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  • 牟少敏
  • 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。
  • 谭康喜
  • 本书以作者在小米公司“探索和实践蓝牙设备结合人工智能,开发新一代智能蓝牙语音设备”为背景,以自己积累的智能蓝牙设备开发经验为基础,介绍了将蓝牙技术和人工智能技术相结合,开发智能硬件的方法与经验。
  • 周嵬 编著
  • 传授编程知识,训练孩子用计算思维解决问题的能力。
  • 赵卫东
  • 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
  • 罗刚
  • 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。
  • 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。
  • 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
  • 袁国栋
  • 全面剖析数字时代的零售新图景。
  • 陈哲
  • 本书系统阐述了图像目标检测的有关概念、原理和方法,共分10章。第1章简要介绍了图像目标检测的意义和应用,第2章介绍了光学成像过程模型与图像处理,第3章介绍了基于适应性模型的动态环境背景建模方法,第4章介绍了基于非线性降维强散射环境中图像特征提取方法,第5章介绍了基于先验知识的图像目标分割方法,第6章介绍了压缩域图像处理与运动目标分割方法,第7章介绍了仿生视觉模型与图像处理,第8章介绍了仿蛙眼视觉分
  • 于立萍 辛晓
  • 基于单目视觉的行人检测是城市交通环境下智能汽车辅助导航技术中的一项关键技术,也是目前计算机应用领域的研究热点之一。本书以作者在智能汽车领域的研究成果为基础,重点讨论了基于树形Adaboost算法和Haar-like特征的行人候选区域分割算法;基于mean-shift方法的多尺度检测融合算法;基于改进Shapelet特征的行人识别算法;基于子结构的部位集成检测器设计方法,该算法主要针对复杂场景下行人
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