔实。 ★通俗易懂 深度学习需要一些公式推导，本书在推导公式之前详细讲解前置知识，助力读者更好地理解理论知识。 ★详略得当 本书在重难出配有视频讲解，扫描书中提供的二维码可观看对应章节的视频讲解；相关知识领域，例如CUDA，本书也会在讲解深度学习之余介绍它的基本使用，帮助读者全方位地了解深度学习这个领域。 ★深浅出 深计算机硬件，给出简明结论。书中包含大量细心编写的代码，带领读者一起思考和实现理论。
本书利用多面体模型描述了如何实现不同阶段循环变换技术，是国内首个详细介绍该模型和循环优化技术的特殊编译参考书籍。
分身的代感：分身即自我，分身即媒介。本书从影子、镜像、自画像、摄影术到元宇宙时代的数字分身，结合作品和案例，讲述了艺术创作媒介的演变，视角独特。 书中大量理论结合案例，融合哲学、生物学、人类学等诸多学科，对元宇宙艺术的创作者、服务者、研究者和投资者，都极具参考和启发作用，本书可谓元宇宙艺术史的篇之作。 全书用哲学的思维方式，科学的逻辑架构，来解构元宇宙艺术。有别于绝大多数元宇宙相关的书将 元宇宙 物化或概念化，本书将元宇宙放在人类感知与创造的发展脉络中，作为意识形态完善及提升的阶阶段。 清华大学美术学院教授李睦作序推荐。
今天的青少年*需要教授的能力是什么？不是应付各种考试的应试能力，而是他在一生中*需要运用到的：从小到大形成的创新思维与实践能力。教育不是为社会机器塑造一个合适的螺丝钉，而是倾听孩子的声音，帮助他成为自己，帮助他在未来生活中，找到自己想要的幸福。创客教育对青少年的培养着力于提高学生解决未知问题的能力，没有标准答案，所有问题都需要自己去探索、讨论、总结、升华，让学生真正参与到创新与实践的过程，并在此过程中获得自我提升与历练，找到未来的方向。本书的创客教学模式融合了STEAM(科学、技术、工程、艺术、数学)教学理论，通过创意电子设计的教学指导，让青少年的创造力、学习力、执行力、组织力、表达力为主体的五维能力得到综合提升。本书采用项目型研究课题的教学模式，通过完成逐步进阶的项目课题，让不同认知
51单片机应用开发典型范例——基于Proteus仿真(含DVD光盘1张)
本书特色： 1、功能模块众多：涵盖单片机使用的各个应用场合，每个功能模块中详细讲解了该模块的应用场合、工作原理、实现该模块的主要元器件，并且给出了该模块的原理图和完整程序代码。 2、实例讲解翔实：选用常见的实例作为讲解对象，每个实例中分析了常见设计思路的优劣，介绍了主要元器件的使用方法，给出了完整的硬件和软件设计，只要稍作修改就可应用于实际项目中。 3、设计得到仿真验证：本书绝大多数功能模块和实例都行了Proteus仿真验证，并将仿真过程穿插于内容讲解中，既提高了设计的正确性，也为读者设计实际系统提供了验证设计思路的方法。 4、配书光盘内容丰富：包含本书技术和案例的多媒体教学文件，以及所有章节案例的源文件和素材文件，便于读者学习。
讲述了我国5G产业发展具有的独特优势、5G框架下的智能制造的实现方式、5G赋能智能制造的典型应用场景、挑战及机遇； 联通云、硅谷机器人协会、国际智能制造联盟专家委员会、联合国工业发展组织中加创新中心、海尔集团、三一集团树根互联、中国联通、中国电信研究院、尚品宅配、*、诺基亚等机构的专家提供智力支持； 工业和信息化部原部长李毅中、中国工程院院士邬贺铨和刘韵洁、海尔董事局主-席张瑞敏作序推荐。
本书汇集了多位创客在智能小车机器人方面的丰硕成果，不仅为刚触机器人制作的初学者提供了详尽的门教程，还为有一定基础和经验的制作者提供了从基础到高级，覆盖循迹、避障、跟随、走迷宫、绘图、语音控制、无线遥控、Wi-Fi视频监控等全方位功能的丰富实例。通过阅读这本书，你会全面了解智能小车机器人的构成，在设计与制作智能小车机器人方面获得思路和灵感。 全面认识车轮、电机、电机驱动电路、电池、车架、主控制器、传感器、遥控器等部件。7个基础制作实例实现循迹、避障、跟随、走迷宫、蓝牙遥控、语音控制、绘图等常见功能。12个高级制作实例体感遥控、Wi-Fi远程视频监控、全向移动、视觉识别与跟随、自主导航，将这些高级功能应用在你的智能小车机器人上吧！2个完整设计与制作方案花费百元便能完成的多功能蓝牙遥控小车、基于单片
适读人群： 本书可以作为高等院校人工智能、电子信息工程、物联网工程、数据科学与大数据技术、通信工程等专业高年级本科生以及智能科学与技术、信号与信息处理、网络空间安全、通信与信息系统等学科研究生的参考教材，也可供从事语音处理技术研究与应用的科研及工程技术人员参考。 十余年深耕智能语音处理的研究结晶 人工智能在语音处理领域的应用成果
原创智能驾驶激光雷达和算法的实践落地的图书，全彩印刷，效果和实例图全彩呈现。 华为智能驾驶研发专家、清华大学教授、业界专家联袂推荐 全面介绍激光雷达算法在智能驾驶中的应用。 涵盖激光雷达标定、激光感知和激光SLAM等方向。 深浅出、理论联系实际，剖析激光雷达和智能驾驶中的关键技术和经典算法。
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。
