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《模式识别与智能计算：Matlab技术实现（第2版）》广泛吸取统计学、神经网络、数据挖掘、机器学习、人工智能、群智能计算等学科的先进思想和理论，将其应用到模式识别领域中；以一种新的体系，系统、全面地介绍模式识别的理论、方法及应用。全书共分为14章，内容包括：模式识别概述，特征的选择与优化，模式相似性测度，基于概率统计的贝叶斯分类器设计，判别函数分类器设计，神经网络分类器设计（BP神经网络、径向基函数神经网络、自组织竞争神经网络、概率神经网络、对向传播神经网络、反馈型神经网络），决策树分类器设计，粗糙集分类器设计，聚类分析，模糊聚类分析，禁忌搜索算法聚类分析，遗传算法聚类分析，蚁群算法聚类分析，粒子群算法聚类分析。 《模式识别与智能计算：Matlab技术实现（第2版）》内容新颖，实用性强，理论与实际应
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1.作者朱松纯是北京通用人工智能研究院院长，北京大学智能学院、人工智能研究院院长，清华大学基础科学讲席教授。他因其在计算机视觉与模式识别领域的贡献而获得过许多奖项，包括三度问鼎计算机视觉领域荣誉国际计算机视觉大会马尔奖。 2.本套培养体系是本硕博贯通式的通用人工智能人才培养体系，以“通识、通智、通用”为理念。 3.本套培养体系依托北京大学和清华大学开展了教育实践，以北京通用人工智能研究院作为校外实训基地。
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情感机器人 人工情感的逻辑框图与深度算法 仇德辉 著；汇智博达 出品 台海出版社 9787516820476 正版图书,下单速发,可开发票
《情感机器人》指出目前的“情感计算”犯了方向性错误，把情感的外在表现形式当作情感本身；指出情感的本质就是价值，情感表达、情感识别、情感计算在本质上就是价值表达、价值识别和价值计算；根据“数理情感学”所揭示的情感本质、情感数学定义、情感强度三大定律、情感的逻辑运算法则等，创造性地建立了情感的理论模型；构建了情感机器人的八大系统：感觉系统、认知系统、评价系统（包括价值观系统和情感系统）、意志系统、自我意识系统、记忆系统、注意系统、感知情意交互系统，并且详细绘制了八大系统的逻辑框图；深刻阐述了人类自主性、人情味和创造性的根本来源，全面分析了情感机器人所面临的伦理问题、法律问题、社会问题和技术问题。 本书适合于从事计算机技术、互联网、人工智能、人工情感、机器人、思维科学、生命科学、心
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阐述可解释AI研究的问题和方法，详尽展示其广泛应用和积极作用。领域名家扛鼎之作。本书汇集了人工智能领域的12位名家，他们均是机器学习、计算机视觉、自然语言处理，以及在生物医疗、金融、推荐系统等应用领域的集大成者，研究成果卓著，本书正是诸位专家数年研究成果的扛鼎之作。系统全面自成一体。本书讨论了可解释AI 的目的、定义、范畴、面临的挑战及未来发展方向，特别是本书多角度论述了可解释AI 的不足，并提出了基于人机交互沟通的可解释AI 范式。知识完备循序渐进。作为一本导论性质的介绍图书，本书内容深入浅出，从基础的人工智能的可解释性概念层面展开讨论，先帮助读者建立对可解释AI 的直观、形象的理解，再介绍可解释AI 的前沿方法，最后通过一系列丰富的行业应用案例，巩固读者对书中所介绍的可解释AI 技术的理解，从而完成
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《强化学习（第2版）》被业界公认为任何对人工智能领域感兴趣的人员的推荐阅读书。《强化学习（第2版）》是被称为“强化学习教父”的Richard Sutton在强化学习领域的开创性、奠基性著作。自1998年第1版出版以来，一直是强化学习领域的经典导论性教材，培育了好几代强化学习领域的研究人员。在第2版中，随着强化学习近来的蓬勃发展，作者补充了很多新的内容：人工神经网络、蒙特卡洛树搜索、平均收益
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