《現(xiàn)代智能控制實(shí)用技術(shù)叢書》共分為4本，其內(nèi)容按照信號傳輸?shù)逆湕l，即由傳感器、調(diào)制與解調(diào)、信號的傳輸與通信技術(shù)和智能控制系統(tǒng)的應(yīng)用組成。本書系統(tǒng)地對傳感技術(shù)和傳感器的概念、智能傳感器的發(fā)展歷史和發(fā)展趨勢、傳感器的分類進(jìn)行了介紹；并對常用傳感器的工作原理、組成、特點(diǎn)、功能和應(yīng)用場合進(jìn)行了剖析；此外，對熱敏傳感器、光敏傳感

這是一套數(shù)據(jù)指標(biāo)體系全流程構(gòu)建（從規(guī)劃、框架設(shè)計、數(shù)據(jù)采集加工到應(yīng)用）方法論與實(shí)踐指南。它不僅深入淺出地分享了通用的數(shù)據(jù)指標(biāo)體系構(gòu)建策略，還通過多個行業(yè)實(shí)例展示了具體操作方法。書中從數(shù)據(jù)采集入手，借助BI工具Superset實(shí)踐構(gòu)建過程。本著一切技術(shù)都是為業(yè)務(wù)服務(wù)的這一宗旨，本書除了包含數(shù)據(jù)指標(biāo)體系構(gòu)建相關(guān)內(nèi)容外，還結(jié)

本書共11章，以企業(yè)級應(yīng)用為出發(fā)點(diǎn)，從云計算與云存儲、對象存儲，到MinIO的部署、MinIO服務(wù)端控制臺管理、身份認(rèn)證與數(shù)據(jù)加密、存儲桶的通知與監(jiān)控、數(shù)據(jù)備份與故障處理、SDK與API部署、MinIO靜態(tài)資源服務(wù)器，再到MinIO企業(yè)級應(yīng)用案例與優(yōu)化技巧、MinIO企業(yè)級集群架構(gòu)部署等多個方面，通過實(shí)用的案例和通俗易

本書是一本實(shí)用的AI智能辦公指南，全書共7章：智能辦公時代已來、擁有屬于你的智能辦公助手AI工具的選擇、掌握與AI助手的溝通技巧提示詞、應(yīng)用AI助手快速生成各類文案、應(yīng)用AI助手快速制作PPT、應(yīng)用AI助手快速完成辦公任務(wù)、打造AI企業(yè)助手團(tuán)隊。本書內(nèi)容通俗易懂，能夠有效指導(dǎo)讀者運(yùn)用各類AI工具提升辦公效率。本書能夠幫

本書是一本實(shí)用的AI輔助生成內(nèi)容的操作指南，系統(tǒng)全面地介紹了如何選用各類AI工具高效完成多媒體創(chuàng)作。全書共7章：AI創(chuàng)作時代已來、擁有你的智能創(chuàng)作助手AI工具的選擇、掌握與AI創(chuàng)作助手溝通的技巧提示詞、使用AI工具快速生成圖片、使用AI工具輕松創(chuàng)作音樂、使用AI工具生成高質(zhì)量視頻、使用AI工具高效剪輯視頻。其中第2～7

本書以AIBox嵌入式平臺作為人工智能（AI）硬件平臺、以Ubuntu作為嵌入式操作系統(tǒng)、以Facebook公司的PyTorch框架作為深度學(xué)習(xí)設(shè)計框架，設(shè)計了攝像頭模糊檢測項目、行人檢測項目、車道線檢測項目和人臉檢測項目4個人工智能實(shí)踐項目，實(shí)現(xiàn)了國產(chǎn)人工智能硬件平臺人工智能開放平臺的無縫組合。本書以案例教學(xué)為特色，

本書是一本深入淺出的CUDA編程實(shí)踐指南。由CUDA編程領(lǐng)域的資深專家撰寫，主要介紹使用C++對NVIDIAGPU進(jìn)行編程，覆蓋了GPU內(nèi)核與硬件、并行思維與編程、warp和協(xié)作組、并行模板、紋理、蒙特卡羅應(yīng)用等內(nèi)容，旨在幫助讀者快速掌握CUDA編程的核心技能。書中詳細(xì)介紹了CUDA的基本概念、架構(gòu)和編程模型，并通過豐

本書的內(nèi)容主要包括兩個方面：一是困難問題（NPC問題）；二是人工智能的關(guān)鍵問題（圖問題）。包括：困難問題的概念和證明；困難問題的常用模型，如線性規(guī)劃和整數(shù)規(guī)劃；困難問題的常用算法，如近似算法、隨機(jī)算法、在線算法、啟發(fā)式算法。本書在所有算法講解中都貫穿了圖問題，同時還專門介紹了高級圖算法，其中，中心性算法和社群發(fā)現(xiàn)算法是

本書全面介紹計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)通信程序設(shè)計的基本原理，重點(diǎn)闡述WindowsSockets編程和WinPcap編程的主要思想、程序設(shè)計方法、開發(fā)技巧和可能的陷阱，分析了不同編程方法的適用性和優(yōu)缺點(diǎn)。

本書針對分類屬性數(shù)據(jù)無監(jiān)督數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)中的三個關(guān)鍵問題—特征學(xué)習(xí)、分析過程和結(jié)果評價，闡述分類屬性數(shù)據(jù)深度無監(jiān)督學(xué)習(xí)理論及決策應(yīng)用。全書共7章，第1章概述數(shù)據(jù)驅(qū)動決策支持的技術(shù)基礎(chǔ)、有監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)兩類數(shù)據(jù)挖掘方法及分類屬性數(shù)據(jù)無監(jiān)督學(xué)習(xí)問題；第2章介紹分類屬性數(shù)據(jù)的無監(jiān)督特征學(xué)習(xí)、聚類分析和聚類結(jié)果評價等相關(guān)理