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全面梳理无人驾驶技术之作! 适合对无人驾驶技术感兴趣的在校学生、工业从业者,以及相关人士阅读。 无人驾驶技术概览 无人驾驶定位导航、感知、决策与控制等算法 深度学习、强化学习、计算机视觉在无人驾驶中的应用 无人驾驶安全等多个主要技术


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一线资深技术专家撰写,凝结其自身多年的实践经验,深浅出阐述深度学习的发展历程、相关概念和工作原理涉及当前流行的两个深度学习工具:Caffe和TensorFlow,并且初步探讨强化学习的基本原理和应用

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《物品编码标识》从信息标准化人手,系统介绍了物品编码标识系统的相关知识及其应用。

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使用深度学习行语音识别是近年来AI研究的热之一。本书可以帮助读者掌握深度学习的核心内容、TensorFlow实现语音识别的技术要以及从模型构建到应用程序编写的整套技巧。

多主体的研究与应用是近年来备受关注的热点领 域,多主体强化学习理论与方法、多主体协作策略的 研究是该领域重要研究方向,其理论和应用价值极为 广泛,备受广大从事计算机应用、人工智能、自动控 制、以及经济管理等领域研究者的关注。

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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。

测控技术近年来发展迅速,是一门集光、机、电、算于一体的工程性和综合性技术。

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《比较》杂志研究部主管,主要研究方向为产业经济学、数字经济、反垄断和管制经济学。曾在中英文期刊上发表学术论文六十余篇,在报刊杂志上发表文章数百篇。曾获得《金融研究》年度论文奖、优秀论文奖、《经济观察报》专栏奖。著有《区块通识:关于区块的111个问题》。 吕琳媛 电子科技大学教授,主要研究方向为复杂网络信息挖掘领域,包括海量信息导航、挖掘、推荐和预测。国家自然科学基金优秀青年基金获得者、四川省青年人才。阿里巴巴复杂科学研究中心副主任。2018年选《麻省理工科技评论》 35岁以下科技创新35人 。著有《重塑:信息经济的结构》。

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跟随《机器人爱好者》令人激动的机器人世界吧!《SERVO》杂志是美国久负盛名的机器人技术杂志,创刊16年来,坚持为 机器人领域的创新者 服务,提供机器人行业资讯,并指导爱好者动手自制各种炫酷的机器人。《机器人爱好者》内容精选自《SERVO》杂志,针对中国读者的需求和爱好,行了精选和重组,每年出版3辑。第8辑共包括4章内容,介绍了常见的警用和应急响应机器人以及和老人交互的机器人等主题;介绍了Nomad、Turtlebot和Parallax等工具的使用,方便读者行机器人DIY;还包括自己动手制作无人机专栏文章(第四篇);*后介绍了全球机器人领域*的研究动态和资讯。《机器人爱好者》系列专辑内容权威,实践性强,既可以帮助国内的爱好者和从业人员了解国外机器人的发展动向,也可以给机器人研发人员提供创意和灵感。另外,本系列图书也非常适合参加各类

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。

本书阐述人工智能火热的成因、发展历程、产业、技术和应用场景,详解人工智能的几个核心技术(机器学习、特征工程、模型、算法、深度学习)和两个*流行的源平台(sklearn和TensorFlow)。通过本书的学习,读者能掌握人工智能技术体系、重技术和平台工具,为人工智能技术应用到实际工作场景中下基础。

《机器学习门与实战 MATLAB实践应用》的编写是作者在多年机器学习及工作经验的基础上,对大量的网络资源、论文和相关书籍行总结、整理、分析而来。全书共分为三部分,分别为机器学习概念篇、MATLAB机器学习基础篇、机器学习算法与MATLAB实践篇。

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

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。

神经网络已成为从大量原始的,看似无关的数据中提取有用知识的强大技术。 Java语言是用于实现神经网络的zui合适的工具之一,也是现阶段非常流行的编程语言之一,包含多种有助于发的API和包,具有 一次编写,随处运行 的可移植性。本书完整地演示了使用Java发神经网络的过程,既有非常基础的实例也有高级实例。首先,你将学习神经网络的基础知识、感知机及其特征。 然后,你将使用学到的概念来实现自组织映射网络。 此外,你还会了解一些应用,如天气预报、疾病诊断、客户特征分析和光学字符识别(OCR)等。 zui后,你将学习实时优化和自适应神经网络的方法。首先,你将学习神经网络的基础知识和它们的学习过程。 然后我们关注感知机及其特征。 下来,您将使用您学到的概念实现自组织映射。 此外,您将了解一些应用,如天气预报,疾病诊断,客户

对如何快速把握大数据与人工智能的精髓、避免陷过多的数学细节推导的问题,以及人工智能算法和大数据平台技术的结合问题,本书作者做出了不懈探索。 1.选材上,不仅分别单独讲授人工智能和大数据,还突出两者相结合的内容。 2.内容上,突出浅显易懂,繁杂的数学推导适当做减法,宏观的介绍和实战技能适当做加法。 3.结构上,由浅深,由宏观到比微观,由基础知识到新技术,由理论到实践。 本书主要突出优如下: 1.知识覆盖全。本书共七章,对大数据与人工智能领域的常用基础技术、算法、模型均有介绍,保障读者知识体系的完整性。 2.知识覆盖新。本书紧跟本领域*研究成果。尤其重介绍了深度学习基础知识及其应用。深度学习是当前人工智能领域的潮流和趋势。另外,本书新版所增加的强化学习是机器学习新兴起的一个类别,在许多领域都具有重要

