智慧交通系統(tǒng)是我國(guó)交通運(yùn)輸、城市建設(shè)和自然資源衛(wèi)生保護(hù)等各種交通基礎(chǔ)性工作中的一個(gè)重點(diǎn)和基本內(nèi)容,它是新技術(shù)、新概念和創(chuàng)造性模式下人類(lèi)所能夠直接進(jìn)行的感知、存儲(chǔ)、共享、交互和綜合服務(wù)的重要手段,是新時(shí)代下感知、人工智能、通信、移動(dòng)互聯(lián)、能源管理、車(chē)路協(xié)同和智慧網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)核心技術(shù)集成體,在我國(guó)現(xiàn)代軌道交通運(yùn)輸業(yè)中也扮演著重
本書(shū)在介紹推薦系統(tǒng)技術(shù)原理的基礎(chǔ)上,主要講解了推薦系統(tǒng)的定義、發(fā)展歷程、理論和數(shù)學(xué)基礎(chǔ),以及常用推薦系統(tǒng)技術(shù)、典型算法和評(píng)測(cè)指標(biāo)等,還結(jié)合多種應(yīng)用場(chǎng)景重點(diǎn)介紹了已經(jīng)得到有效應(yīng)用的推薦系統(tǒng)分析預(yù)測(cè)模型和系統(tǒng)研發(fā)實(shí)現(xiàn)方法,有助于讀者提升相關(guān)領(lǐng)域推薦系統(tǒng)應(yīng)用的實(shí)踐能力。
高素質(zhì)技術(shù)技能人才是支撐中國(guó)制造、中國(guó)創(chuàng)造的重要基礎(chǔ)，對(duì)推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有重要作用。大力開(kāi)展職業(yè)技能競(jìng)賽，是弘揚(yáng)勞模精神、勞動(dòng)精神、工匠精神，激勵(lì)廣大青年走技能成才、技能報(bào)國(guó)之路的重要途徑。自2012年以來(lái)，全國(guó)高職院校物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用技能大賽已連續(xù)開(kāi)展多屆，為引領(lǐng)物聯(lián)網(wǎng)專(zhuān)業(yè)建設(shè)、提高人才培養(yǎng)質(zhì)量、提升學(xué)校社會(huì)聲譽(yù)做
本文面向物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的軟件漏洞檢測(cè)需求，基于靜態(tài)分析和動(dòng)態(tài)測(cè)試途徑，介紹圍繞第三方庫(kù)數(shù)據(jù)操作安全檢查缺失漏洞檢測(cè)、通信協(xié)議漏洞檢測(cè)、固件鏡像漏洞檢測(cè)等問(wèn)題的關(guān)鍵技術(shù)與工具。闡述了物聯(lián)網(wǎng)作為新一代信息技術(shù)，已經(jīng)與國(guó)計(jì)民生的各個(gè)方面深度融合，越來(lái)越多的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備通過(guò)網(wǎng)絡(luò)連接后廣泛部署在眾多安全攸關(guān)領(lǐng)域；軟件是物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備
本書(shū)主要介紹如何學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)表征，并將其應(yīng)用到推薦系統(tǒng)中，重點(diǎn)研究了推薦系統(tǒng)中的三種各具代表性的網(wǎng)絡(luò)：用戶產(chǎn)品交互的二分圖，用戶端的社交網(wǎng)絡(luò)，產(chǎn)品端的知識(shí)圖譜。本書(shū)系統(tǒng)性地研究了三種網(wǎng)絡(luò)的建模，提出了針對(duì)不同種類(lèi)的網(wǎng)絡(luò)在多個(gè)層面將網(wǎng)絡(luò)信息和推薦系統(tǒng)進(jìn)行結(jié)合的解決方案。這些解決方案獲得了學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注，有些方案已經(jīng)
主要講解智能算法的理論和實(shí)際應(yīng)用。主要針對(duì)1.智能算法計(jì)算時(shí)間分析新方法；2.智能算法在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的應(yīng)用；3.智能算法在物流規(guī)劃的應(yīng)用；4.智能算法在軟件測(cè)試的應(yīng)用；5.智能算法在多目標(biāo)優(yōu)化的應(yīng)用。
圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能的一個(gè)熱點(diǎn)方向,從圖的視角解讀大數(shù)據(jù),可以靈活建模復(fù)雜的信息交互關(guān)系,吸引大量學(xué)者的關(guān)注并在多個(gè)工業(yè)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。《圖深度學(xué)習(xí)從理論到實(shí)踐》由淺入深,全面介紹圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識(shí)、典型模型方法和應(yīng)用實(shí)踐�！秷D深度學(xué)習(xí)從理論到實(shí)踐》不僅包括一般的深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)和圖基礎(chǔ)知識(shí),還涵蓋了圖表示學(xué)習(xí)、圖卷積
本書(shū)以深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow為基礎(chǔ)，介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)與常用方法，全面細(xì)致地提供了機(jī)器學(xué)習(xí)操作的原理及其在深度學(xué)習(xí)框架下的實(shí)踐步驟。全書(shū)共16章，分別介紹了深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)、深度學(xué)習(xí)框架及其對(duì)比、機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)、深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow的基礎(chǔ)知識(shí)、Logistic回歸、多層感知器、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與
本書(shū)的寫(xiě)作目的旨在幫助大量正走在、或即將走向?qū)W習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)路上的廣大讀者朋友。我們?cè)谌粘＝虒W(xué)和培養(yǎng)研究生過(guò)程中發(fā)現(xiàn)，很多同學(xué)一方面想學(xué)、愿意學(xué)；另一方面又遇到入門(mén)難的問(wèn)題，希望能有一本書(shū)旨在幫助正走在或即將走向?qū)W習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)路上的廣大讀者朋友。我們?cè)谌粘＝虒W(xué)和培養(yǎng)研究生過(guò)程中發(fā)現(xiàn)，很多同學(xué)一方面想學(xué)、愿意學(xué)；另一方面又遇到
智能運(yùn)維是面向產(chǎn)品全生命周期智能制造的重要組成部分。隨著感知技術(shù)、預(yù)測(cè)技術(shù)和智能技術(shù)的深度應(yīng)用，裝備維修從原來(lái)的事后維修模式、定時(shí)維修模式逐步向基于狀態(tài)的維修模式轉(zhuǎn)變，而提高裝備狀態(tài)監(jiān)測(cè)和維修決策水平是實(shí)現(xiàn)這種轉(zhuǎn)變的關(guān)鍵。本書(shū)在基于狀態(tài)的維修模式及其技術(shù)體系基礎(chǔ)上，對(duì)基于狀態(tài)的維修所涉及的數(shù)據(jù)處理、狀態(tài)監(jiān)測(cè)、趨勢(shì)預(yù)測(cè)、
書(shū)單推薦 新書(shū)推薦
