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100 条"深度学习与信号处理:原理与实践"搜索结果
深度学习与信号处理:原理与实践
郭业才
深度学习网络模型与实战案例分析
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机器视觉与机器学习:算法原理、框架应用与代码实现
宋丽梅 朱新军 编著
《机器视觉与机器学习——算法原理、框架应用与代码实现》内容共10章。第1章为绪论,包括机器视觉的相关概念,机器视觉的发展、基本任务、应用领域与困难,以及马尔视觉理论;第2章为数字图像处理;第3章为相机成像;第4章为相机标定;第5章为ShapefromX;第6章为双目立体视觉;第7章为结构光三维视觉;第8章为深度相机,介绍当前颇受欢迎的Kinect、IntelRealSense等深度相机的知识与相关
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信号与系统(第3版)
陈后金等
由陈后金、胡健、薛健主编的《信号与系统(第3版国家电工电子教学基地系列教材北京高等教育精品教材)》主要阐述确定性信号的时域分析和频域分析,线性时不变系统的描述与特性,以及信号通过线性时不变系统的时域分析与变换域分析。简要介绍了信号与系统的基本理论和方法在通信系统和生物医学系统中的应用。本书根据信息科学与技术发展趋势,结合近年来教学改革的成果,按照连续和离散并行、先时域后变换域的结构体系,对课程的内
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打造学习型大脑:理论、方法与实践
A.
本书共8章,对大脑的基本事实、信息加工模型、记忆系统、迁移能力、脑区分工、艺术的作用、思考与问题解决、教学设计与应用进行了讨论。并在小框内标记出一些关键点。每章最后都设有“实践角”,提供补充性信息和教学策略实例。
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高速目标长时间相参积累信号处理
李小龙
本书围绕高速目标长时间相参积累信号处理,从匀速运动高速目标相参积累、匀加速运动高速目标相参积累、变加速运动高速目标相参积累、高阶机动目标相参积累、多模态高速目标相参积累、变尺度高速目标相参积累、时间信息未知高速目标相参积累、高速目标多帧联合相参积累等多个角度,系统地介绍高速目标长时间相参积累理论与技术,以期丰富雷达高速目标探测理论体系,为我国高速目标预警雷达装备的研制发展提供一定的理论基础与技术参
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建筑脸谱Ⅱ——建筑材料运用手册(3)
深圳理工
本书收集了来自全球的著名建筑设计项目的表皮材料设计,从实用价值角度,全面展现了新时代建筑表皮的革新。本册为混凝土篇,着重材料分析,并结合大量出色的设计项目阐述。
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酒店景观
深圳理工
HKPIP深圳理工编著的《酒店景观》内容介绍:当今全球生态环境日趋恶化,生态景观成为世界世界景观界的热门话题,相关的技术、材料、设计方法不断地被讨论、实践。虽然相比其他类型的建筑物,酒店的能耗与浪费相对较大,但酒店的景观设计却很少涉及该话题。鉴于用地的局限、成本控制、后期维护,抑或酒店景观的价值取向,似乎越顶级奢华的精品酒店,与生态、环保的关系就越远。当然,地方性、人化性、自然的体现、艺术的表达,
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信号集中监测系统原理及工程应用
林海香,董昱
铁路信号集中监测(CSM)系统广泛地应用于我国高速铁路和普速铁路上,并且在城市轨道交通行业也开展了应用。全书共分五章,分别介绍了信号集中监测概念、信号集中监测基础知识、信号集中监测系统技术要求、信号集中监测采集原理与工程应用,以及信号集中监测案例分析。 本书可作为高等院校及高等职业技术学院铁路通信信号专业、轨道交通与控制、自动化专业等学生的教材或教学参考书,也可作为铁路信号维护人员学习和培训用书
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21世纪全国高等院校计算机教育“十一五” 规划教材单片机原理与应用
《单片机原理与应用》编委会编
本书以MCS-51系列单片机为主,全面、系统、详细介绍了单片机的硬件、软件及应用技术。
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网络工程原理与实践教程(第3版)
周明
本书共分10章。第1章~第9章遵循网络工程设计规律,介绍网络工程设计的相关原理和方法,内容主要包括网络工程基础知识、网络设计需求分析、网络逻辑设计、备份设计、网络安全结构设计、网络物理设计、IPv6网络设计、企业Intranet应用实例分析、网络系统管理与维护。第10章为实验教学内容,包括双绞线水晶头的制作、用Visio2010绘制网络工程图、Intranet组建、服务器配置以及Cisco网络设备
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新一代SDN:VMwareNSX网络原理与实践
