本書主要介紹大數(shù)據(jù)分析中需要用到的數(shù)學基礎(chǔ)知識,全書共分為7章，系統(tǒng)地介紹了函數(shù)的極限與連續(xù)、函數(shù)的微積分、矩陣、函數(shù)的插值、概率與數(shù)理統(tǒng)計等內(nèi)容。
機器學習數(shù)學基礎(chǔ)
本書基于控制科學與工程、計算機科學與技術(shù)、環(huán)境科學與工程等多門學科，詳細闡述了城市污水處理系統(tǒng)建模的主要理論方法及應用案例，具有鮮明的特點，能夠促進城市污水處理建模理論與技術(shù)的發(fā)展。
本書在介紹深空探測任務與深空影像背景知識的基礎(chǔ)上,著重從統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析和人工智能兩個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)計數(shù)據(jù)分析方面,介紹了統(tǒng)計理論工具及其在“嫦娥”觀測數(shù)據(jù)的判讀解譯應用.在人工智能數(shù)據(jù)分析方面,介紹了深度學習中基于語義分割和基于目標檢測方法在全月撞擊坑的自動判讀識別.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，以及作者團隊針對即時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計到編程實現(xiàn)，旨在為讀者提供一個針對
本書提出了機器人系統(tǒng)時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章介紹機器人系統(tǒng)概念性問題和機器人系統(tǒng)時序建模的關(guān)鍵基礎(chǔ)問題；第2章闡述機器人導航時序建模與健康監(jiān)測理論及應用；第3章闡述機器人車載電量時序建模與健康監(jiān)測理論及應用；第4章闡述機器人手臂時序建模與健康監(jiān)測理論及應用；第5章闡述無人駕駛車輛時序預測與
本書是一本AI繪畫領(lǐng)域的實用指南，旨在幫助新手從零基礎(chǔ)逐步掌握AI繪畫技巧，實現(xiàn)在AI繪畫世界中的快速成長和自我價值提升。 本書共分為四大部分共20章：第1章至第3章是第一部分，介紹AI繪畫的前世今生，AI繪畫如何開始，成為提示詞工程師及指令示范；第4章至第16章是第二部分，介紹AI繪畫有趣的應用場景；第17章至19章
本書首先從數(shù)、信息談到計算基礎(chǔ)、計算工具、計算思維，這部分內(nèi)容其他軟件工程導論書一般不涉及，卻是軟件開發(fā)的基礎(chǔ)知識、基本理論，是軟件工程本質(zhì)性知識，從根源上理解軟件工程很重要；其次是從程序、軟件到軟件工程，循序漸進講解軟件工程的發(fā)生、發(fā)展、作用，是全書的核心；第三是從軟件知識體系和軟件行業(yè)對軟件人才的需求，定位到軟件人
本書是中國第一部關(guān)于水生生物機器人的科學理論、研究方法、應用技術(shù)和實驗裝置等內(nèi)容的學術(shù)專著，是作者參考科技文獻并結(jié)合作者多年研究成果編著而成。全書分為11章，主要內(nèi)容包括：生物機器人的概念和類型，水生生物機器人的控制原理，腦立體定位，腦電極，腦電，腦成像，腦圖譜，腦運動神經(jīng)核團和腦運動神經(jīng)核團與運動行為對應關(guān)系，水生生
本書共分十章。第一章主要敘述智能噴涂機器人國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀及應用情況，第二章介紹六自由度的噴涂機器人運動學和動力學分析方法和相關(guān)的標定、辨識方法。第三章到第八章主要詳細介紹噴涂機器人的核心理論和關(guān)鍵技術(shù)，包括機器人運動可靠性分析方法、助力拖動示教技術(shù)、主從示教技術(shù)、動態(tài)性能監(jiān)控系統(tǒng)、基于數(shù)字孿生的離線編程系統(tǒng)和多機協(xié)同噴
《人工智能魚》是為計算機、海洋、水產(chǎn)等相關(guān)學科的本科生開設的全校選修課，課程旨在使學生通過人工智能魚課程學習，了解魚類學、魚類行為學以及計算機學科間的關(guān)系，掌握魚類行為學的人工智能算法實現(xiàn)，提升學生的動手編程能力，促進學校多學科交融與發(fā)展。本課程將人工智能、計算機圖形學和魚類行為學相結(jié)合，講解如何設計繪制逼真的魚類形態(tài)
本書包含代碼實踐和案例實踐，運用OpenCV、PyTorch等框架工具詳細講解中文車牌識別檢測、采用三元組的FaceNet人臉識別理論與實踐、車道檢測的兩種深度學習思路及煙霧檢測4大實踐項目。相關(guān)理論可參考《基于深度學習的目標檢測原理與應用》一書，從而學以致用、融會貫通。
