本书全面、深入地探讨了人工智能(AI)领域的理论和实践,以统一的风格将当今流行的人工智能思想和术语融合到引起广泛关注的应用中,真正做到理论和实践相结合。全书分7个部分,共28章,理论部分介绍了人工智能研究的主要理论和方法并追溯了两千多年前的相关思想,内容主要包括逻辑、概率和连续数学,感知、推理、学习和行动,公平、信任、
本书系统介绍了5G物联网端管云协同设计理念,主要内容包括基于STM32单片机的感知终端开发、基于5GNB-IoT和NR的感知数据处理与传输、采用公有云和自建云的物联数据存储与Grafana可视化平台,最后通过4个典型的物联网综合应用和两个物联网竞赛获奖实战案例,助力读者掌握面向端管云协同设计的物联网应用项目开发。为提高
数字时代,个人和组织如何转型和生存?本书写给那些想了解自己需要做什么,然后实际采取行动的人。当人工智能和其他数字技术带来第四次工业革命时,作为个人,我们需要提升哪些技能,以便能够与人工智能和谐共处并发挥自身价值?本书并不是在个案研究以及实现方法均不明确的情况下空谈理想,而是详细分析了成功和失败两种案例,通过大量调研,反
ML.NET是面向.NET开发人员的开源机器学习框架,可以帮助开发人员使用C#或F#创建自定义机器学习模型,从而将机器学习集成到Web、移动、桌面、游戏和物联网应用中。《跨平台机器学习:ML.NET架构及应用编程》以ML.NET为核心,介绍了架构及其基本知识,介绍了ML.NET的八大机器学习应用场景:预测、分类、聚类、
本书以分析工程控制系统性能为目的,总结了近年来教学实践和教学改革的经验,并在借鉴了国内外同类优秀教材内容的基础上编撰而成。书中以大量机电系统的实例渗透于各个章节,希望有助于读者掌握控制工程在工程实际中的应用。全书共分8章,主要介绍控制工程的基本概念和反馈控制的基本结构、控制系统的数学模型、控制系统时域分析法和控制系统的
《开放环境下的度量学习研究》由南京大学人工智能学院副研究员叶翰嘉撰写,内容荣获2021年度CCF优秀博士学位论文奖。全书以模型在开放环境下输入、输出层面上面临的挑战为切入点,提出针对或利用度量学习特性的具体算法,从理论和应用等多个角度使度量学习的研究能够契合开放的环境。《开放环境下的度量学习研究》共七章:第1章绪论,主
"本书是北京市精品课程“自动控制原理”建设成果,第2版被评为北京高等教育精品教材,第3版为教育部高等学校电子电气基础课程教学指导分委员会推荐教材。本次修订不改变主要章节的基本内容,同时,在教材中融入了思政元素,使专业知识与思想政治理论同向同行,形成协同效应。本书较为详细地描述了自动控制原理的发展与形成,突出了自动控制原
《人工智能基础及应用》是作者讲授多年人工智能基础及研究人工智能算法后,针对当前的教学实际需要而编写的。全书系统阐述了人工智能发展概况及前沿应用,较详细地介绍了知识表示、搜索和推理技术,给出了人工智能优化方法,还介绍了神经网络、专家系统与机器学习相关的方法,并列举了与人工智能算法相关的应用案例,从而方便大学生掌握人工智能
计算技术正面临着一次颠覆式的创新,即从计算走向智算。智能计算将是支撑万物互联智能时代数字革命的新型计算理论方法、架构体系和技术能力的新型计算范式,寄希望于它可以突破悟性的瓶颈。本书对智能计算的各个方面进行了全面的介绍,系统介绍了智能计算的源起、提出、类型和形态、创新趋势,以及智能计算的之江行动和未来应用展望。
本书面向非专业人士、尤其是青少年群体,将硬核知识、技术方法与人文历史、人物故事有机融合,理顺人工智能纵向发展脉络与横向科学轮廓。作者以扎实的专业背景、流畅的文笔帮读者理顺人工智能的发展脉络,厘清人工智能的核心技术方法,帮读者看懂人工智能与其他学科交叉碰撞所引发的社会生活变化,从成天下之才的角度给青少年读者提供学习建议,