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《智能交通》一书将系统的介绍智能交通是什么、为什么需要智能交通，同时从不同角度阐述新一代人工智能如何助力智能交通的发展，并对智能交通的未来进行展望。本书是智能交通领域的高端科普图书，将带领读者对智能交通有更深入的认识。
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1.本书以TensorFlow为工具，从基础的MNIST手写体识别开始，介绍了基础的卷积神经网络、循环神经网络，还包括正处于前沿的对抗生成网络、深度强化学习等课题,代码基于TensorFlow 1.4.0 及以上版本。 2.书中所有内容由21个可以动手实验的项目组织起来，并在其中穿插TensorFlow的教学，让你可以在实践中比较轻松地学习到深度学习领域的基础知识，掌握TensorFlow的使用方法，并积累丰富的深度学习实战经验。 3.通过本书，可以学到： 在动手实践中快速入门深度学习领域。 通过实验快速掌握TensorFlow的操作方法。 掌握卷积神经网络、循环神经网络、对抗生成网络和深度强化学习等深度学习积累丰富的深度学习实战项目，如图像分类、目标检测、人脸识别、图像生成、文本生成、序列分类、时间序列预测等。 学习TensorFlow的一些新特性，如TimeSeries模块
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机器人控制技术基础-基于Arduino的四旋翼飞行器设计与实现徐振平编著国防工业出版社9787118110074
徐振平编*的《机器人控制技术基础--基于 Arduino的四旋翼飞行器设计与实现(普通高等教育十三五规划教材)》采用Arduino单片机的硬件和软件，结合网上公开的四旋翼飞行器源代码，系统介绍了机器人制作的基础技术。其主要内容包括机器人通用的输入输出设备、传感器及其滤波技术、机器人位姿分析、控制技术以及与计算机通信的串口技术、综合应用的GPS技术，并分析了四旋翼飞行器源代码的文件构成和相关制作技术等。 本书可作为高等院校对单片机有一定了解和初步掌握C 语言相关的工程类专业学生的教材，也可供对机器人有兴趣的人员进行学习和开发。
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神经网络与PyTorch实战 肖智清 9787111605775 机械工业出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
全书分为三个部分。第1和第2章感性介绍神经网络的基础知识，并给出一个利用PyTorch搭建神经网络解决实际问题的例子，使读者对神经网络和PyTorch有初步的了解；第3～9章介绍基于Python和PyTorch的科学计算和神经网络搭建，涵盖了几乎所有Python基础知识和PyTorch基础功能，并通过例子使读者完全掌握相关技术；第10和第11章介绍生成对抗网络和强化学习，使读者了解更多神经网络的常用用法。
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