彩图科技百科全书:第4卷:人与智能(精装)

基于GPU加速的计算机视觉编程:使用OpenCV和CUDA实时处理复杂图像

本书是OpenCV开发人员的必读指南，手把手教你使用OpenCV和CUDA实现GPU加速的计算机视觉项目开发，帮你快速掌握利用GPU实时处理复杂图像数据的高效技术。全书共11章，第1章介绍CUDA架构及应用；第2章介绍如何使用CUDA为GPU编写程序；第3章介绍如何从CUDA程序中调用线程，以及多个线程如何相互通信；第4章介绍CUDA streams和CUDA events等高级概念；第5章介绍在所有操作系统中安装支持CUDA的Ope

视觉SLAM十四讲:从理论到实践(第2版)

本书系统介绍了视觉 SLAM（同时定位与地图构建）所需的基本知识与核心算法，既包括数学理论基础，如三维空间的刚体运动、非线性优化，又包括计算机视觉的算法实现，例如多视图几何、回环检测等。此外，我们还提供了大量的实例代码供读者学习研究，从而更深入地掌握这些内容。本书可以作为对 SLAM 感兴趣的研究人员的入门自学材料，也可以作为 SLAM 相关的高校本科生或研究生课程教材使用...

神经反馈原理与实践(精)/脑科学与人工智能丛书

本书是一部阐述基于脑电的神经反馈科学原理和技术基准的著作，兼具完整性与非常不错性。本书内容分为2部分，部分主要介绍大脑节律如何反映主要的神经调节过程，以及用于神经反馈训练的大脑活动信息测量、处理和反馈原理、方法与实践；第2部分结合“自上而下”和“自下而上”的方法，论述了神经反馈的核心科学原理，以及神经反馈评估和治疗的临床经验与实践。本书适合神经调控、认知与心理调控、脑机智能融合等方向的高年级本科生、硕士和博士研究生。同时，本书可启发并

图深度学习

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

OpenCV 4.5计算机视觉开发实战:基于Python

OpenCV是一个跨平台计算机视觉和机器学习软件库，也是计算机视觉领域的开发人员必须掌握的技术。本书基于Python 3.8全面、系统地介绍OpenCV 4.5的使用，并配套示例源代码、开发环境与答疑服务。 本书共分15章，主要内容包括计算机视觉概述、OpenCV的Python开发环境搭建、OpenCV基本操作、数组矩阵、图像处理模块、灰度变换和直方图修正、图像平滑、几何变换、图像边缘检测、图像分割、图像金字塔、图像形态学、视频处理，

实战AI大模型

《实战AI大模型》是一本旨在填补人工智能（AI）领域（特别是AI大模型）理论与实践之间鸿沟的实用手册。书中介绍了AI大模型的基础知识和关键技术，如Transformer、BERT、ALBERT、T5、GPT系列、InstructGPT、ChatGPT、GPT 4、PaLM和视觉模型等，并详细解释了这些模型的技术原理、实际应用以及高性能计算（HPC）技术的使用，如并行计算和内存优化。同时，《实战AI大模型》还提供了实践案例，详细介绍了如

多模态大模型:技术原理与实战

本书详细介绍了大语言模型和多模态大模型的发展历史、技术原理和亮点、主要的开源框架、配套工具、部署细则和实战案例。为了让读者更好地进行大模型的应用实战，本书还详细介绍了使用大模型为商业赋能的3个应用案例。期望本书能够帮助读者打开通往大模型尤其是多模态大模型的学习、实战和商业成功之路...

推荐系统:产品与算法解析

本书以媒介变迁为整体脉络，通过几类推荐产品的发展趋势来探讨推荐产品创新的核心驱动力，以及由具体产品特性引发的技术变革。 全书内容分为5部分。第一部分从宏观视角探讨推荐产品从0到1进行创新的产品思路和技术思路；第二部分介绍革新传统纸质媒介的新闻推荐和资讯推荐，包括关键算法设计和产品设计；第三部分介绍构建线上社交网络的社交和社区推荐，以及如何通过协同过滤算法模拟社交网络；第四部分从产品、生态和算法设计的角度，介绍革新传统影视行业的视频推荐

机器学习理论及应用

机器学习新方法研究是实现机器学服务各行各业的历史使命。根据这样的宗旨，本书系统地介绍了李群机器学习、动态模糊机器学习、agent普适机器学习和贝叶斯量子随机学习，共三篇十二章内容。 本书可供计算机科学技术、认知科学、机器学习、人工智能、控制技术领域的高年级本科生和研究生作为教科书或参考书，也可供高校教师、科研院所的研究人员使用...

