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日前，经部属高校、省级教育行政部门，出版社补充，专家会议评审，高等教育司公示了**批“十二五”普通高等教育本科***规划教材名单，东南大学出版社出版的 《传感器技术（第3版）》 等五本教材经过层层遴选，喜获入选。 入选的各类教材均为体现了学科行业新知识、新技术、新成果，反映人才培养模式和教学改革**趋势，并随着经济社会发展、学科专业建设和教育教学改革不断修订完善，使用面广、效果好、影响大的基础课程教材、专业核心教材、实验实践类教材。 土木工程测量（第3版）
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1.不同于市面上的机器学习书籍，本书是业界第1本AI测试著作，填补了机器学习测试领域的空白； 2.本书由知名技术专家艾辉领衔融360AI测试团队12位一线工程师联手倾心打造，耗时一年多时间； 3.精选15个AI测试要点，从零开始，全面了解机器学习测试； 4.涵盖5个技术主题，大数据、模型算法、模型评测、工程架构、智能化测试； 5.BAT等数十家一线互联网公司的32位知名专家联袂推荐； 6.本书内容设计深入浅出，学习路线清晰，帮助读者了解机器学习是如何工作的，了解机器学习的质量保障是如何进行的； 7.全彩印刷。
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★ 人工智能作为引领未来的战略性技术，已成为国际竞争的新焦点 世界主要发达国家把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略，加紧出台规划和政策，力图在新一轮国际科技竞争中掌握主导权。为抢抓人工智能发展的重大战略机遇，构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国，2017年国务院正式印发《新一代人工智能发展规划》，把高端人才队伍建设作为人工智能发展的重中之重，完善人工智能教育体系，加强人才储备和梯队建设，形成我国人工智能人才高地，已成为国家战略布局。 ★实施全民智能教育项目，在中小学阶段设置人工智能相关课程 国家支持开展形式多样的人工智能科普活动，包括在中小学阶段设置人工智能相关课程，逐步推广编程教育；支持开展人工智能竞赛；鼓励科学家参与人工智能
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在人工智能火热的大背景下，本书着眼于人工智能与信息感知的交叉领域，涵盖了信息感知、数据融合、神经计算、深度学习、支持向量机、模糊计算、遗传算法和粒群智能等内容，为人工智能未来的发展提供了新的方向。本书逻辑清晰、内容严谨、算例丰富，具有极高的学术价值，堪称本领域不可多得的佳作。
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Spark MLlib机器学习实践（第2版） Spark MLlib机器学习案例精彩讲解,让您轻松掌握
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。
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玩转物联网与人工智能——基于光环板 全彩图解，趣味案例，微课视频，带你走进物联网和人工智能的世界
本书主要特色如下： 1.制作案例丰富，包含人机交互、物联网、人工智能领域等与日常生活紧密结合的实例，创意、实用、易学； 2.图形化编程，通过在慧编程软件中拖拽相应模块的方法，像搭积木一样完成编程，操作简单； 3.全彩印刷，每个实例的电路连接以及编程界面均采用彩色绘制和标注，生动直观； 4.step by step图文并茂，每个实例每一步均有详细的操作图示，读者一看就懂。 5.配套微课视频，每个实例均配有相应的视频演示，图文视频三合一，过程、结果一目了然；
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机器学习的数学 雷明著 人工智能深度学习AI教程书籍 程序员的数学参考书 Python算法概率论微积
上海交通大学特别研究员、*、百度算法专家、优酷首席科学家、谷歌机器学习开发者专家力荐教材，彻底解决机器学习的数学问题。
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机器学习的数学 雷明 著 新华书店正版，多仓就近发货，85%城市次日达，团购优惠咨询在线客服！
·上海交通大学特别研究员、、百度算法专家、优酷首席科学家、谷歌机器学习开发者专家力荐教材·透彻地理解机器学习算法，从数学层面搞懂这些核心算法原理的逻辑，具备推导和证明算法的能力·在解决人工智能工程实践的问题中，能够用数学知识进行分析和建模·精准覆盖人工智能领域中机器学习、深度学习、强化学习相关的数学知识·从机器学习应用的角度讲授数学，让数学在机器学习中的应用无缝衔接·涵盖概率论、信息论、很优化方法等机器学习中的目标函数构造、模型优化以及各种机器学习算法的核心知识·囊括了微积分和线性代数等基本数学知识
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机器学习的数学 人工智能深度学习领域经典教程，AI程序员的数学参考书，透彻理解机器学习算法，从数学层面搞懂核心算法原理的逻辑，python程序讲解，众多专家学者力荐
上海交通大学特别研究员、阿里巴巴、百度算法专家、优酷首席科学家、谷歌机器学习开发者专家力荐教材 透彻地理解机器学习算法，从数学层面搞懂这些核心算法原理的逻辑，具备推导和证明算法的能力 在解决人工智能工程实践的问题中，能够用数学知识进行分析和建模 精准覆盖人工智能领域中机器学习、深度学习、强化学习相关的数学知识 从机器学习应用的角度讲授数学，让数学在机器学习中的应用无缝衔接 涵盖概率论、信息论、*化方法等机器学习中的目标函数构造、模型优化以及各种机器学习算法的核心知识 囊括了微积分和线性代数等基本数学知识
