本書系統(tǒng)地介紹了直覺模糊核匹配追蹤理論與方法在模式識(shí)別、圖像信息融合等領(lǐng)域的應(yīng)用。全書分為三個(gè)部分，共13章。第1部分為基礎(chǔ)知識(shí)部分（第1~5章），第1章介紹目標(biāo)識(shí)別的背景、意義、發(fā)展現(xiàn)狀及直覺模糊集、核匹配追蹤的概況；第2章介紹直覺模糊集的定義、性質(zhì)及基本運(yùn)算；第3章介紹直覺模糊集非隸屬度函數(shù)的幾種規(guī)范性確定方法；第

TensorFlow深度學(xué)習(xí) 第2版（影印版）

經(jīng)過近幾年的發(fā)展，人工智能已經(jīng)從實(shí)驗(yàn)室走出來，被應(yīng)用到人們的實(shí)際生活和工作中。那么，人工智能的應(yīng)用是怎樣落地的呢？它又給人們帶來了哪些變化？本書就是帶著這些問題，為讀者做出解答。首先，本書重點(diǎn)講述了人工智能的發(fā)展歷史、技術(shù)支撐等內(nèi)容，其技術(shù)支撐點(diǎn)包括大數(shù)據(jù)、云計(jì)算及深度學(xué)習(xí)；然后，本書選取農(nóng)業(yè)、工業(yè)、金融、醫(yī)療、泛娛樂

近幾年，物聯(lián)網(wǎng)從誕生到迅速發(fā)展，受到了產(chǎn)業(yè)界及學(xué)術(shù)界的廣泛重視，并上升到國家戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的高度。本書對(duì)物聯(lián)網(wǎng)中的關(guān)鍵技術(shù)及其在眾多生產(chǎn)與生活領(lǐng)域中的應(yīng)用進(jìn)行了研究，主要內(nèi)容涵蓋了RFID技術(shù)、智能傳感器與無線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)通信與傳輸技術(shù)等。本書結(jié)構(gòu)合理，條理清晰，內(nèi)容豐富新穎，可供從事物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)工作的研究人員

本書分三個(gè)部分來講述："競爭”講述了智能語音時(shí)代的競爭之戰(zhàn)和范式轉(zhuǎn)換；"創(chuàng)新”講述了語音技術(shù)的探索之路，同時(shí)探索了語音人工智能的技術(shù)突破、個(gè)性設(shè)計(jì)和交談能力，"未來”探討了預(yù)測了語音科技的未來，并探討了它將如何最終改變世界。

作為一本綜合指南，《精通TensorFlow1.x（影印版英文版）》將帶領(lǐng)你探究TensorFlow1.x的高級(jí)特性。深入了解TensorFlowCore、Keras、TFEstimators、TFLearn、TF-Slim、PrettyTensor以及Sonnet。通過TensorFlow和Keras的強(qiáng)大功能，利用

TensorFlow自然語言處理（影印版）

作為一名開發(fā)人員，您總是需要留心并做好準(zhǔn)備以應(yīng)對(duì)即將發(fā)生的事情，同時(shí)還要關(guān)注當(dāng)前趨勢。那么，有什么比學(xué)習(xí)現(xiàn)在和未來這兩個(gè)世界的完美結(jié)合更好呢？人工智能（AI）被廣泛認(rèn)為是繼移動(dòng)之后的下一個(gè)大產(chǎn)業(yè)，而谷歌的TensorFlow是*的開源機(jī)器學(xué)習(xí)框架，也是人工智能熱門的分支。這《TensorFlow智能移動(dòng)項(xiàng)目（影印版英文

PyTorch是Facebook于2017年初在機(jī)器學(xué)習(xí)和科學(xué)計(jì)算工具Torch的基礎(chǔ)上，針對(duì)Python語言發(fā)布的一個(gè)全新的機(jī)器學(xué)習(xí)工具包，一經(jīng)推出便受到了業(yè)界的廣泛關(guān)注和討論，目前已經(jīng)成為機(jī)器學(xué)習(xí)從業(yè)人員的研發(fā)工具。 《PyTorch深度學(xué)習(xí)》是使用PyTorch構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的實(shí)用指南，內(nèi)容分為9章，包括PyT

本書介紹大量特征工程技術(shù)，闡明特征工程的基本原則。主要內(nèi)容包括：機(jī)器學(xué)習(xí)流程中 的基本概念，數(shù)值型數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)特征工程，自然文本的特征工程，詞頻-逆文檔頻率，高效的分類變量編碼技術(shù)，主成分分析，模型堆疊，圖像處理，等等。