无人驾驶原理与实践

无人驾驶系统涉及的技术面很好广泛，内容繁多，种类多跨度大。现阶段而言，实现无人驾驶系统主要有两种思路：一是传统的机器人学的思路，另一种是采用深度学习的方法。这两类技术都在不断地发展，汽车公司和科技公司的无人驾驶汽车系统也往往融合了这两类技术。本书将综合这两类技术，为读者从原理到实践详细讲解应用于无人驾驶汽车系统的关键技术，为意图入门无人驾驶汽车领域的读者打好基础。阅读完本书，读者将有能力进入无人驾驶汽车这一前沿领域，进行更加深入的探索

几种改进的智能优化算法及其应用

优化理论研究一直是一个非常活跃的研究领域。它所研究的问题是在众多方案中寻求方案。人们关于优化问题的研究工作，随着历史的发展不断深入，对人类的发展起到了重要的推动作用。但是，任何科学的进步都受到历史条件的限制，直到20世纪中叶，由于高速数字计算机应用日益广泛，使得优化技术不仅成为迫切需要，而且有了求解的有力工具。因此，优化理论和算法迅速发展起来，成为一门新的学科，至今已出现线性规划、整数规划、非线性规划、几何规划、动态规划、随机规划、网

文本分析与文本挖掘

本书讲解了文本分析与文本挖掘的理论和方法, 阐述了词法分析、文本分析、文本挖掘、以及一些相关应用。文本分析与文本挖掘是一个正在发展的领域, 特别是互联网的发展更为该领域研究提出新的需求, 书中相关理论和技术可以直接用于解决具体文本分析与文本挖掘的问题, 也可以用于展示一些典型的理论方法...

深度学习:智能时代的核心驱动力量

优选科技巨头纷纷拥抱深度学习，图像实别、语音助理、自动驾驶、智能翻译以及震惊世界的AlphaGo，背后都是深度学习在发挥神奇的作用。深度学习是人工智能从概念到繁荣得以实现的主流技术。经过深度学习训练的计算机，不再被动按照指令运转，而是像自然进化的生命那样，开始自主地从经验中学习。本书作者特伦斯·谢诺夫斯基是优选人工智能十大科学家之一、深度学习先驱及奠基者，亲历了深度学习在20世纪70年代到90年代的寒冬。但他和一众开拓者，利用大数据和

人民邮电出版社图灵程序设计丛书OPENCV计算机视觉编程攻略(第3版

本书结合C++和OpenCV全面讲解计算机视觉编程，不仅涵盖计算机视觉和图像处理的基础知识，而且通过完整示例讲解OpenCV的重要类和函数。主要内容包括OpenCV库的安装和部署、图像增强、像素操作、图形分析等各种技术，并且详细介绍了如何处理来自文件或摄像机的视频，以及如何检测和跟踪移动对象。第3版针对OpenCV新版本进行了修改，调整了很多函数和算法说明，还增加了立体图像深度检测、运动目标跟踪、人脸识别、人脸定位、行人检测等内容，适

现代仿真器技术

本书系统地论述了现代仿真器的技术基础和工程实践，全书共分9章。在第1-3章中，分别讨论了仿真器的基本概念，仿真器的构成；仿真器开发平台：包括仿真器用计算机系统、仿真器开发的支撑软件及仿真器开发的关键技术；虚拟现实与仿真器。在第4-9章中着重介绍了飞行仿真器，水面船舶和潜艇操纵仿真器，陆地车辆驾驶仿真器，火力发电厂仿真器，军事训练仿真器及现代仿真技术在娱乐仿真器中的应用。本书适合从事仿真器系统设计、研制、开发及应用的工程技术人员和高等院

小型智能机器人制作全攻略-(第4版)

《小型智能机器人制作全攻略(第4版)》是小型智能机器人制作的资料宝典，通过实例讲解，告诉你制作机器人需要掌握的综合知识，内容翔实，通俗易懂。初学者可以边玩边学，了解小型智能机器人设计、制作和使用的技巧。有一定制作经验的爱好者也可以从《小型智能机器人制作全攻略(第4版)》中

