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《人机工程学》以人、机、环境三要素为对象，以人为中心，按照人体因素、人机界面、作业环境、人机系统设计分析为顺序展开论述，重点落实在如何应用人机工程学的原理和方法进行人机系统的设计与分析评价。在注重理论与应用相结合．引介**的应用领域的基础上，侧重于结合实例探讨人机工程方法在现代制造领域的设计应用，力求使读者既能获得基本理论知识和方法。也能在设计实践中加以应用与研究。本书共十章。全书由刘刚田统稿。
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人机工程学(21世纪全国高等院校艺术设计系列实用规划教材) 刘刚田 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！
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道德机器：如何让机器人明辨是非 当代科学文化前沿丛书 人工智能道德研究的奠基之作！英国《自然》《泰晤士高等教育》，德国《明镜周刊》，美国《纽约时报》《新闻周刊》等世界各大媒体重磅推荐！
1. AlphaGo一路凯歌， 银翼杀手 日益逼近现实 本书预言：在未来数年内，人工智能系统很可能摆脱人类监管，自主做出决定，甚至会走上反抗人类、毁灭人类的道路！ 2. 如何让智能机器人遵守人类道德？人工智能专家如何能设计出符合人类道德规范的机器人？本书提出的基础框架，为人工道德智能体（AMAs）的设计指明了方向！ 3. 本书乃人工智能道德研究的前沿之作和奠基之作，出版以来，以预言家的远见卓识，风靡欧美各国和日本、韩国。极大地促进了诸多发达国家的机器人立法。 4. 英国《自然》、《泰晤士高等教育》，德国《明镜周刊》，美国《纽约时报》、《新闻周刊》、《NBC新闻》、《芝加哥论坛报》等世界各大媒体重磅推荐！
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AI圣经！深度学习领域奠基性的经典畅销书！长期位居美国亚马逊AI和机器学习类图书榜首！所有数据科学家和机器学习从业者的图书！特斯拉CEO埃隆·马斯克等国内外众多专家推荐！深度学习是机器学习的一个分支，它能够使计算机通过层次概念来学习经验和理解世界。因为计算机能够从经验中获取知识，所以不需要人类来形式化地定义计算机需要的所有知识。层次概念允许计算机通过构造简单的概念来学习复杂的概念，而这些分层的图结构将具有很深的层次。本书会介绍深度学习领域的许多主题。本书囊括了数学及相关概念的背景知识，包括线性代数、概率论、信息论、数值优化以及机器学习中的相关内容。同时，它还介绍了工业界中实践者用到的深度学习技术，包括深度前馈网络、正则化、优化算法、卷积网络、序列建模和实践方法等，并且调研了诸如自然语
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《传感器原理实验》可作为各高等院校理工科及高职、中职电子信息科学与技术专业、电气工程及其自动化专业、计算机科学与技术专业等开设的“传感器技术”课程的配套实验教材或参考用书.
