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《现代工业自动化技术应用丛书:人工智能技术及应用》从工程应用的角度介绍人工智能技术的基本原理、控制方法及应用。在简述人工智能的理论与方法基础上,较详细地介绍了人工智能在工业领域中的应用,包括人工智能基础知识专家系统、智能控制、计算智能及其应用、数据挖掘与智能决策、智能制造、智能机器人、综合集成智能系统和智能系统及装备实例等。 书中内容取材新颖,理论联系实际,面向工程应用,语言通俗易懂。 《现代工业自动化技术应用丛书:人工智能技术及应用》适宜于从事人工智能领域工作的科研和工程技术人员阅读,也可作为大专院校相关专业的教材或参考书。
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![机器人感知:因子图在SLAM中的应用[美]Frank Dellaert(弗兰克.德尔阿特;Michael Kaess(迈](images/model/guan/url_none.png)
机器人感知:因子图在SLAM中的应用[美]Frank Dellaert(弗兰克.德尔阿特;Michael Kaess(迈 正版旧书,保证质量,此书为单本而非一套,电子发票!
本书介绍在人工智能时代,用来建模和求解大规模机器人推断问题所使用的因子图。重点介绍解决机器人面临的大规模推理问题,以及部署机器人的相关知识。因子图相关知识(概率图模型的一种)是机器人感知中至关重要的一环,而机器人感知是机器人领域较难的技术点。希望本书能给读者带来启发。书共通过7章,深入浅出地介绍了因子图数学定义、推断方法,以及真实环境中机器人上的各种应用。在涵盖了详细的背景知识及数学论证的同时,提供了充足的SLAM应用案例以供读者参考。
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强化学习 [荷兰]马可·威宁(Marco Wiering)马丁·范·奥特罗(Martijn van Otterlo) 机 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
本书共有19章,分为六大部分,详细介绍了强化学习中各领域的基本理论和新进展,内容包括:MDP、动态规划、蒙特卡罗方法、批处理强化学习、TD学习、Q学习、策略迭代的小二乘法、迁移学习、贝叶斯强化学习、、一阶逻辑MDP、层次式强化学习、演化计算、预测性定义状态表示、去中心化的部分可观察MDP、博弈论和多学习器强化学习等内容,并阐述强化学习与心理和神经科学、游戏领域、机器人领域的关系和应用,后提出未来发展趋势及研究热点问题,有助于年轻的研究者了解整个强化学习领域,发现新的研究方向。本书适合作为高等院校机器学习相关课程的参考书,也可作为人工智能领域从业技术人员的参考用书。
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《景象匹配与目标识别技术》针对精确制导中的景象匹配和目标识别技术,主要介绍了与景象匹配和目标识别有关的研究方法和相关成果,涵盖了与景象匹配及目标识别有关的各种图像处理、景象匹配、特征提取与目标识别方法。全书共分为12章,其内容包括遥感图像处理方法、数学形态学图像处理方法、粗糙集图像处理方法等图像处理方法和基于图像特征的下视景象匹配、基于纹理质地子特征的下视景象匹配、下视景象匹配制导中的一些改进方法等下视景象匹配方法,以及空中二维目标图像识别、空中三维目标图像特征提取与目标识别等空中目标识别方法。 《景象匹配与目标识别技术》可作为高等学校导航制导类和航空航天类研究生教材或参考教材,也可供从事精确制导工作的工程技术人员参考。
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《决策支持系统及其开发(第3版)》通过作者开发的决策支持系统工具和平台给予了详细的说明。《决策支持系统及其开发(第3版)》系统地叙述了以模型库系统为核心的决策支持系统,智能技术的决策支持和智能决策支持系统,数据仓库、联机分析处理和数据挖掘的决策支持及基于数据仓库的决策支持系统,综合决策支持系统和网络环境下的综合决策支持系统等,并且详细地介绍了它们的原理、结构和开发技术。
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