滑模变结构控制MATLAB仿真基本理论与设计方法-(第3版)

本书从MATLAB仿真的角度系统地介绍了滑模变结构控制的基本理论、基本方法和应用技术，是作者多年来从事控制系统教学和科研工作的结晶，同时融入了国内外同行近年来所取得的新成果。 本书是在第2版基础上修改而成的，并增加了部分内容。全书共分12章，包括滑模变结构控制发展综述、连续系统滑模控制、自适应鲁棒滑模控制、基于干扰及输出测量延迟观测器的滑模控制、反演及动态面滑模控制、基于滤波器及状态观测器的滑模控制、模糊滑模控制、神经滑模控制、离散系

现代系统建模与仿真技术

本书系统、全面地论述系统建模与仿真理论、方法、技术及应用，反映国内外该领域的最新技术学术成果和发展趋势...

知识发现与智能决策

本书系统地介绍了知识发现与智能决策的方法和技术，反映了当前知识发现和智能决策研究的最新成果和进展。内容新颖，总结了作者的科研成果，取材国内外最新资料，反映了当前该领域的研究水平。论述力求概念清晰，表达准确，算法丰富，突出理论联系实际，富有启发性...

意向性与人工智能

本书围绕塞尔的“中文屋论证”中所提出的“人工智能意向性缺失难题”，借助心灵哲学和认知科学的成果，在重新思考人类智能的种种问题的基础上，反思指导人工智能实践的计算主义和联结主义，进而探讨意向性与人工智能的关系问题以及与之相关的人工智能的发展方向问题。既从哲学意向性理论的角度对人工智能研究中存在的问题及原因作了思考，对其发展方向和战略作了探究，又利用人工智能和认知科学几十年来积累的成果反观哲学的意识和意向性研究，探寻这一研究领域的新生长点

决策用强化与系统性机器学习

本书包括强化的不同方面，通过机器学习来建立知识库。本书有助于计划通过智能学习和实验做出智能机器的人并尝试新的方式，打开一种相同的新范例。本书第1章主要介绍系统概念，如机器学习、强化学习、系统学习、系统性机器学习等；第2章主要介绍系统性和多视角的机器学习；第3~9章主要介绍本书的主要内容——决策用强化与系统性学习的各个方面内容，有强化学习、系统性机器学习、推理和信息集成、自适应学习、全局系统性学习、增量学习及表示和知识增长。第10章列举

基于稀疏算法的人脸识别

本书重点介绍了基于稀疏描述的人脸识别方法及其若干改进，系统地对该类方法的原理进行了阐述、全面分析了该类方法取得优异性能的最本质特点，直观形象地显示和解释了基于稀疏描述人脸方法确实优于基于全局描述的人脸识别方法...

智能控制系统工程的实践与创新

本书为作者在教学、科研和工程实践领域一生的心血精华和经验总结, 为广大读者系统地阐述了智能控制系统的概念、关键技术、设计原则、应用实例, 着重理论基础和实际应用的结合, 旨在激发广大读者更大的创新和实践能力, 在智能控制领域做出更大的贡献...

技术的功能:面向人工物的使用与设计

本书对技术人工物及其技术功能进行研究，对使用和设计方面的功能理论，即ICE理论进行了系统阐释。该理论将技术人工物、日常使用者的目的同工程师的任务相结合。本书作者提出的理论，同生物哲学和心智哲学领域有关设计和功能的研究成果密切相关。本书是技术哲学荷兰学派的代表作之一，意在理解工程和技术本身的价值所在。本书给读者呈现了对技术人工物及其功能广泛而又详尽的见解。这表明了技术无处不在的日常生活是如何受到缜密的哲学分析影响的，也表明了人工物和技术

建筑机器人建造

《建筑机器人建造》旨在通过对该领域全新发展动态的纵览，一窥机器人建造对当代建筑实践和艺术设计创新的影响。就目前来看，对于这一领域的探索还局限在世界各大知名建筑院校和拥有双重身份的学院派建筑师上，所以要使这一技术全面融入建筑业中，我们还有很长的一段路要走。未来的建筑业将会是什么样？我们并不能给出确切的答案，但《建筑机器人建造》的这些撰稿人将为我们带来诱人的一瞥——带领我们窥探即将在建筑业中成为常态的材料研究与建造技术...

