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本书以一种模块化机器人为载体,介绍常见机器人的传动部件组成及电机选型,并按项目化的方式,分别讲述s7-200,PEC6000控制器的编程环境及简单编程,基于总线的主从通讯方式实现,基于PEC6000的步进及伺服控制方式,基于总线方式的单轴电机位置控制,基于主从方式的单轴的复位、示教、再现与编程等,到最后的6轴模块机器人的复位、示教、再现的编程实现...
更多计算机好书请关注:电子工业出版社自营店 《TensorFlow实战》是由PPmoney大数据算法总监黄文坚和美国Uptake数据科学家唐源倾力原创的新书。本书是Google TensorFlow研发团队内部力荐的教程,两位作者均是TensorFlow开发者,其中唐源是TensorFlow研发团队的Committer。本书结合了大量代码实例,深入浅出地介绍了如何使用TensorFlow。 代码基于TensorFlow 1.0版AP
与市面上已有的TensorFlow书相比,《深度学习原理与TensorFlow实践》的特色在于一是所有案例来自作者团队工作中的亲身实践,所选案例均是深度学习的经典应用,非常具有代表性;二是结合了深度学习的关键原理,强化读者对深度学习及TensorFlow架构的理解,从而能在知其然、并知其所以然的基础上,更好地运用TensorFlow来开发各类应用。 《深度学习原理与TensorFlow实践》所梳理出来的清晰脉络和关键知识点,必能让读者
本书为普通高等教育“十一五”国家级规划教材。 本书是作者从事自动化控制领域工程设计与实践的知识积累与经验总结。本书阐述了一般控制理论与方法以外的工程设计与实践的基础知识,全方位、多视角地介绍单片机、智能仪表、工控机、PLC等各种主要控制装置用于不同工业流程的设计案例与实施过程。本书由浅入深,循序渐进,软硬结合,注重对学生分析和解决实际问题能力的培养,强调对学生的动手设计与工程实践技能的培养。 本书可作为高等院校及高职高专院校自动化
10余位研究人员,历时1年多,涉及8个领域,走访上百家企业,深入调研人工智能在各个产业的商业应用场景。9章内容,13个表格,122幅图片,全彩印刷,精彩呈现人工智能未来发展面临的挑战与机遇。...
人工智能等新技术正在悄然改变着教育行业的方方面面,如何应对人工智能带来的机遇与挑战已成为教育行业必须面对的问题。教育是培养面向未来的孩子,只有了解我们所生活的智能时代,找到适应智能时代的学习方法,才能更好地规划未来。当教育与人工智能相遇,会碰撞出怎样的火花?当前人工智能等新技术在教育领域的基本应用覆盖了“教、学、考、评、管”全场景,有效助力教育教学模式创新,为学生、教师和各级教育管理者提供了精准、便捷的服务。本书对智能时代的重要趋势做
人工智能将引领一场比互联网影响更为深远的科技革命,各领域的企业都需要尽早地将人工智能纳入企业规划路径中。在人工智能革命的时代,企业应如何应对挑战、如何调整企业发展方向,以及如何重塑企业运营模式和管理制度,从而在人工智能的浪潮中获得机遇。作为个人,我们又应如何面对未来人机协作的工作模式,如何在未来的工作环境中寻找适合自己的位置,只有了解人工智能能做什么,我们才知道我们应该做什么。本书从人工智能的历史与现状、应用和商业化未来趋势等方面进行
本书系统性地介绍了深度学习的原理、关键技术及相关应用,首先从基本概念、必备的线性代数、微积分、概率统计等数学知识等入手,这些预备知识可帮助读者更好地理解深度学习技术。接着对深度学习方法和技术进行了详细介绍,包括卷积神经网络、反馈神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等,针对每个技术都力图用简单易懂的语言、详尽的公式推导说明和生动的图形展示知识点,并附上应用样例,便于读者将概念、原理、公式和应用融会贯通。本书还考虑到初学者尽快入门的需求,
人脸识别是当今的热门应用领域和研发方向,在安防、金融、公共服务等领域具有十分广泛的应用。本书全面、系统地介绍“刷脸”背后的技术,包括人脸检测、人脸识别、人脸关键点定位、人脸检索相关的算法和实现技术。另外,本书还囊括了前沿的、基于深度学习的人脸识别技术(2014―2020年)。本书讲解的算法具有前沿性和实用性。通过本书学习,学习人员能够在3~5个月内系统地了解、掌握人脸检测、人脸识别、人脸关键点定位、人脸检索的算法原理与实战技术。本书内
本书全面系统地讲解了机器学习的理论与方法,内容主要包括高斯混合模型和EM算法、主题模型、非参数贝叶斯模型、聚类分析、图模型、支持向量机、矩阵分解、深度学习及强化学习。本书旨在使读者了解机器学习的发展,理解和掌握它的基本原理、方法与主要应用。本书内容丰富,着重机器学习理论的推导与证明,并通过实例进行方法的分析与比较。同时,本书强调机器学习的系统性、完整性和时效性,可读性强...
