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传感器应用设计300例(下册)张洪润北京航空航天大学出版社9787811242249
本书分上、下册，分4篇，共41章。第1篇主要介绍传感器应用设计技巧、方法和一些关键技术。其内容包括：红外、图像、热电、磁敏、应变、气敏、湿敏、光纤、电流、超声波、位置、振动、加速度、压力、风速、电容、电感、超导、核辐射、激光、微波、生物等。第2篇主要介绍传感器典型应用，其内容包括：传感器在机器人、飞行器、遥感技术、汽车工业、安全系统、过程工业控制、信息系统、环境污染和公害检测、医学领域、节能系统中的典型应用。第3篇主要介绍传感器与计算机接口，其内容包括：传感器与计算机接口中常见的几项关键技术（传感器的匹配技术，软、硬件线性化技术，去耦抗挠技术）、传感器与计算机接口技巧（传感器输出信号的预处理方法、基本信号的转换、数据采集系统、通信接口、用户输入装置接口、接口举例）、方法等。第4篇主要
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量子机器学习及区块链技术导论杨毅等电子工业出版社9787121425547
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JavaScript深度学习蔡善清[等]著人民邮电出版社9787115561145
1.深度学习扛鼎之作《Python深度学习》姊妹篇；2.谷歌大脑团队核心开发人员官方解读TensorFlow.js；3.前端工程师不可错过的AI入门书。
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卷积神经网络与视觉计算[美]拉加夫·维凯特森(Ragav Venkatesan)李宝新（Baoxin Li）机械工业出版 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
从零基础开始，系统阐述卷积神经网络理论基础及其实践应用，可以帮助初学者快速学习和构建深度学习。第1章简要介绍了图像表示和一些计算机视觉模型；第2章介绍了回归、机器学习和优化的概念；第3章介绍了Rosenblatt感知器和感知器学习算法、logistic神经元及其激活函数，以及两类和多类问题的单神经元模型等；第4章介绍了卷积池化层和CNN；第5章通过介绍CNN的一些当前新颖实用的用法，进一步拓展和丰富了深度神经网络的结构。
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知识发现与智能决策张文宇科学出版社9787030413208
《知识发现与智能决策》介绍知识发现、人工智能、数据仓库、联机分析处理和智能决策的基本概念与相关理论基础; 分析知识发现与数据挖掘的对象与模式; 综述数据预处理的作用和方法; 深入探讨基于符号推理的数据挖掘方法、基于信息论思想的数据挖掘方法、基于进化思想的数据挖掘方法、基于集合论的数据挖掘方法和基于统计分析的数据挖掘方法, 并将实例融入算法的具体应用; 阐释智能决策支持系统, 并对数据库与数据库管理系统、模型库与模型库管理系统、方法库与方法库管理系统、知识库与知识库管理系统以及人机对话管理系统进行详细说明, 提出系统的逻辑框架和实现方案; 最后给出知识发现与智能决策支持系统的应用案例.
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AI芯片：前沿技术与创新未来 张臣雄 人民邮电出版社 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
本书从人工智能（AI）的发展历史讲起，介绍了目前非常热门的深度学习加速芯片和基于神经形态计算的类脑芯片的相关算法、架构、电路等，并介绍了近年来产业界和学术界一些著名的AI芯片，包括生成对抗网络芯片和深度强化学习芯片等。本书着重介绍了用创新的思维来设计AI芯片的各种计算范式，以及下一代AI芯片的几种范例，包括量子启发的AI芯片、进一步提升智能程度的AI芯片、有机自进化AI芯片、光子AI芯片及自供电AI芯片等。本书也介绍了半导体芯片技术在后摩尔定律时代的发展趋势，以及基础理论（如量子场论、信息论等）在引领AI芯片创新方面发挥的巨大作用。*后，本书介绍了AI发展的三个层次、现阶段AI芯片与生物大脑的差距及未来的发展方向。 本书可供AI和芯片领域的研究人员、工程技术人员，科技、产业决策和管理人员，创投从业者和相关专业
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MATLAB 可视化科学计算 第2版 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
MATLAB 的应用范围非常广，包括科学计算、信号和图像处理、通讯、控制系统设计、测试和测量、财务建模和分析以及计算生物学等众多应用领域。附加的工具箱（单独提供的专用 MATLAB 函数集）扩展了 MATLAB 环境，以解决这些应用领域内特定类型的问题。利用MATLAB提供的各种分析和计算工具大大的方便科学计算。本书是应浙江大学计算机学院远程教育的需要而编写的，因而在编写过程中突出了MATLAB的应用，增强了MATLAB在可视化方面的应用，减少了较深的数学上的应用，本书也适用于计算机及理工、文等各科的学生使用。
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搜索算法-人工智能如何寻觅最优 龚超 化学工业出版社 科技-人工智能 新华正版书籍
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本书适合初学者快速入门深度学习算法和TensorFlow框架。我们已讲故事的方式向读者一步步地介绍每个核心算法，非常详细地剖析算法原理，手把手实现每个算法实战，不但让读者能够了解算法的工作原理，更重要的是教会读者如何一步步地思考问题并解决问题。具体地，我们会介绍目前深度学习的数学原理，反向传播算法，卷积神经网络，循环神经网络，对抗生产网络，自编码器，神经网络结构搜索，图卷积网络等等一系列前沿核心算法。使读者不仅可以明白原理，还能学以致用。内容讲解细致，没有数学基础的读者也能轻松入门。
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深度学习的理论基础与核心算法,清华大学出版社【新华书店总店自营店】 新华正版全新 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达！团购优惠咨询：13284178503
本书旨在给出深度学习的理论基础和核心算法的主要内容，从而有利于读者和研究者系统的掌握理论结构和脉络。全书在理论方面，兼顾人工智能数学基础知识与领域最新原创基础理论，为推动下一代人工智能、下一代深度学习的发展提供坚实的理论支撑；面向关键核心技术，以核心算法为驱动，抽取出最关键普适的技术思想，提炼简洁可复用的知识模型，提出更有力的新方法，为发展更有力的新方法提供“源头活水”。
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