电子书

吕鉴涛

本书从概念和数学原理上对人工智能所涉及的数据处理常用算法、图像识别、语音识别、自然语言处理、深度学习等几个主要方面进行了阐述，并以Python为主要工具进行了相应的编程实践，以使读者对人工智能相关技术有更直观和深入的理解。此外，本书还用几个独立的章节从原理和实践上介绍了量子计算、区块链技术、并行计算、增强现实等与人工智能密切相关的前沿技术。

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深度学习原理与 TensorFlow实践

黄理灿

本书介绍了深度学习原理与TensorFlow实践。着重讲述了当前学术界和工业界的深度学习核心知识：机器学习概论、神经网络、深度学习。着重讲述了深度学习的实现以及深度学习框架TensorFlow：Python编程基础、TensorFlow编程基础、TensorFlow模型、TensorFlow编程实践、TensorFlowLite和TensorFlow.js、TensorFlow案例--医学应用和S

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实用机器学习

孙亮黄倩

大数据时代为机器学习的应用提供了广阔的空间，各行各业涉及数据分析的工作都需要使用机器学习算法。本书围绕实际数据分析的流程展开，着重介绍数据探索、数据预处理和常用的机器学习算法模型。本书从解决实际问题的角度出发，介绍回归算法、分类算法、推荐算法、排序算法和集成学习算法。在介绍每种机器学习算法模型时，书中不但阐述基本原理，而且讨论模型的评价与选择。为方便读者学习各种算法，本书介绍了R语言中相应的软件包

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人脸识别原理及算法：动态人脸识别系统研究

著

本书系统介绍了人脸识别研究领域的研究状况以及作者在人脸识别领域的研究工作和研究成果，全书共分为3个部分。第1部分首先介绍了人脸识别的基础：计算机视觉和模式识别的原理，并介绍了20世纪70年代以来国内外人脸识别研究的研究动态和主要方法，以及国内外人脸识别研究的主要成果和用途。第2部分介绍了基于双属性图的人脸识别算法，该算法采用人脸特征检测、主成分分析方法、Gabor函数等建立了一个人脸特征识别和属性

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深度学习

徐立芳

本书介绍了深度学习的基本概念、算法原理以及实现框架。全书共9章，分别介绍了深度学习的发展历史、神经网络与深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、深度学习在目标检测和图像描述中的应用、生成对抗网络、深度迁移学习和深度强化学习等，并提供了应用实例。

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智能工业报警系统

王建东

本书共6章：第1章概述了工业报警系统的研究意义、突出问题和研究现状；第2章通过基于报警统计量的状态图，描述了某个时期内报警变量所处的运行状态；第3章提出了报警延迟器、报警死区和报警阈值的优化设计方法；第4章以关联变量的变化方向、变化空间、变化速率为基础，设计了相应的多变量报警器；第5章针对描述报警变量与根源变量关系的不同模型，建立了3种报警根源分析方法；第6章面向短时间内出现的大量报警信息，设计了

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人机营销学：人工智能和自动化时代的29种成功策略

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内容简介

章节目录

Python深度学习与项目实战

人工智能实践录

区块链技术与智能服务应用

深度学习之摄影图像处理：核心算法与案例精粹

机器学习案例实战