无线传感器及执行器网络-可扩展同数据通信的算法与协议

本书全方位地研究了无线传感器与执行器网络的组网问题，涵盖了该领域涉及的所有内容，并提供了最新研究成果。本书共分为l0章，涉及无线传感器与执行器网络的应用、模型、问题与解决策略，节能骨干网和广播，传感器区域覆盖，地理位置路由，组播、地域群播和任意播，汇聚节点移动性、拓扑控制、位置服务、协同通信和传感器配置。本书内容新颖丰富、全面翔实，知识系统完整，行文通俗易懂，既包含了对当前科学问题研究方法的描述，也包含了对现有重要解决方案的综述，提

复杂流程系统的实时模拟与优化

《复杂流程系统的实时模拟与优化》可以作为运筹学、应用数学、系统工程等领域的科研参考，了解大规模非线性规划技术的应用基础理论现状；也可供化学工程等相关应用领域的研究人员和工程技术人员参考...

知识工作生产率层次结构理论及其应用

本书是两项国家自然科学基金成果的总结。内容包括：（1）给出了以结构化和规范化为标准的知识工作界定准则，提出岗位知识含量的概念并设计了多种测度的工具和方法，对具体岗位进行了测量，证明了这一方法的有效性；（2）构建了一种描述知识工作过程中结构特征的表达工具--结构树；提出反映知识工作结构化程度的"结构熵"概念。（3）分析揭示了影响知识工作生产率的主要因素以及这些因素的作用规律；同时还给出了知识工作生产率的两种评价方法；（4）对于知识工作中

机器视觉

这本书是计算机视觉的“圣经”！如果任何人想要学习计算机视觉的基本内容，一定要以这本书作为起始点。千万不要错过！尤其是，这本经典著作对于书中概念的杰出的介绍方法。我强烈地将这本不可或缺的书推荐给所有学习计算机视觉的人...

神经网络与机器学习-原书第3版

本书是关于神经网络的全面的、彻底的、可读性很强的、最新的论述。全书共15章，主要内容包括rosenblatt感知器、通过回归建立模型、最小均方算法、多层感知器、核方法和径向基函数网络、支持向量机、正则化理论、主分量分析、自组织映射、信息论学习模型、动态规划、神经动力学、动态系统状态估计的贝叶斯滤波等。　　本书适合作为高等院校计算机相关专业研究生及本科生的教材，也可供相关领域的工程技术人员参考。...

虚拟现实VRP深度交互实例精解-(含1DVD)

方浩编著的《虚拟现实VRP深度交互实例精解(附光盘)》是一本介绍如何使用VRP软件进行虚拟现实深度交互实例制作的优秀教材，书中运用典型的案例，循序渐进地讲解了VRP的使用方法和技巧，使读者做到学用结合，很快掌握软件的高级应用方法。本书力求帮助读者掌握VRP软件在虚拟现实制作中的高级应用方法与各种常见虚拟现实项目的设计规范，在熟练运用正确工作方法的同时，迅速提高软件的高级应用能力。本书共分8章，内容包括机械拆装、产品展示、古建仿真、室内

移动深度学习

《移动深度学习》由浅入深地介绍了如何将深度学习技术应用到移动端运算领域，书中尽量避免罗列公式，尝试用浅显的语言和几何图形去解释相关内容。本书章展示了在移动端应用深度学习技术的Demo，帮助读者建立直观的认识；第2章至第4章讲述了如何在移动端项目中应用深度学习技术；第5章至第8章的难度略大，主要讲述如何深入地调整框架，适配并定制自己的框架。《移动深度学习》适合移动端研发工程师阅读，也适合所有对移动端运算领域感兴趣的朋友阅读...

自然语言处理入门

这是一本务实的入门书，助你零起点上手自然语言处理。 HanLP 作者何晗汇集多年经验，从基本概念出发，逐步介绍中文分词、词性标注、命名实体识别、信 息抽取、文本聚类、文本分类、句法分析这几个热门问题的算法原理与工程实现。书中通过对多种算法的讲解，比较了它们的优缺点和适用场景，同时详细演示生产级成熟代码，助你真正将自然语言处理应用在生产环境中。 随着本书的学习，你将从普通程序员晋级为机器学习工程师，很后进化到自然语言处理工程

智能系统与技术丛书PYTHON深度学习:基于PYTORCH

深度学习是人工智能的核心，随着大量相关项目的落地，人们对深度学习的兴趣也持续上升。不过掌握深度学习却不是一件轻松的事情，尤其是对机器学习或深度学习的初学者来说，挑战更多。为了广大人工智能初学者或爱好者能在较短时间内掌握深度学习基础及利用PyTorch解决深度学习问题，我们花了近一年时间打磨这本...