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从机器学习到无人驾驶 以机器学习为出发点，结合深度神经网络算法和强化学习算法详细介绍自动驾驶模块的开发方法
本书是自动驾驶方面的专著，自动驾驶需要开发人员了解车辆本身的包括运动、机械等方面的基础知识，更需要了解不同传感器的数据微观特征，想要进入此领域的开发人员往往因为系统繁杂而不能很快掌握核心开发技术。 本书以机器学习为出发点，给想要进入此领域的初级开发人员搭建了一条从机器学习到无人驾驶的基础学习路径。本书结合近年来发展迅猛的机器学习算法（深度神经网络、强化学习）详细介绍了包含定位、预测、路径规划和车辆控制等一系列自动驾驶模块。 全书通过核心代码深入浅出地讲解机器学习的核心算法，通过实例分析代码本身的逻辑关系以及自动驾驶背后的设计思想和原理，利用开源机器学习和无人驾驶系统架构作为学习的背景蓝图，代码实例涉及自动驾驶的普遍业务方法，力图使读者能够通过实际操作快速入门和理解自动驾驶的算
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虚拟现实与增强现实技术概论 在阐述虚拟现实技术必要理论知识的基础上，着重介绍了目前流行的虚拟现实软件及其使用方法。
1.概念简明易懂，注重方法运用与技能掌握，并以大量的典型实例贯穿其中，尽量减少晦涩难懂的公式推导和理论性研究。 2.本书还介绍了三维建模软件3ds Max和Unity 3D的使用技巧，并给出了具体实例。本书可以用于启发式教学模式，同时适合混合式教学模式，且便于学生理解和掌握。
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人工智能开发丛书--数据挖掘与机器学习：PMML建模（下） 当前国内独一关于数据挖掘和机器学习语言PMML的图书
本书是当前国内独一关于数据挖掘和机器学习语言PMML的图书。潘风文博士具有大数据领域二十多年的丰富经验，取得诸多成果，本书是作者长期研发经验的积累结晶。
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本书是针对非计算机专业编写的机器学习教材，内容由浅入深，使用目前流行的Python语言进行描述。书中示例丰富、落地，具有较高的学习价值。 1.内容翔实，案例新颖 2.模拟实训，代码指导 3.资源丰富，便于教学
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机构学与机器人学的几何基础与旋量代数 2018年重印后，更新所有参考文献，更新书后 24页后记，更新25页中英文索引，增添书后彩页
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深入机器学习 概念及原理讲解深入浅出、形象生动，数学原理及公式推导过程详细、大专可懂，包含算法完整实现，可真正上手实战
机器学习对于众多软件从业人员的诱惑是无需多言的。然而樱桃好吃树难栽，大多数初学者终未能到达成功的彼岸，不少甚至连 中途 未到就放弃了。 工作关系，我也曾经多次试图走进机器学习的殿堂。每次所下的决心虽然不小但却无功而返。放弃的原因并不复杂，经常都是由于对一个概念、一个原理、一个公式实在无法理解所导致的。比如，我看过的书中，关于线性回归都是引用现成的算法函数，没有看到过这个函数在数学上倒底是怎么实现的，因此对于给定的几个散点，如果不借助现成的算法函数，我确实没搞明白怎么才能拟合出相应的回归方程。线性回归是机器学习算法中基本、简单的算法，但我怎么敢说自己真正理解了线性回归呢？ 相关的图书买了不少看了不少，浪费些脑细胞不算事儿，心里不好迈过的那道坎是买书浪费了很多钱。作为一名老图书编辑
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工业机器人应用技术入门 提高技能，打开就业之门 FANUC机器人 发那科 FANUC编程 FANUC机器人保养 学习交流QQ 群：651014095
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城堡里学无人机：原理、系统与实现 央视推荐：无人机世界推荐！从原理、系统与实现三个角度理解无人机系统
《城堡里学无人机：原理、系统与实现》主要内容： 无人机历史 姿态控制原理 硬件 数学模型的分析与使用 自动控制的实现与理解 职业与学习建议 《城堡里学无人机：原理、系统与实现》主要特点： 从原理、系统与实现三个角度理解无人机系统，深入浅出读懂复杂硬件与艰涩公式背后的逻辑，构建知识与实践之间的桥梁 《城堡里学无人机：原理、系统与实现》适合的读者： 无人机爱好者、无人机系统开发者、各行各业的无人机应用者、有意进入无人机行业的读者、相关院校和专业的师生