范恂毅
本书适合网络和虚拟化设计架构师、项目实施工程师和IT管理人员阅读。
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膀胱癌卡介苗免疫治疗原理与实践
姚智 主编
汇集了国内外在过去38年里有关BCG生物免疫预防与治疗膀胱肿瘤的相关基础研究、临床实践、最新成果与进展。
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深度学习图像识别技术:
基于TensorFlow Object Detection API和OpenVINO™工具套件
张晶
适读人群:第一、打算学习并入门AI技术的高中、大中专、职高以及本科学生。第二、在各传统行业中,如农业、可再生资源、制造业及工业控制等,希望应用AI目标检测算法解决本行业问题的工程技术人员。第三、已经进入AI行业,但非AI算法工程师,希望自己动手亲自体验并学习AI技术的从业人员,如标注工程师、销售工程师、售后工程师、市场经理或产品经理等。1.人工智能专家教您利用深度学习技术快速落地图像识别项目。2.英特尔物联网事业部中国总经理陈伟博士倾力推荐。3.附赠超过4GB的案例素材资料包。
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动手学深度学习(PyTorch版)
阿斯顿·张(Aston Zhang),李沐(Mu Li),等
·深度学习领域重磅作品《动手学深度学习》重磅推出PyTorch版本;·李沐、阿斯顿·张等大咖作者强强联合,精心编撰;·全球400多所大学采用的教科书,提供视频课程、教学PPT、习题,方便教师授课与学生自学;·能运行、可讨论的深度学习入门书,可在线运行源码并与作译者实时讨论。
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Python深度学习(第2版)
[美] 弗朗索瓦·肖莱
Keras之父、谷歌人工智能研究员弗朗索瓦·肖莱执笔,深度学习领域力作。
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TensorFlow深度学习项目实战(深度学习系列)
[美] 卢卡·马萨罗
本书用TensorFlow框架针对现实场景设计深度学习系统,实现有趣的深度学习项目。
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Python深度学习实战——基于Pytorch
主编
本书以深度学习框架PyTorch为基础,介绍机器学习的基础知识与常用方法,全面细致地提供了基本机器学习操作的原理和在深度学习框架下的实践步骤。全书共16章,主要分别介绍了深度学习基础知识、深度学习框架及其对比,机器学习基础知识,深度学习框架基础,Logistic回归,多层感知器,计算机视觉,自然语言处理以及8个实战案例。本书将理论与实践紧密结合,相信能为读者提供有益的学习指导。??本书适合Pyth
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深度学习程序设计实战
方林 编著
本书以Python语言和Tensorflow为工具,由浅入深地讲述了深度学习程序设计的基本原理、算法和思考问题的方法,内容包括自顶向下的程序设计、递归程序设计、面向对象的程序设计、反向传播算法、三层神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、生成式对抗网络和目标检测等。
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用Python实现深度学习框架
陈震
本书分为三个部分。第一部分是原理篇,实现了MatrixSlow框架的核心基础设施,并基于此讲解了机器学习与深度学习的概念和原理。第二部分是模型篇,介绍了多种具有代表性的模型,包括逻辑回归、多层全连接神经网络、因子分解机、Wide&Deep、DeepFM、循环神经网络以及卷积神经网络,这部分除了着重介绍这些模型的原理、结构以及它们之间的联系外,还用MatrixSlow框架搭建并训练它们以解决实际问题
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深度学习从入门到精通
谢佳标 主编
本书基于当前流行的深度学习框架之一——Keras,从新手的角度出发,详细讲解Keras的原理,力求帮助读者实现Keras从入门到精通。全书共9章,主要内容包括初识深度学习、深度学习的数据预处理技术、使用Keras开发深度学习模型、卷积神经网络及图像分类、循环神经网络在文本序列中的应用、自编码器、生成式对抗网络、模型评估及模型优化,以及深度学习实验项目。本书内容由浅入深、语言通俗易懂,从基本原理到案
电子书
80X86微处理器原理与接口技术
周永华
本书深入浅出地介绍Intel80x86微处理器的工作原理及接口技术知识,探讨基于80x86微处理器的工程系统设计及应用。内容包括:微处理器介绍、微处理器架构、指令集、汇编语言编程、存储器、中断、I/O接口技术、A/D和D/A转换、总线接口。
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