重估:人工智能与人的生存

本书从人工智能与人的生存这个大的命题出发，围绕人工智能与人的生存、生活及发展这三个维度而展开，进行了较为全面的论述，对人们日常生活中的人工智能运用的一些困境和出路进行了分析，带有一定的人工智能知识的科普目的，以化解人工智能时代人们生存的忧虑，从而促进人们以更加积极的心态、更充分的准备应对人工智能时代的到来...

计算机视觉与深度学习实战:以MATLAB.PYTHON为工具

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

深入理解XGBoost:高效机器学习算法与进阶

1）知名互联网公司工程师撰写，打通高效机器学习脉络，掌握竞赛神器XGBoost 2）以机器学习基础知识做铺垫，深入剖析XGBoost原理、分布式实现、模型优化、深度应用等...

深入浅出图神经网络:GNN原理解析

这是一本从原理、算法、实现、应用4个维度详细讲解图神经网络的著作-在图神经网络领域具有重大的意义。 本书作者是图神经网络领域的资深技术专家-作者所在的公司极验也是该领域的领先者。本书是作者和极验多年研究与实践经验的总结-内容系统、扎实、深入浅出-得到了白翔、俞栋等多位学术界和企业界领军人物的高度评价及强烈推荐。 全书共10章： 第1～4章全面介绍了图、图数据、卷积神经网络以及表示学习等基础知识-是阅读本书的预备知识； 第5～6

机器学习算法的数学解析与Python实现

这是一本讲解算法的书籍，从生活中的常见例子来讲解，使读者发现算法的乐趣，能快速把算法应用到机器学习中。...

智能科学与技术丛书数据流机器学习:MOA实例

本书首先简要介绍了机器学习的主题，包括大数据挖掘、数据流挖掘的基本方法，以及一个简单的MOA示例。接下来针对sketch技术、分类、集成方法、回归、聚类和频繁模式挖掘进行了更详细的讨论。本书很后讨论了MOA软件，涵盖MOA图形用户界面、命令行、MOA API的使用以及MOA中新方法的开发。对于那些想要使用数据流挖掘的读者、数据流挖掘的研究人员，以及想要为MOA创建新算法的程序员来说，本书将是一个重要的参考指南...

人工智能的第三个春天:一位德国工程师与一位中国科学家之间的对

这是一个群雄并起的年代，这是一场人工智能的盛宴。图像识别的应用日广、算力的无穷突破、深度学习的攻城拔寨，都让每一位亲临者似乎相信没有人工智能做不到的事情。但也许人们早已忘记了，就在不久的过去，人工智能却经历了两次寒冬。这两次寒冬是怎么样发生的？目前的人工智能处在哪个阶段？脑科学与人工智能之间的“联姻”会成功吗？人工智能真的将孕育出统治地球的下一个新物种吗？目前人工智能领域正在发生范式转换，其成就不再限于公关秀，而且正在对社会的方方面面

人工智能安防

本书以安防弱电信息化行业岗位技术需求为导向，以人工智能（AI）+安防应用为主体架构，系统、全面、详细地介绍了人工智能安防系统相关技术与行业案例应用。全书分为两部分。技术基础部分详细介绍了前端设备（摄像机结构与性能参数、IP高清摄像机、夜视摄像机、球形摄像机及人工智能摄像机等）与视频传输技术（模拟视频传输、Intranet网络视频传输、光纤视频传输及微波扩频无线传输）以及后端控制（NVR功能、视频存储系统、综合管理软件平台及AI人脸识别

下肢助力外骨骼机器人技术

本书分为六章节, 内容包括: 绪论 ; 人体下肢运动生物力学 ; 仿生驱动器的研究 ; 下肢外骨骼机器人的动力学分析 ; 下肢外骨骼机械腿的摆动控制研究 ; 下肢外骨骼机器人关节的人机协同运动研究 —— 以踝关节助力外骨骼为例...

