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深度学习正迅速成为业界最热门的话题。《面向移动设备的深度学习—基于TensorFlow Lite,ML Kit和Flutter》采用以工业和移动应用为中心的方法介绍深度学习的概念及其用例。本书将讨论一系列项目,涵盖移动视觉、面部识别、智能AI助手和增强现实等任务。
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随着物联网、互联网、云计算等技术的飞速发展,在各个领域出现了大规模的数据增长,当今信息社会已经进入了大数据时代。大数据主要有数据流和静态数据两种形式,智慧农业中各种传感器产生的数据流是农业大数据的主要来源。农业领域中的数据流来源众多,形式多样,处理复杂,很难有一种计算模式能涵盖所有不同的计算需求,因此,如何根据数据流的不同数据特征和计算特征,从多样性的计算问题和实际需求中提炼并建立出各种高层抽象模型,是目前数据流研究亟待解决的问题。 本书围绕物联网追溯系统的研发及数据流处理过程中的聚类、追溯、预测与建模关键技术进行了研究,并介绍了智慧农业等关联知识,是一本的智慧农业研究成果读物。
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神经网络权值直接确定法 张雨浓 著 中山大学出版社 【速开发票,此书为单本而非一套,支持7天无理由退换】
《神经网络权值直接确定法》提出了一种神经网络权值直接确定的方法。不同于传统的神经网络迭代学习思想,新方法可以一步直接计算出学习型神经网络的最优权值,展示其在计算速度和学习精度方面的优越性。考虑到人工神经网络拓扑结构与其性能有着密切的关系,因此,围绕网络结构(隐神经元数)进行性能优化一直以来都是人工神经网络研究的一个重要方向;基于提出的权值直接确定方法,《神经网络权值直接确定法》提出了神经网络结构(隐神经元数)最优确定算法,从而可以快速确定性地得到神经网络的最佳(或较佳)拓扑结构。
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