本书遵循理念与方法、经典与前沿、技术与应用相融合渗透的原则，在理念、结构、内容和资源上都极具特色和创新。按照人工智能新知识体系，本书内容分为五大部分13章。将传统或经典人工智能理论、方法与技术以及新一代人工智能技术和方法相结合，形成基础概念（1-3章）+基础技术（4-5章）+重点研究内容与方向（机器智能）（6-12章）+行业应用与伦理基础（12、13章）的新知识体系模式。本书提供了配套学习资源，可
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本书共分为7章。第1章介绍了大数据与人工智能的基本概念、发展历史、特征与现状，以及面临的难题和未来的前景。第2章介绍了大数据的特性以及大数据分析全流程所涉及的各种技术。第3章介绍了大数据各种云计算平台。第4章介绍了机器学习的定义、发展、范围和方法等。第5章首先介绍了人工神经元的结构和数学模型，人工神经网络的定义、特点、结构和工作方式，并着重介绍了最基本、最典型的BP神经网络和Hopfield神经网
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本书主要涉及数据工程、人工智能算法原理，大数据平台技术、人工智能算法在大数据平台上的实现、人工智能算法的应用于实践。全书共7章。第1章是大数据与人工智能的历史、应用。第2章是数据工程。第3章是人工智能基础算法的原理介绍。第4章是大数据平台的介绍。第5章以第3章中的几种算法为例，介绍了它们是如何在大数据平台上分布式实现的。第6章是当前热门的深度学习技术的介绍。第七章是实践。
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本书针对车辆工程专业低年级学生编写，以帮助他们了解车辆工程专业，建立对车辆工程专业的情感和责任心，引导专业兴趣的发展，为后续的专业学习打下良好的基础。全书共分为十二章，主要内容有车辆工程专业与卓越工程师教育培养计划概况、铁路运输概述、铁道机车车辆基本知识、机车车辆设计与制造工艺、车辆运用与检修、高速铁路与重载运输、列车牵引与传动技术、列车制动与控制技术、列车空气动力学、车辆动力学、车辆结构疲劳、C
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本书内容包括大数据概述、大数据与云计算、从产业结构来探索大数据技术、大数据的硬件架构——集群、大数据开发与计算技术、大数据存储技术、大数据分析、大数据与人工智能。