MATLAB机器学习:人工智能工程实践(原书第2版)

读者对象：具有MATLAB使用基础的大专院校工程专业学生、研究者和从业工程师 1、本书提供所有示例的源代码下载：https://ww2.mathworks.cn/academia/books/matlab-machine-learning-recipes-paluszek.html ，读者可在MATLAB中文社区论坛：http://www.ilovematlab.cn/forum-265-1.html 与译者互动交流； 2、由浅入

数据挖掘与机器学习:PMML建模:上

本书结合实际例子详细介绍了数据挖掘和机器学习领域关联规则模型、朴素贝叶斯模型、贝叶斯网络模型、基线模型、聚类模型、通用回归模型、回归模型、高斯过程模型以及K*近邻模型九种模型的表达方式及构建知识。读者*好同时结合《PMML建模标准语言基础》一书进行学习，以便融会贯通，灵活运用，更好地把PMML语言应用到自己的项目实践中。本书的读者对象为从事数据挖掘、机器学习、人工智能系统开发的人员以及教师和学生，也可以作为大数据及机器学习爱好者的自学

安川工业机器人从入门到精通

本书涵盖了从工业机器人入门到安川工业机器人产品应用全面的知识与技术。全书从机器人的产生、发展和分类, 工业机器人的组成特点、技术性能和产品等基础知识出发, 对工业机器人本体及谐波减速器、RV减速器等核心部件的结构原理、机械设计、安装维护等进行了全面阐述 ; 对坐标系与姿态定义方法、程序结构及安川工业机器人的全部命令、变量编程进行了详尽说明 ; 对手动与示教操作、程序与作业文件编辑及调试、再现运行、系统设置与维修操作进行了完整介绍...

Keras深度学习:基于Python

1.你即使不是深度学习专家，也可以利用Keras这个深度学习库轻松构建深度学习模型。 2.本书涵盖了使用Keras时所需的深度学习概念，并提供了可实操的Python源代码。通过示例代码，你可以直观清晰地理解深度学习模型结构。 3.作者独具特色地利用乐高玩具模块，充满创意地实现了多种深度学习模型，非常直观、浅显地展现了各类深度学习算法。...

MATLAB机器学习

MATLAB为机器学习领域提供了必要的工具。用户可以借助MATLAB环境提供的强大交互式图形界面, 非常轻松地解决机器学习问题。本书前3章主要介绍MATLAB机器学习初步、使用MATLAB导入数据和组织数据的方法, 以及从数据到知识发掘, 中间3章主要介绍回归分析、分类分析以及无监督学习, 最后3章讲解了人工神经网络、降维变换的方法以及机器学习实战等内容...

轻松上手IT技术日文译丛边做边学深度强化学习:PyTorch程序设计实

Pytorch是基于python且具备强大GPU加速的张量和动态神经网络，更是Python中优先的深度学习框架，它使用强大的 GPU 能力,提供*大的灵活性和速度。本书指导读者以Pytorch为工具在Python中学习深层强化学习(DQN)。主要内容包括：强化学习概述及分类、强化学习的算法和实施方法、在Pytorch中实施深度规划与实现。、“实施深层强化学习DQN”、理解并实施新的深层强化学习方法（Double-DQN、Dueling

智能科学技术著作丛书自然人机交互技术及应用

《人机交互基础》介绍了人机交互的发展历史、人机交互设计的认知基础与认知过程、交互的基本形式与交互设备、交互系统设计的目标与原则、交互系统设计方法及交互系统评估等，对新一代人机交互技术进行了介绍和展望。《人机交互基础》可用作计算机类专业学生（包括研究生和本科生）的基本教材，也可以供人机交互设计及相关领域的研究人员用作参考...

深度学习快速实践:基于TensorFlow和Kears的深度神经网络优化与训

本书内容包括神经网络的基础，深度神经网络的优化和验证，深度神经网络开发和训练环境的构建，使用TensorBoard进行网络训练的监控，以及模的超参数优化。本书详细介绍的深度学习问题，包括基本的回归问题、二元分类问题和多元分类问题；还包括较为复杂的卷积神经网络对图像的分类和使用预训练CNN进行的迁移学习；使用递归神经网络进行时间序列预测、自然语言分类，以及通过sequence-to-sequence模型进行机器翻译；深度强化学习的智能体