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數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與程序設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)教程

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機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

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本書在介紹深空探測任務(wù)與深空影像背景知識的基礎(chǔ)上,著重從統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析和人工智能兩個(gè)方面介紹深空遙感影像相關(guān)的智能解譯方法.其中,在統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析方面,介紹了統(tǒng)計(jì)理論工具及其在“嫦娥”觀測數(shù)據(jù)的判讀解譯應(yīng)用.在人工智能數(shù)據(jù)分析方面,介紹了深度學(xué)習(xí)中基于語義分割和基于目標(biāo)檢測方法在全月撞擊坑的自動(dòng)判讀識別.為了便于讀者使用上

本書嘗試總結(jié)近年來游戲人工智能方向的優(yōu)秀研究工作，以及作者的一些探索成果。主要內(nèi)容包括游戲人工智能的背景、經(jīng)典的游戲人工智能方法、DeepMind針對棋牌和視頻類游戲的人工智能方法，以及作者團(tuán)隊(duì)針對即時(shí)游戲的人工智能方法，如格斗游戲、星際爭霸的宏觀生產(chǎn)和微觀操作等。從理論分析到算法設(shè)計(jì)到編程實(shí)現(xiàn)，旨在為讀者提供一個(gè)針對

本書提出了機(jī)器人系統(tǒng)時(shí)間序列建模與健康監(jiān)測理論與方法，內(nèi)容分為6章。第1章介紹機(jī)器人系統(tǒng)概念性問題和機(jī)器人系統(tǒng)時(shí)序建模的關(guān)鍵基礎(chǔ)問題；第2章闡述機(jī)器人導(dǎo)航時(shí)序建模與健康監(jiān)測理論及應(yīng)用；第3章闡述機(jī)器人車載電量時(shí)序建模與健康監(jiān)測理論及應(yīng)用；第4章闡述機(jī)器人手臂時(shí)序建模與健康監(jiān)測理論及應(yīng)用；第5章闡述無人駕駛車輛時(shí)序預(yù)測與

本書以PyTorch作為深度學(xué)習(xí)框架，主要包括4部分。第1部分（第1、2章），主要概述PyTorch基礎(chǔ)知識與常見深度學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)，例如，CNN、LSTM，即CNN-LSTM；第2部分（第3～5章）高級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)，主要包括常見的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，例如CNN、RNN及最新的Transformer等模型；第3部分（第6～

本書以智能機(jī)器人開發(fā)的基本技術(shù)為主要脈絡(luò)，以ROS作為核心開發(fā)平臺，以企業(yè)真實(shí)產(chǎn)品為載體，以崗位能力要求為導(dǎo)向。本書主要內(nèi)容包括智能機(jī)器人認(rèn)知與組成架構(gòu)、智能機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制、智能機(jī)器人環(huán)境建圖、智能機(jī)器人自主導(dǎo)航、智能機(jī)器人自主無線充電、智能機(jī)器人避障、智能機(jī)器人語音控制、智能機(jī)器人目標(biāo)跟隨、智能機(jī)器人的機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)控制