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机器学习系统：设计和实现 中国工程院高文院士|英国皇家工程院郭毅可院士|ACM杰出科学家陈雷教授联袂推荐
本书分为三大部分。基础篇覆盖机器学习框架使用者所需要了解的核心系统知识和相关编程案例；进阶篇覆盖了机器学习框架开发着所需要理解的核心知识和相关实践案例；拓展篇详细讨论了多种类的机器学习系统，从而为广大机器学习从业者提供解密底层系统所需的基础知识。
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过程控制系统（21世纪高等院校电气信息类系列教材） 清华大学自动化专家萧德云老师审稿并推荐
配套资源：电子教案 本书特色： ★ 覆盖了自动化专业教学指导委员会知识体系要求的内容； ★ 考虑到自动化专业培养模式的多样性趋势，本教材内容分11章，前8章和第11章可作为本科层次的教学内容、第9章和10章可作为学生深入学习或研究生阶段的参考资料； ★ 精心编写、重点特出，具备系统性、完整性和实用性； ★ 所有的控制方法均从实际问题中引出。注重从实际案例中提出问题、分析问题，并给出解决问题的方法，加深学生对各种方法的感性认识。 本书配套授课电子课件，需要的教师可登录www.cmpedu.com免费注册、审核通过后下载，或联系编辑索取（微信：15910938545 ，QQ：2681679180，email：2681679180@qq.com，电话：010-88379739）另外，为方便任课教师进行交流，提供电气信息类教师QQ交流群： 33811098，欢迎加入！
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群智能优化及其在物流中的应用 智能制造与机器人理论及技术研究丛书
本书力求将理论研究与实际应用并重，围绕着群智能优化算法理论研究及其在物流实际问题优化中的应用，基于作者在群体结构、群体拓扑和个体行为研究的成果，融合复杂网络、人工智能、系统工程等的思想和方法，构建了针对实际物流问题的群智能优化能力提升和应用的理论和实践方法。首先，从群体结构和搜索行为研究出发，提出具有异构分簇的聚类自适应策略，改善了算法性能；其次，从群体间网络关系分析入手，引入复杂网络理论，将网络拓扑演化作为调节群体搜索信息共享的手段，从而避免信息过度集中，提升整体优化能力；再次，从网络拓扑和个体行为控制两方面分析，在种群中引入社会网络的演化调整机制和个体学习行为方法，强化个体之间的交互和协作，优化人工种群的搜索能力；后，将上述策略及方法分别应用在自动化立体仓库货位优化、冷
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机器学习与R语言（原书第3版） 实践案例与核心理论知识相结合，从对案例数据的探索、整理到模型的建立和评估，提供详尽的步骤和R代码
机器学习的核心是将数据转换为可操作的知识。R提供了一组强大的机器学习方法，可以帮助你快速轻松地发现数据背后隐藏的信息。本书通过清晰和实用的案例来探索机器学习在现实世界中的应用。无论你是经验丰富的R用户还是R初学者，都会从本书中学到如何发现关键信息、做出新的预测并进行可视化。本书的第3版包含更新和更好的库、有关机器学习中的道德和偏差问题的建议，以及深度学习的简介。通过阅读本书，你将学到： 通过示例发现机器学习的起源以及计算机的学习方式。 使用R语言为机器学习准备数据。 使用近邻和贝叶斯方法对重要结果进行分类。 使用决策树、关联规则和支持向量机预测未来事件。 使用回归方法预测数值型数据和估计金融数据。 使用人工神经网络为复杂过程建模 深度学习的基础。 避免机器学习模型中的偏差。 评估模型并
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图解ABB工业机器人故障诊断与预防维护图书，配套齐全（PPT课件、视频）
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Python人脸识别：从入门到工程实践 世界100强企业资深AI工程师撰写，全面讲解人脸识别各项基础技术、原理和算法，从零实现工程级人脸识别引擎
（1）作者就职于某世界100强企业的数据实验室 （2）作者长期从事人工智能、数据科学、分布式系统等领域的研发工作，在人脸识别领域有丰富的实践经验 （3）核心内容涵盖机器学习、深度学习、计算机视觉、人脸识别等方面的原理、技术和算法 （4）不仅能帮助读者零基础入门，而且能指导读者完成工程级别的实践，从零实现一个工程级的人脸识别引擎
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分布式机器学习：算法、理论与实践 微软亚洲研究院机器学习研究团队所著，全面阐述分布式机器学习算法、理论及实践的权威著作。
微软亚洲研究院副院长刘铁岩博士领衔，机器学习团队倾力编写。
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编辑推荐 ● AI核心知识 多行业实战案例详解 ● 涵盖零售、运输、电影、音乐、市场营销、计算机视觉和金融等实战案例，掌握开发核心技能 帮你掌握利用机器学习与深度学习识别和解决复杂问题所需的技能，深入讲解Python机器学习生态系统的实战案例，本书是你学习并成为AI行业成功从业者的完美指南。 第1步着重理解机器学习的概念和工具。 第2步详细介绍标准的机器学习流程，重点是数据处理分析、特征工程和建模等核心知识。 第3步深入讲解涉及不同领域和行业的多个实战案例，包括零售、运输、电影、音乐、市场营销、计算机视觉和金融等领域实战案例。 你将掌握： ● 学会执行端到端机器学习项目和系统。 ● 学会使用行业标准化、开源、强大的机器学习工具和框架进行实战。 ● 学会深入案例研究，剖析机器学习和深度学习在不同领域和行业中的实
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