本书内容包括ProcessSimulate概述，夹具、机器人的定义与机构的创建，机器人搬运、机床上下料、机器人焊接、点焊工作站、码垛工作站的模拟仿真。
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内容简介
中小学校创客课程或校外STEAM课程的指导教材，也适合不同年龄段、不同基础的创客自学中小学校创客课程或校外STEAM课程的指导教材，也适合不同年龄段、不同基础的创客自学中小学校创客课程或校外STEAM课程的指导教材，也适合不同年龄段、不同基础的创客自学中小学校创客课程或校外STEAM课程的指导教材，也适合不同年龄段、不同基础的创客自学中小学校创客课程或校外STEAM课程的指导教材，也适合不同年龄段、不同基础的创客自学
章节目录
- 封面
- 编 委 会
- 序言一
- 序言二
- 目 录
- 绪 论
- 第一栗 智能小鱼灯——初识语音识别原理
- 第二栗 智能摩天轮——声波及特征提取
- 第三栗 智能音乐盒——神秘的解码器
- 第四栗 智能测距仪——初识人工智能编程
- 第五栗 智能指示牌——初识声纹识别技术
- 第六栗 智能百科问答机——初识智能语音交互
- 第七栗 智能成长花园——综合应用
- 附录 软硬件通用知识
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学人工智能 从创造栗开始是2018年由人民邮电出版社出版,作者人工智能科普教育研究中心。
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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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本书基于Python以及两个深度学习框架Keras与TensorFlow，讲述深度学习在实际项目中的应用。本书共10章，首先介绍线性回归模型、逻辑回归模型、Softmax多分类器，然后讲述全连接神经网络、神经网络模型的优化、卷积神经网络、循环神经网络，最后讨论自编码模型、对抗生成网络、深度强化学习。
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本书分为3部分，分别是综述篇、通用技术篇和行业应用篇。综述篇介绍了现阶段人工智能产品发展情况和人工智能政策环境。通用技术篇精心挑选10个以研发底层技术为核心竞争力的企业的产品，详细介绍了它们的实现思路以及现阶段应用。行业应用篇共有24个案例，主要汇集了人工智能技术与实体经济结合的应用案例，重点关注人工智能技术的应用场景拓展。
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本书介绍了自然语言处理的原理与Java编程语言的技术实现，主要包括多种语言的文本处理、分布式算法与代码实现、自然语言处理相关系统构建等内容。
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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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机器学习已经广泛地应用于各行各业，深度学习的兴起再次推动了人工智能的热潮。本书结合项目实践，首先讨论了TensorFlow、PySpark、TI-ONE等主流机器学习平台的主要特点；然后结合Tableau介绍了数据可视化在银行客户用卡行为分析的应用。在此基础上，利用上述介绍的这些平台，通过多个项目案例，详细地分析了决策树、随机森林、支持向量机、逻辑回归、贝叶斯网络、卷积神经网络、循环神经网络、对抗
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本书较为全面地论述了机器学习、深度学习、大数据技术与图像处理技术的基本概念、基础原理和基本方法，以农业为应用场景，力求通缩易懂，深入浅出的介绍了与机器学习、深度学习、大数据技术与图像处理技术问题联系密切的内容。全书主要分为4大部分：机器学习、大数据技术和图像处理技术的基础知识；经典的机器学习基本理论和方法，以及深度学习和大数据未来的发展；实践应用；机器学习和人工智能的数学基础与编程基础。
