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有别于以卷积神经网络、循环神经网络等基础概念为核心的同类书籍，本书梳理了近10年来深度学习方向诞生的算法，从算法理论、算法源码、实验结果等方面对算法进行分析和介绍，重点讨论深度学习在卷积神经网络、自然语言处理、模型优化等方向的发展历程以及各个算法的优缺点，分析各个算法是如何针对先前算法的若干问题提出解决方案的。本书共三篇，第一篇卷积神经网络，从基础骨干网络、轻量级CNN、模型架构搜索3个方向展开，介绍计算机视觉方向的里程碑算法；第二篇自然语言处理，介绍基础序列模型和模型预训练；第三篇模型优化，介绍模型优化方法。
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本书分为三个部分：部分阐述知识表达和利用知识进行推理的方法；第2部分阐述显现智能的先决条件，即学习能力；第3部分阐述视觉感知和语言理解。本书为美国麻省理工学院2004年秋季6034课程Introductioto Intelligence的。 本书面向两类读者，一为计算机科学和工程专业的学生或相关人员 ，它提供了尤其是知识表达、开发实用 系统方面的各种新概念，这类读者理解人工智能后可更好地发挥计算机的潜力；二为心理学、生物学、语言学或哲学专业的学生或相关人员，它从计算的视角揭开了智能的神秘面纱，这类读者理解人工智能后可掌握实现智能的原理。
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《混沌系统的模糊神经网络控制理论与方法》较为系统地介绍了混沌系统的模糊神经网络控制的基本理论和近年来的新方法、新成果。全书共分12章，内容包括混沌系统的BP神经网络控制、混沌系统的RBF神经网络控制、超混沌系统的模糊滑模控制、不确定混沌系统的模糊自适应控制、无穷维时滞混沌系统的混合模糊神经网络时间序列预测、混沌系统的混合遗传神经网络控制、不确定混沌系统的模糊神经网络自适应控制、动态神经网络的不确定混沌系统辨识与控制、基于线性矩阵不等式方法的不确定混沌系统模糊控制、不确定混沌系统的递归高阶神经网络同步控制等。 《混沌系统的模糊神经网络控制理论与方法》涉及目前国内外混沌智能控制新研究成果，特别是作者长期从事混沌系统控制理论方法所取得的科研成果，其中包括发表在国内外权威学术刊物上的前沿科研
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（1）两位作者分别是百度的主任架构师和百度智能云副总裁，在操作系统和虚拟化领域有近20年的研究和实践经验。（2）虚拟化是云计算的基石，两位作者在云计算领域也有非常深入的研究和非常深厚的积累。（3）两位作者历史5年，两易其稿，高标准、严要求完成的心血之作，初心是为行业的后来者留下一分传承。（4）内容扎实，从CPU、内存、中断、外设、网络5个维度深入讲解Linux系统虚拟化的技术原理和实现
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