本書闡述了分布式人工智能原理及其應用，基本原理的主要內(nèi)容包括的分布式人工智能的內(nèi)涵、基本原理、計算框架等；研究了分布式人工智能學習與優(yōu)化、強化學習與演化計算、群智能體強化學習等前沿方法；給出了分布式信息融合、視覺感知、協(xié)同搜索、對抗博弈決策和智能博弈推演等典型應用，建立起了較為全面的知識體系與脈絡，為后續(xù)研究奠定了良好
本書的主要內(nèi)容涵蓋了農(nóng)田除草機器人的識別方法和裝備創(chuàng)制技術(shù)。介紹了基于人工智能技術(shù)的農(nóng)田雜草多元識別方法，證明了智能算法可賦能機器人更準確地識別定位雜草，辨識葉齡、鮮重等生物信息，從而提高雜草的防控質(zhì)量和效率。此外，本書還詳細介紹了多種農(nóng)田除草機器人系統(tǒng)的裝備創(chuàng)制技術(shù)，包括機器人的框架結(jié)構(gòu)設計、控制系統(tǒng)搭建、動力系統(tǒng)配
《Python網(wǎng)絡爬蟲從入門到進階實戰(zhàn)》從零基礎(chǔ)入門學習者的角度出發(fā)，通過通俗易懂的語言、豐富多彩的實例，循序漸進地讓讀者在實踐中學習Python網(wǎng)絡爬蟲知識，并提升自己的實際開發(fā)能力。本書主要介紹了爬蟲基礎(chǔ)知識、常用網(wǎng)絡請求模塊的使用（urllib3模塊、Requests模塊、高級網(wǎng)絡請求模塊）、數(shù)據(jù)解析與存儲（re
《四元數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡穩(wěn)定性理論及應用》旨在介紹四元數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡穩(wěn)定性理論及應用的研究現(xiàn)狀、典型模型、常用研究方法.具體內(nèi)容包括四元數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡漸近穩(wěn)定性、四元數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡魯棒穩(wěn)定性、四元數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡μ-穩(wěn)定性及均方穩(wěn)定性、四元數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡Mittag-Leffler穩(wěn)定性、四元數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡Lagrange穩(wěn)定性及H-U穩(wěn)定性、四元數(shù)神
對象代理數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)既具有關(guān)系數(shù)據(jù)庫的靈活性，又具有面向?qū)ο髷?shù)據(jù)庫表現(xiàn)復雜語義的能力，非常適合管理結(jié)構(gòu)復雜、語義豐富的數(shù)據(jù)�！秾ο蟠頂�(shù)據(jù)庫系統(tǒng)原理》根據(jù)作者提出的對象代理模型，給出對象代理代數(shù)，描述對象代理數(shù)據(jù)庫語言，并圍繞對象代理數(shù)據(jù)庫的存儲管理、查詢處理、事務管理和安全機制等實現(xiàn)技術(shù)進行深入介紹，使讀者能夠全面掌握
作為人工智能的核心技術(shù)，機器學習在數(shù)據(jù)分析中具有舉足輕重的地位。本書在介紹機器學習相關(guān)知識的基礎(chǔ)上，主要介紹了如何對有噪聲的數(shù)據(jù)進行魯棒回歸分析。全書共6章，除第1章外，各章對異常點或重尾分布數(shù)據(jù)中的具體問題進行了詳細分析與建模，所涉及的問題包括權(quán)值選擇問題、變量相關(guān)性問題以及網(wǎng)絡數(shù)據(jù)問題等。本書對于構(gòu)建具有魯棒性的機
《計算機控制技術(shù)》以反饋控制理論為基礎(chǔ)，從s域到z域的信號轉(zhuǎn)換出發(fā)，詳細闡述了計算機控制系統(tǒng)的模型分析、控制器設計及工程應用的理論和方法。《計算機控制技術(shù)》理論聯(lián)系實際，既注重計算機控制的基礎(chǔ)理論和基本方法，也涵蓋預測、模糊與神經(jīng)網(wǎng)絡等先進控制技術(shù)，并進行了“本研貫通”模塊化設計。為便于讀者對知識的理解、掌握和運用，特
Illustrator是Adobe公司推出的一款功能強大的矢量應用軟件，可以用來繪制插畫、制作海報、設計網(wǎng)頁等。它既可以用來處理矢量圖形，也可以用來處理位圖。本書正是一本優(yōu)秀的實訓學習用書。本書采用理論結(jié)合實戰(zhàn)的方式編寫，兼具實戰(zhàn)技巧和應用理論，隨書附贈所有案例的源文件、素材、視頻教程和教學PPT。視頻教程可以讓讀者在
書單推薦 新書推薦