本书是面向不错人工智能人才培养的高等学校人工智能相关专业规划教材中的一本,通过梳理人工智能涉及的相关数学理论,并通过Python实现相关案例,使抽象的理论具体化,从而加深读者对数学的感性认识,提高读者对数学理论的理解能力。本书首先介绍了人工智能所需的基础数学理论,然后根据数学内容的逻辑顺序,以微积分、线性代数、概率论、数理统计为基础,对函数逼近、很优化理论、信息论、图论进行了深入介绍,同时给出了它们在人工智能算法中的实验案例。另外,该
本书从传统的机器学习,如线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机、集成学习,到前沿的深度学习和神经网络,如DNN、CNN、BERT、ResNet等,对人工智能技术进行零基础讲解,内容涵盖数学原理、公式推导、图表展示、企业应用案例。本书面向初中级读者,能帮助读者迅速掌握机器学习技术的相关概念及原理。本书内容结合作者多年的科研工作经验,理论和实践并重,对科研、学习、面试等均有帮助...
利用机器翻译技术实现不同语言之间的自由交流始终是最令人期待的计算机应用之一。本书全面回顾了近30年来机器翻译的技术发展历程,遵循机器翻译技术的发展脉络,对基于统计和基于端到端深度学习的机器翻译关键技术及原理进行了深入讲解,力求做到简洁明了、全面透彻、图文结合。此外,本书着重介绍了近年来机器翻译领域的科研热点及其结果,旨在帮助读者全面了解机器翻译的前沿研究进展和关键技术...
科技能解决我们所有的问题吗?尽管有相反的证据,但许多经济学家、专家和新闻记者似乎都这样认为。据他们说,智能机器和大数据不仅把我们从繁复的工作中解脱出来,还教育我们的孩子,改变我们的环境,甚至使宗教信仰变得更加人性化。这就是他们想要告诉我们的——我们应该放下焦虑同时接纳属于我们的机器人时代。但是,你一遍又一遍的讲故事并不会使它变成真的。作者作为很聪明和敏锐的社会评论家之一,他知道如何创作一个充满诱惑力的故事。在本书中,作者与一群所谓的思
本书源于阿里巴巴千亿级知识图谱构建与产业化应用的工作总结,对知识图谱理论和大规模工业实践进行了全面和深入的阐述。本书以阿里巴巴的实战经验为中心,以深厚的理论成果为支撑,详细阐述了知识图谱的方方面面。首先介绍工业场景下知识图谱的现状、存在的问题和架构设计;然后从知识表示、知识融合、知识获取、知识推理、知识存储和知识图谱前沿方向等方面入手,介绍大规模商品知识图谱的构建方法;最后结合阿里巴巴的业务实践,详细介绍知识图谱的产品设计、技术实现和
本书以工程实践为主线,基于TensorFlow 2.0软件框架详细介绍了深度学习的工作原理和方法,并以实际代码为例,剖析了构建神经网络模型的流程、全连接网络的运行原理、卷积神经网络的结构与运行机制、循环神经网络的结构与运行机制,讨论了使用Dense、Conv1D、Conv2D、SimpleRNN、LTSM、GRU、Bidirectional等深度学习模型解决计算机视觉、序列问题的方法,并在此基础上基于具体示例介绍了深度学习的高阶实践.