ROS工程师经常面临使用机器人操作系统(ROS)基础设施并将物理机器人连到机器人仿真系统的挑战。通过本书,读者将学习如何在虚拟环境中对机器人行仿真并在等效的实际场景中实现所需的行为。 本书首先介绍GoPiGo3及其配备的传感器和执行器。然后,通过从零始创建3D模型并使用Gazebo在ROS中运行仿真来使用GoPiGo3的数字孪生模型。下来展示如何使用GoPiGo3构建和运行一个了解周围环境的自主移动机器人,探索机器人如何学习尚未在代码中编程但通过观察其环境而获得的任务。本书还涵盖诸如深度学习和强化学习之类的主题。 在本书的*后,读者将熟悉在机器人技术中构建专用应用程序的基础知识,并具备从零发高度智能自主机器人的能力。 本书涵盖的主要内容: ?发有环境感知能力的机器人。 ?机器人在物理环境中的反应。 ?将期望的行为分解为一系列机器人行

TensorFlow:实战Google深度学习框架(第2版)
前谷歌专家、现Tensorflow创业新贵,新版力邀现谷歌专家加盟,共话新版核心技术与前沿案例。 本书前版作为业界首著伴随Tensorflow火遍全球,旨在面向生产商业场景,彻底贯通原理实践。 深原理走访主创结合真实项目,AI、ML团队争相赞誉力荐,与Tensorflow一道成为事实标准。 代码全面升级为1.4 版,重关注新版功能,增设专题论述TF高层封装和深度学习自然语言应用。

本书从人工智能的历史与现状、应用和商业化未来趋势等方面行介绍,并列举了相关的案例行剖析,深分析了人工智能对社会环境所带来的变化、机遇与挑战。本书内容涵盖了人工智能的主要发展领域,如无人驾驶、金融科技、医疗服务、智慧安防等,刻画了人工智能未来的发展场景和商业模式,为我国各行业应对智能化转型提供很好的指引和借鉴。


今天的AI一定不会重蹈当年的覆辙吗?中国的AI产业真实发展到了什么地步?哪些AI技术*有前途?AI已经被证明可以在哪些领域改变我们的生活?哪些技术征兆,可以让我们窥视十年后的科技未来?在这个AI复兴的时代,还有哪些其他令人兴奋的科技话题?《未来学徒 读懂人工智能飞驰时代》将人工智能的技术语言翻译成大众语言,用灵活易懂的文字解读人工智能的技术核心,通过正在发生的案例摸清人工智能的发展脉络,力求对人工智能的解析让文科生也能读懂。《未来学徒 读懂人工智能飞驰时代》内容主要聚焦于2014~2018年,这是人工智能在当今时代再次复兴的关键五年,作者将其称为 人工智能飞驰时代 ,也是大众口中的 人工智能风口五年 。希望站在较为冷静的当下对火热过往的回望,能带给读者以理性的启迪。《未来学徒 读懂人工智能飞驰时代》的作者为2017

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。




本书主要阐述EDA技术和数字系统设计方法,按照“编程器件→设计语言→开发软件→系统设计”的顺序,系统地介绍PLD器件、VHDL设计语言、流行的EDA设计软件和数字系统设计方法等内容,力求涵盖数字系统开发设计中所涉及的主要方面,并在内容上进行精心编排,以着眼于综合开发能力的提高。


MLlib是Apache Spark机器学习库。本书入门简单,实例丰富,详解协同过滤、线性回归、分类、决策树、保序回归、聚类、关联、数据降维、特征提取和转换等MLlib主要算法,用实例说明MLlib大数据机器学习算法的运用。

和谐人机环境是计算机理论和技术的一个重要的发展方向,也是当前计算机研究的一个热点领域。

凡是关心FPGA和集成电路及大数据处理技术的朋友,都可以通过阅读或浏览本书收获丰富的*的FPGA相关知识。

全面反映新一代信息技术对机器人的变革作用,理论系统性强、理论联系实际,通过本书整合各种智能机器人的应用、科研展,通过思维导图、二维码等构建放性学习知识体系。

(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。

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谷歌机器学习发专家、华为深度学习团队系统工程师、华为深度学习云服务的技术负责人联合编写 中国科学院计算技术研究所副研究员/中国大数据技术大会(BDTC)发起人查礼、 长江学者 特聘教授/浙江大学计算机学院院长陈刚作序 才云科技创始人兼CEO张鑫、Google Brain资深工程师周玥枫、华为人工智能领域主任工程师夏命榛、云账户联合创始人兼CTO邹永强、博拉科技创始人兼CEO周公爽、微软亚洲研究院助理研究员王锦鹏、 知衣科技联合创始人兼CEO 郑泽宇联合 不仅介绍如何使用TensorFlow,还剖析了系统设计原理