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工业机器人操作 对工业机器人应用基础、ＡＢＢ工业机器人操作等讲解非常透彻，是工业机器人编程和操作的入门书。
1、对工业机器人应用基础、ＡＢＢ工业机器人操作、工业机器人的调整与保养等讲解非常透彻，是工业机器人编程和操作的入门书。 2、内容从生产实际出发，贴合职业技能标准，突出实用性。
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中科曙光下的教育培训结构，目前在全国有几十所合作院校，部分高校实现了课程植入，瑞翼教育对每个教育点派驻教学团队。一流企业 高校，大数据、人工智能必修课程，企业案例 实践平台
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机器学习基础——原理、算法与实践 机器学习基础，精挑细选机器学习的常用算法，扫清数学基础弱和编程实践难两大障碍，帮助初学者快速入门。专设QQ群，提供学习辅导和资源下载。
初学者学习机器学习课程通常会碰到两大障碍，*大障碍 数学基础，机器学习需要学习者具备数学基础，对于那些已经走向工作岗位的学习者来说，困难更大一些，从头开始学习和理解数据分布和模型背后的数学原理需要花费很长的时间和精力，学习周期非常漫长。第二大障碍 编程实践，并不是所有人都擅长编代码，只有亲手用代码实现机器学习的各种算法，亲眼见到算法解决了实际问题，才能更深入地理解算法。 《机器学习基础 原理、算法与实践》就是为了让初学者顺利入门而精心设计的。通过学习帮助读者扫除机器学习的两大学习障碍。书中讲述了机器学习常用算法的基本原理，读者在学习并深入理解这些精挑细选的算法后，能够理解并学会使用适合的算法来解决实际问题。此外，《机器学习基础 原理、算法与实践》使用MATLAB R2015b实现了常用的机器学习
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扩散模型从原理到实战 AIGC技术与应用 原理 扩散模型退化 采样 DDIM反转 CONTROLNET与音频扩散模型AI
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机器学习算法与应用（微课视频版） 40个综合实例+200分钟微课视频，详述对机器学习算法的嵌入式应用及在ARM和FPGA平台的并行加速实现
《机器学习算法与应用（微课视频版）》讲解机器学习算法在物联网时代边缘计算平台的嵌入化个性应用，尤其对计算复杂度高且难以并行化的深度循环神经网络模型，详细介绍了在ARM处理器和FPGA硬件平台的并行加速实现步骤。 （1）涵盖内容 有监督机器学习算法、无监督机器学习算法、强化学习算法和深度学习算法，阐述从浅层学习到深度学习，从简单的线性模型到复杂的神经网络非线性模型的原理与应用。涉及模型在物联网边缘计算平台的实现、*知识图谱与推荐系统结合的应用。 （2）讲解原则 从理论到实践，每个章节先简介理论基础，再构建数学模型，然后辅以实例分析，*后设计源码实现，共给出40个实例。 （3）学习方法 每个章节可独立阅读，也可从前向后，从简到难，循序渐进学习。
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图文详细、示例丰富，同时配备诸多附加资源，非常适合作为自学和教学指南。 美国经典教材，在Amazon上，被评价为自Russell Norvig的《人工智能：一种现代方法》之后更好的教材，更加适合本科生使用。 当前，人工智能的发展进入了新的历史阶段，成为科研、教学和创业等领域关注的热点。我国正在大力培养人工智能领域的专业人才，一些高校成立了人工智能学院，还有许多高校开设了人工智能相关专业。 本书是作者结合多年教学经验、精心撰写的一本人工智能教科书，堪称 人工智能的百科全书 。全书涵盖了人工智能简史、搜索方法、知情搜索、博弈中的搜索、人工智能中的逻辑、知识表示、产生式系统、专家系统、机器学习和神经网络、遗传算法、自然语言处理、自动规划、机器人技术、高级计算机博弈、人工智能的历史和未来等主题。 本书提供了丰富的
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本书面向机器学习领域的新手和希望学习如何使用scikit-learn库开发机器学习算法的开发人员。读者需要具备 Python编程方面的一些知识和经验，但不需要任何关于scikit-learn或机器学习算法的先验知识。 本书通过大量实例应用与活动练习，手把手教你一步一步地构建完整的机器学习程序和如何将一些流行的算法应用于现实生活中的数据集中。 学完本书，将获得诸多技能并有信心编写机器学习算法。
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