互联网产业正在从IT时代迈入DT时代(数据时代),同时互联网产业的繁荣也催生了黑灰产这样的群体。那么,在数据时代应该如何应对互联网业务安全威胁?机器学习技术在互联网业务安全领域的应用正是答案。本书首先从机器学习技术的原理入手,自成体系地介绍了机器学习的基础知识,从数学的角度揭示了算法模型背后的基本原理;然后介绍了互联网业务安全所涉及的重要业务场景,以及机器学习技术在这些场景中的应用实践;很后介绍了如何应用互联网技术栈来建设业务安全技术
亚马逊资深数据科学家李明博士、统计之都创始人谢益辉博士抢先品读当前关于大数据、人工智能的炒作着实令人眼花缭乱,如大数据平台(如Hadoop、Spark),以及一些黑箱模型,如神经网络,深度学习(实际上就是多层神经网络)。各路媒体和砖家深谙吃瓜群众不明觉厉的心态,所以就像个妓院头牌似的越发摆谱。作者并没有打算写一本数据科学的圣经,告诉你所有关于数据科学的一切;只想尽可能地给大家还原一个真实的数据科学和数据科学家。希望能为后来者提供一些信
本书详细讲解了36个计算机视觉与深度学习实战案例(含可运行程序),涉及雾霾去噪、答题卡自动阅卷、肺部图像分割、小波数字水印、图像检索、人脸二维码识别、车牌定位及识别、霍夫曼图像压缩、手写数字识别、英文字符文本识别、眼前节组织提取、全景图像拼接、小波图像融合、基于语音识别的音频信号模拟灯控、路面裂缝检测识别、视频运动估计追踪、Simulink图像处理、胸片及肝脏分割、基于深度学习的汽车目标检测、基于计算机视觉的自动驾驶应用、基于深度学习
本书开头部分讲了如何按照深度学习的需求来配置Apache Spark, 以实现不同类型的神经网络, 接下来讲述了在分布式环境中实现深度学习涉及的常见和不那么常见的需求...
《携程人工智能实践》详细介绍了携程在人工智能技术落地方面的深入探索,重点分享了如何从实际应用场景入手,把业务和产品的目标转化为人工智能模型和算法问题。并综合考虑系统、环境和数据的多种约束,设计和实施具体落地方案,同时对人工智能服务化和人工智能运营的理念和技术进行了很好的分析和总结,是携程技术团队多年开发和应用人工智能实践经验的结晶。本书对互联网行业和人工智能应用研究机构的科研技术人员来说,是一本很好的案头参考书。...
本书详细讲述了人工智能大潮中企业如何生存和发展, 帮助企业看清人工智能, 抓住生产力变革机遇, 进行人工智能技术布局。主要内容包括: 企业如何认识人工智能应用、电信行业中人工智能的应用场景、技术驱动的人工智能应用场景等...
本书围绕SDK的开发展开,通过分析MCU内核与外设工作原理,结合API介绍各个外设的编程和应用。希望通过本书,使传统单片机工程师面向寄存器的开发思维得到一些转变,能够尝试运用成熟的软件框架来高效地完成应用开发。本书可供具有一定C语言知识和硬件基础的嵌入式系统工程师使用,同时也可以作为高等院校电子信息工程相关专业的教学参考书...
本书以通俗的语言和生动的案例带领你探索区块链的世界,全面展示区块链的起源、理论框架与应用价值及未来发展,是一本有趣的区块链通识书,为你开启探索区块链的奇幻之旅。作者通过深入浅出的语言,对当今世界极具吸引力的新技术范式进行阐述,让所有人都能够像对待一种新的信仰一样接纳它们。毕竟,只有这样,才能确保我们在一个快节奏的世界中不断获得稳固的发展。? 区块链感觉很高冷,我真的能看懂吗?本书以通俗的语言和生动的案例带领你探索区块链的世界,全面展示
本书是由智能相对论创始人曾响铃联合旗下几位资深分析师深入一线企业调研后,并结合行业发展现状及未来发展趋势预测完成的一本人工智能冷知识普及书籍。本书全面、详尽地介绍了人工智能很先落地的几个热门领域:智能机器人、医疗服务业、教育、娱乐、健康等,覆盖了人们接触人工智能的各种场景,并对其背后的人工智能技术进行深入浅出地解释,是一本有趣的人工智能行业科普读物...
