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  • 唐宏、陈麒、庄一嵘
  • 本书是一本深度学习的基础入门读物,对深度学习的基本理论进行了介绍,主要以Ubuntu系统为例搭建了三大主流框架——Caffe、TensorFlow、Torch,然后分别在3个框架下,通过3个实战项目掌握了框架的使用方法,并详细描述了生产流程,最后讲述了通过集群部署深度学习的项目以及如何进行运营维护的注意事项。本书适合对深度学习有浓厚兴趣的读者、希望用深度学习完成设计的计算机专业或电子信息专业的高校
  • 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
  • 许小可
  • 本书从群智能优化算法和高维多目标优化两方面入手,一方面系统地介绍了差分进化算法的基本原理及国内外研究现状,通过分析算法的模型、关键步骤及参数设置,设计和构建了高性能的改进算法,并将其应用于医学图像处理、电子商务等实际工程领域;另一方面,深入分析了高维多目标优化算法的基本原理、国内外研究现状及关键技术难点,详细描述了基于差分进化算法的高维多目标优化算法设计、构建与实验分析,以及其在智能交通系统中的实
  • 张斌
  • 本体是共享概念模型明确的形式化规范说明。其重要性已在知识工程、智能信息集成、信息检索与获取、软件工程、自然语言处理、普适计算等许多方面有所体现。本书全面概括了本体演化的一些方法,重点研究开放环境下本体演化中的本体一致性推理算法、本体演化序列内部与序列之间的冲突检测、冲突诊断算法和本体演化多版本差异检测算法,同时就所涉及的算法进行了系统的实验和比较。本书可作为本体推理、本体演化领域开发人员和技术人员
  • 韦康博
  • 本书全面介绍了智能机器人的发展历史、探究过程,以及在各个领域的应用,以通俗易懂的语言和生动有趣的示例为你揭示人工智能不为人知的奥秘。全书既有科学的严谨性,又不乏趣味性,以生动的笔触将科学之美展现得淋漓尽致,有助于读者开阔视野,激发进一步探索科学的兴趣。本书适合所有关注智能机器人领域的从业者参考阅读。
  • 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。
  • 黄源
  • 本书主要讲述人工智能的基础知识与基础理论,并通过大量的人工智能应用帮助读者快速了解人工智能相关技术。
  • 周志敏
  • 本书系统地介绍了人工智能的定义、发展历程及其对各个领域的影响,有助于读者从宏观上深刻理解人工智能的本质,把握技术发展趋势。
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