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本书特别注重理论与实践的结合。从高等数学、线性代数、图论、群论及量子力学等核心数学知识，到深度学习的主要算法框架，读者将系统性地构建起理解几何深度学习所需的理论基础。同时，本书还深入探讨了图神经网络，特别是几何图神经网络的实现，帮助读者理解不变性和等变性这两个几何深度学习的核心概念，并展示了这些原理在实际应用中的重要性。
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随着人工智能（AI）时代的来临，AI产品开始走进人们的生活，像AI客服、导航提示、智能音箱等给我们的生活带来了极大方便，由此，AI测试工程师岗位也开始受到重视，其中在AI测试领域，语音测试已获得落地实践。就AI语音测试来看，当前行业内还没有形成系统性的测试规范和实践理论，本书结合作者多年的实践经验，希望为读者带来一个实践性的指南。 人工智能语音技术主要涉及3个方向：一是语音识别技术，这是人工智能语音的核心技术，是机器自动将人的语音转成文字的技术；二是自然语言处理技术，相当于人的 “大脑” ，主抓思考学习任务，是机器分析、理解和处理自然语言的技术；三是语音合成技术，相当于人的 “嘴巴” ，主要负责说话，是机器将任意文字信息转化为语音并播报的技术。人工智能语音测试主要就是针对以上3个方向的测试。本书系统
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本书作为“EDA工程技术丛书”中的第三部官方图书，旨在让更多热爱电子设计的Altium Designer使用者熟练掌握最新版本的高级应用技能。有关Altium Designer的更多设计诀窍和培训信息更可搜索AltiumChina关注Altium微信公众号获取。Altium Designer 21 PCB设计官方指南（基础应用）Altium Designer 21 PCB设计官方指南（高级实战
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1.本书教你用深度学习和神经网络打造更智能的搜索引擎，通过简单易懂的示例解释搜索和深度学习技术，大部分示例配有Java代码。2.书中介绍了搜索引擎面临的主要挑战及其常见解决方法，以及深度学习所能提供的帮助。3.此外还阐释了几种深度学习技术及其在搜索环境中的适用范围，以及Lucene和Deeplearning4j库的用法。4.最后讨论了更为复杂的应用场景，例如由深度学习驱动的机器翻译和图像搜索。5.提供源代码、本书部分彩图下载。本书读者应具备一定的Java编程基础，但不需要具备深度学习和搜索引擎开发背景。● 第一部分：搜索、机器学习和深度学习的基本概念；使用神经网络模型从数据中生成同义词 ● 第二部分：使用循环神经网络来生成用户输入查询的替代查询；借助深度神经网络的帮助，在用户输入查询时提供更好的建议；使用词嵌入提供相关性更强
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