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机器人智能视觉感知与深度学习应用

梁桥康等
全方位介绍深度学习技术在智能视觉感知方面的应用。

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智能机器人

陈良
本书阐述了智能机器人的基本理论及实际应用。

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华为MindSpore深度学习框架应用开发实战

编著
全书从逻辑上共分3部分。第一部分由第1章和第2章组成，介绍深度学习的基础理论、MindSpore总体架构和编程基础。第二部分由第3～8章组成，介绍MindSpore框架各子系统的具体情况，包括数据处理、算子、神经网络模型开发、数据可视化组件MindInsight、推理、以及移动端AI框架MindSporeLite。第三部分由第9章和第10章组成，介绍使用MindSpore框架开发和训练的经典深度学

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智能网联汽车环境感知技术

崔胜民，卞合善
本书主要介绍了智能网联汽车的关键技术——环境感知技术，系统地论述了环境感知系统的智能传感器——视觉传感器、超声波雷达、毫米波雷达和激光雷达的结构、原理、特点、类型、标定、测试和应用等，环境感知传感器的车辆识别、行人识别、交通标志识别、交通信号灯识别和道路识别以及环境感知传感器的认知、装配、调试、测试、标定和目标识别的实训要求。

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Python 深度学习

吕云翔刘卓然关捷雄等编著
《Python深度学习》以深度学习框架为基础，介绍机器学习的基础知识与常用方法，全面细致地提供了机器学习操作的原理及其在深度学习框架下的实践步骤。全书共16章，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（以PyTorch为例）基础、Logistic回归、多层感知器、卷积神经网络与计算机视觉、神经网络与自然语言处理以及8个实战案例。本书将理论与实践紧密结合，相信

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JavaScript深度学习

尼尔森
深度学习扛鼎之作《Python深度学习》姊妹篇，前端工程师不可错过的AI入门书。

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深度学习与医学图像处理

陈峰蔚编著
一本介绍“如何使用深度学习方法解决医学图像处理问题”的入门图书。

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深度学习——原理、模型与实践

主编
本书是深度学习领域的入门教材，全面阐述了深度学习的知识体系，涵盖人工智能的基础知识以及深度学习的基本原理、模型、方法和实践案例，使读者掌握深度学习的相关知识，提高以深度学习方法解决实际问题的能力。全书内容包括人工智能基础、机器学习基础、深度学习主要框架、深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、自编码器与生成对抗网络。

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Python深度学习与项目实战

著
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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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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深度学习入门与TensorFlow实践

林炳清
基于TensorFlow2，系统讲述如何搭建、训练和应用深度学习模型。

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PaddlePaddleFluid深度学习入门与实战

潘志宏
本书全面讲解PaddlePaddleFluid框架在深度学习领域的应用。

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机器视觉技术与应用实战

丁少华
本书从机器视觉的基本概念到机器视觉算法，从机器视觉核心部件到可配置的纯嵌入式视觉系统，从2D视觉技术到3D视觉技术，从黑白视觉技术到彩色视觉技术，从传统视觉技术到深度学习技术，从视觉系统设计方案到各行业的应用场景，从视觉检测、测量、定位、读码与识别四大需求到实际应用案例都分别进行了详细介绍。

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ROBOTC FOR LEGO EV3基础编程与实例

码高机器人
本书以LEGOMINDSTORMS作为机器人平台，通过全方位的编程实例讲解，深入介绍了ROBOTS的编程方法。

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Arduino 智能机器人设计与制作

著
本书以中国教育学会发布的《中小学机器人课程指导纲要》为指导，以培养中小学生设计思维、计算思维、创新思维、实践动手能力为目标，在深入分析儿童机器人教育需求与认知特点的基础上，通过16个儿童机器人教学项目案例，对智能机器人结构搭建、电路连接、工作原理、编程控制及创新设计等进行详细阐述。全书共包含17课内容，第0课为引导部分，主要介绍机器人的概况、制作机器人的硬件平台及软件工具等，其余16课分为“创意生

