本書共13章,第1章介紹神經(jīng)網(wǎng)絡的概念、發(fā)展歷史、研究內容、應用領域以及神經(jīng)網(wǎng)絡與深度學習的關系。其后12章的內容分為兩大部分:第一部分(第2-7章)闡述了6種典型的神經(jīng)網(wǎng)絡模型,即M-P模型、感知機模型、BP神經(jīng)網(wǎng)絡、Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡、玻耳茲曼機、自組織神經(jīng)網(wǎng)絡等。第二部分(第8-13章)闡述了深度學習的6種
人工智能方興未艾,正在向人們生活的各個領域滲透。本書緊扣業(yè)界前沿,主要介紹了一些當前流行、具有廣闊應用前景的人工智能新技術。此外,本書各個章節(jié)還就一些重點專題給出了Python語言的程序實現(xiàn),使抽象的理論具體化,使生澀的算法容易理解。本書共分12章,主要介紹人工智能的基本概念、知識表示方法、確定性推理、不確定性推理、搜
本書首先對儲備池計算的相關概念、原理及研究進展進行了詳細介紹,在此基礎上,對基于半導體激光器構建的延時型全光儲備池計算系統(tǒng)進行了理論研究。本書針對混沌掩碼的產(chǎn)生及其時延和復雜度特性分析、儲備池計算系統(tǒng)理論模型的建立、系統(tǒng)關鍵參數(shù)對預測和分類性能以及記憶能力的影響等幾個方面的問題進行了詳細的研究。本書的內容取材于作
本書全面、深入地探討了人工智能(AI)領域的理論和實踐,以統(tǒng)一的風格將當今流行的人工智能思想和術語融合到引起廣泛關注的應用中,真正做到理論和實踐相結合。全書分7個部分,共28章,理論部分介紹了人工智能研究的主要理論和方法并追溯了兩千多年前的相關思想,內容主要包括邏輯、概率和連續(xù)數(shù)學,感知、推理、學習和行動,公平、信任、
本書系統(tǒng)介紹了5G物聯(lián)網(wǎng)端管云協(xié)同設計理念,主要內容包括基于STM32單片機的感知終端開發(fā)、基于5GNB-IoT和NR的感知數(shù)據(jù)處理與傳輸、采用公有云和自建云的物聯(lián)數(shù)據(jù)存儲與Grafana可視化平臺,最后通過4個典型的物聯(lián)網(wǎng)綜合應用和兩個物聯(lián)網(wǎng)競賽獲獎實戰(zhàn)案例,助力讀者掌握面向端管云協(xié)同設計的物聯(lián)網(wǎng)應用項目開發(fā)。為提高
數(shù)字時代,個人和組織如何轉型和生存?本書寫給那些想了解自己需要做什么,然后實際采取行動的人。當人工智能和其他數(shù)字技術帶來第四次工業(yè)革命時,作為個人,我們需要提升哪些技能,以便能夠與人工智能和諧共處并發(fā)揮自身價值?本書并不是在個案研究以及實現(xiàn)方法均不明確的情況下空談理想,而是詳細分析了成功和失敗兩種案例,通過大量調研,反
ML.NET是面向.NET開發(fā)人員的開源機器學習框架,可以幫助開發(fā)人員使用C#或F#創(chuàng)建自定義機器學習模型,從而將機器學習集成到Web、移動、桌面、游戲和物聯(lián)網(wǎng)應用中!犊缙脚_機器學習:ML.NET架構及應用編程》以ML.NET為核心,介紹了架構及其基本知識,介紹了ML.NET的八大機器學習應用場景:預測、分類、聚類、
本書以分析工程控制系統(tǒng)性能為目的,總結了近年來教學實踐和教學改革的經(jīng)驗,并在借鑒了國內外同類優(yōu)秀教材內容的基礎上編撰而成。書中以大量機電系統(tǒng)的實例滲透于各個章節(jié),希望有助于讀者掌握控制工程在工程實際中的應用。全書共分8章,主要介紹控制工程的基本概念和反饋控制的基本結構、控制系統(tǒng)的數(shù)學模型、控制系統(tǒng)時域分析法和控制系統(tǒng)的
《開放環(huán)境下的度量學習研究》由南京大學人工智能學院副研究員葉翰嘉撰寫,內容榮獲2021年度CCF優(yōu)秀博士學位論文獎。全書以模型在開放環(huán)境下輸入、輸出層面上面臨的挑戰(zhàn)為切入點,提出針對或利用度量學習特性的具體算法,從理論和應用等多個角度使度量學習的研究能夠契合開放的環(huán)境!堕_放環(huán)境下的度量學習研究》共七章:第1章緒論,主
"本書是北京市精品課程“自動控制原理”建設成果,第2版被評為北京高等教育精品教材,第3版為教育部高等學校電子電氣基礎課程教學指導分委員會推薦教材。本次修訂不改變主要章節(jié)的基本內容,同時,在教材中融入了思政元素,使專業(yè)知識與思想政治理論同向同行,形成協(xié)同效應。本書較為詳細地描述了自動控制原理的發(fā)展與形成,突出了自動控制原