"1. 版本新，易门 本书详细地介绍从TensorFlow 2.1的安装到使用、TensorFlow默认API，以及使用官方所推荐的Keras的编程方法与技巧等。 2. 作者经验丰富，代码编写细腻 作者是长期奋战在科研和工业界的一线算法设计和程序编写人员，实战经验丰富，对代码中可能会出现的各种问题和 坑 有丰富的处理经验，使得读者能够少走很多弯路。 3. 理论扎实，深浅出 在代码设计的基础上，本书还深浅出地介绍深度学习需要掌握的一些基本理论知识，通过大量的公式与图示结合的方式对理论做介绍，是一本难得的好书。 4. 对比多种应用方案，实战案例丰富 本书采用了大量的实例，同时也提供了一些实现同类功能的其他解决方案，覆盖了使用TensorFlow行深度学习发中常用的知识。 "
本书目标读者是大三以上的学生，以及广大的工程技术人员，研发人员。亦可以作为统计、计算机、大数据以及相关专业和各交叉学科的教材使用。
◎畅销书《幸福的陷阱》作者哈里斯博士作品。 ◎基于纳承诺疗法（ACT），在患病、失业、离婚、丧亲、重大意外等艰难时刻，帮助你处理痛苦情绪，跳出生活的陷阱，勇敢前行。
Kaldi的出现，被业内公认为极大地降低了语音识别技术学习与使用的门槛，成为广受欢迎的工具。 本书由Kaldi的知名贡献者和社区技术骨干撰写，结合实际场景，系统全面地阐述了Kaldi的基础理论和应用知识，非常适合门，是珍贵的学习资料。本书特色： 1 以Kaldi脚本实例为线索，结合大量示例，降低学习门槛 2 详述各类实践技巧，举一反三 3 实际场景问题分析与解决方案 4兼述语音技术其他关键应用：语音唤醒（关键词识别）、说话人识别、语种识别
（1）机器学习等AI技术驱动的智能数据分析是数据分析行业的未来发展方向，所有数据分析师都应该关注。 （2）作者从事数据分析与挖掘10余年，对Python等各种数据分析技术和工具都非常熟悉，在智能数据分析领域也积累了大量的经验。 （3）本书面向零Python基础和零AI基础的读者，精选了*精华的知识，包含大量示例代码，指导读者快速门。
中国人工智能学会副理事长焦李成先生推荐中国信息通信研究院云计算与大数据研究所所长 何宝宏博士作序推荐源自前华为技术专家的集大成之作人工神经网络的大师级学院派作品聚焦于原理讲解 不涉及编码实现 旨在传授纯粹的人工神经网络知识近年来，人工神经网络又一次成为了人工智能领域的研究热。随着研究工作的不断深，人工神经网络在图像识别、语音识别、自动语言处理、自动控制、数据挖掘、预测估计以及生物、医学、经济等领域取得了越来越多令人惊叹的成功应用。本书采用了浅显易懂、简洁明快的风格来讲解人工神经网络的原理性知识，其内容涵盖了生物神经元的基础知识、关键的数学知识，以及多种常见而典型的人工神经网络模型，如感知器（Perceptron）、多层感知器（MLP）、径向基函数神经网络（RBFNN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络
（1）百度旗下“深度学习技术及应用国家工程实验室”、百度技术学院联合北航人工智能专家共同撰写，行业实践与学术理论兼顾 （2）李德毅院士、百度公司总裁张亚勤博士、百度公司高级副总裁/AI技术平台体系总负责人王海峰、北京航空航天大学计算机学院教授/博士生导师吕卫锋 、百度技术委员会理事长/百度技术学院院长陈尚义联袂推荐
说话人识別是根据语音波形中反映说话人生理和行为的特征的语音参数.A动识別说话人身份的技术《本书作者结合多年的科研工作.分5个部分介绍了说话人识別的a本概念、方法以及**研究进展。
本书是介绍如何在产品中使用TensorFlow的实用教程。本书介绍了可以使用TensorFlow的多种情况， 并通过真实世界的项目， 向读者展示了如何使用TensorFlow。本书还讲解了在实际环境中使用TensorFlow的创新方法。本书主要介绍第二代机器学习与数值计算，提供了训练模型、机器学习、深度学习以及使用各种神经网络的项目，以此来讲解TensorFlow的应用领域，还讨论如何使用TensorFlow计算复杂数值。本书在教读者使用TensorFlow的同时，还展示了如何使用张量来探究各层的数据。只需选定一个跟读者环境相匹配的项目，就能学到如何在产品中应用TensorFlow的相关知识。读完本书后，读者将能通过TensorFlow有效改善项目的速度和效率。本书包括以下内容：● 加载、交互、剖析、处理和存储复杂数据集；● 使用先的技术来解决分类和回归问题；● 使用线性回归模型预测简单时间序列的
初学者学习机器学习课程一般都会面临两大障碍。*大障碍是数学基础。机器学习要求有数学基础，书中大量的公式是初学者的噩梦，尤其是对于已经离大学走向工作岗位的爱好者来说，从头始去学习和理解数据分布和模型背后的数学原理需要花费很多的时间和精力，学习周期非常漫长。第二大障碍是编程实践。并不是所有人都擅长编代码，而只有亲手用代码实现机器学习的各种算法，亲眼见到算法解决了实际问题，才能更深理解算法。除非想做高精尖的前沿研究，理论研究和公式推导并非大多数人的专长，如果只是想更合理地应用机器学习来解决实际问题，掌握必需的数学知识就可以理解问题该如何解决，使用Python编程实现机器学习算法也比使用C 或Java等语言容易得多。 本书就是为了让初学者顺利门而设计的。首先，本书只讲述机器学习常用算法的基本原理，并
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