本书选题是适应2019年政府工作报告提出的"智能+经济”发展要求,聚焦金融科技和人工智能产业前沿话题。目的是为了帮助那些正在从事、或有志于进入金融和金融科技行业的读者们,系统了解人工智能在金融领域应用的昨天、今天和明天,主动适应人工智能技术的应用所需要的知识结构更新和能力提升要求,更好地将人工智能技术应用在金融服务创新领域,共同推动智能金融的发展……本书共有五章,可以分为三个层次,其中章:金融科技发展盘点和第二章:人工智能的兴起与发展
本书共5章内容, 主要结合目前流行的人工智能编程语言Python对机器学习案例进行分析, 介绍机器学习的相关理论, 并展示使用机器学习方法解决实际应用问题的具体过程。本书包括基础知识、分类案例、聚类案例、回归预测案例和综合案例, 力争通过通俗易懂的案例和代码分析使读者快速掌握机器学习的具体应用方法...
本书详细介绍了物联网和区块链的理论知识、融合路径及发展趋势,总结了区块链和物联网的发展现状,深入剖析了产业面临的瓶颈问题和挑战,列举了大量的产业应用案例。此外,本书还从成本控制、隐私保护、网络安全、数据共享、多主体协同、供应链管理、智能生态农业等角度,深入浅出地对物联网和区块链的融合进行了解读和分析,并辅之以图形、表格进行诠释。读者阅读本书将受益良多...
语言智能处理一直是人工智能领域的重要研究方向之一。本书按照研究历程与现状、关键技术与方法、发展趋势与展望的基本脉络,重点介绍了语言智能处理中的语言模型与知识表示、语言分析技术、语言情感分类、自然语言生成技术、自动问答与人机对话、机器翻译、信息检索与信息推荐等主题。本书所描述的内容涉及人们日常生活中的真实应用场景,理论与实践相结合,所探讨的技术具有代表性,便于读者理解与融会贯通。本书既可作为高等院校相关专业师生的教学参考书,也可作为人工
本书由认识篇、技术篇和案例篇三部分组成,以商业领域中的问题为背景,主要讲解数据挖掘技术的应用。认识篇介绍数据挖掘的各种技术和数据挖掘建模方法,可使读者了解数据挖掘技术在商业领域中的应用概貌;技术篇介绍数据挖掘中的聚类分析、分类分析、关联规则分析、离群点检测、回归分析等方法;案例篇介绍实际领域应用较多的RFM分析、社会网络分析和文本挖掘,展示数据挖掘在不同领域中的应用案例,使读者理解如何应用数据挖掘技术解决商业领域中的问题。 本书可作为
本书全面介绍了图深度学习的理论基础、模型方法及实际应用。全书分为4 篇,共15 章。第1 篇为基础理论,重点介绍图和深度学习的基础知识,包括图的关键概念和属性、各种基础的神经网络模型、训练深度学习模型的关键方法以及防止训练过程中过度拟合的实用技术;第2 篇为模型方法,涵盖了从基本设置到高级设置的成熟的图深度学习方法,包括图嵌入、图过滤和池化操作、图对抗攻击和图对抗防御技术、可扩展性图神经网络的代表性技术以及图神经网络之外的众多图深度模
人工智能相比于人力而言具有低成本、高效率和全天候等巨大优势,但其发展往往不能全面满足实际场景的旺盛需求。近年来人工智能与计算机视觉的结合日益紧密,基于深度学习研究计算机视觉成为一个新方向。深度学习的特点是层次化的特征提取、规模更大、数据更多、计算更复杂。本书从介绍计算机视觉的任务入手,总结从传统手工提取特征方法到深度学习的发展历程。然后,针对不同层次的计算机视觉任务,结合作者团队近年来的研究成果,以及部分学界认可的里程碑式成果,从理论
“科学技术是生产力”。如果科学技术转化不成生产力,就失去了应用支撑,而变成纯理 论或被淘汰的技术。当下,在中国制造领域,各种概念满天飞,数字化、智能制造、工业4.0、工 业互联网等。制造企业如何拨云见日,理解这些概念背后的核心支撑是什么,如何对接这些技术或 理念?这些都值得广大从业人员思考。 本书的作用正在于此。从制造企业面临的升级转型困局和不知道智能制造到底为何物的疑惑开 始,引导读者思考制造企业的痛点,深入挖掘痛点背后制造业的复杂
[美]艾玛·克莱因 著,韩冬 译
林奕含
[日]熊田千佳慕 著,张勇 译
[英]蕾秋·乔伊斯 著,焦晓菊 译
老王子
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