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深度强化学习实战：用OpenAI Gym构建智能体

普拉文·巴拉尼沙米(Praveen
这是一本介绍用OpenAIGym构建智能体的实战指南。全书先简要介绍智能体和学习环境的一些入门知识，概述强化学习和深度强化学习的基本概念和知识点，然后重点介绍OpenAIGym的相关内容，随后在具体的Gym环境中运用强化学习算法构建智能体。本书还探讨了这些算法在游戏、自动驾驶领域的应用。本书适合想用OpenAIGym构建智能体的读者阅读，也适合对强化学习和深度强化学习感兴趣的读者参考。读者应具备一

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网络智能化中的深度强化学习技术

王敬宇
随着人工智能技术的广泛应用，网络智能化近年来受到广泛的关注，已经成为下一代移动通信与未来网络的重要技术。阿尔法围棋（AlphaGo）之后，深度强化学习不断推陈出新，为网络中的决策问题提供了有效的潜在解决方案。本书系统介绍了网络智能化中深度强化学习的基本理论、算法及应用场景。全书共8章，针对互联网、移动通信网、边缘网络、数据中心等典型网络，阐述了网络管理、网络控制、任务调度等决策需求，深入论述了深度

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PyTorch深度学习实战

[美]伊莱·史蒂文斯（Eli,Stevens），[意]卢卡·安蒂加（Luca Antiga），等
1.PyTorch核心开发者教你使用PyTorch创建神经网络和深度学习系统的实用指南。2.详细讲解整个深度学习管道的关键实践，包括PyTorch张量API、用Python加载数据、监控训练以及对结果进行可视化。3.PyTorch核心知识+真实、完整的案例项目，快速提升读者动手能力：a.全面掌握PyTorch相关的API的使用方法以及系统掌握深度学习的理论和方法；b.快速从零开始构建一个真实示例：肿瘤图像分类器；c.轻松学会使用PyTorch实现各种神经网络模型来解决具体的深度学习问题；d.章尾附有“练习题”，巩固提升所学知识；更有配套的代码文件可下载并动手实现。4.PyTorch联合创作者SoumithChintala作序推荐！5.书中所有代码都是基于Python3.6及以上的版本编写的，提供源代码下载。

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Keras深度学习与神经网络

肖睿程鸣萱　编著
本书从人工智能导论入手，阐述人工智能的发展及现状，重点介绍了机器学习和神经网络基础、反向传播原理、卷积神经网络和循环神经网络等内容。本书内容由浅入深，循序渐进，从神经元和感知机入手，逐步讲解深度学习中神经网络基础、反向传播以及更深层次的卷积神经网络、循环神经网络。本书知识体系完整，内容覆盖面广，介绍了深度学习中常用的模型和算法，助力读者多方位掌握深度学习的相关知识。本书可作为高等院校计算机等相关专

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财务机器人应用与开发

谭宏
本书具体介绍了财务机器人概述；财务机器人的应用基础；财务机器人的开发技术；财务机器人在信息采集中的应用与开发；财务机器人在信息处理中的应用与开发。本书顺应财务数字化浪潮和信息技术变革趋势，服务职业教育专业升级和数字化改造，适应结构化、模块化专业课程教学和教材出版要求，重点推动会计专业群核心课程以真实项目、典型工作任务、案例等为载体组织教学单元，并且全面落实课程思政要求。

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空间智能原理与应用

罗欣
本书从空间信息处理角度出发，将人工智能领域的理论研究与专业实践相结合，完整介绍人工智能方法及其在空间信息处理中的应用，不仅涵盖人工智能领域的基础概念与基本方法，而且探讨知识图谱、计算智能、新兴机器学习、深度学习等前沿技术，同时介绍人工智能在地理文本大数据、遥感影像、激光点云等空间信息处理中的应用实例，具有较强的代表性和启发性。本书可以作为高等院校空间信息与数字技术、遥感科学与技术等专业高年级本科生

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