本书剖析了图像复原技术的最新进展,并探索了深度学习技术在图像复原过程中的关键作用。内容包括:基于传统机器学习的图像复原方法、基于卷积神经网络的图像复原方法基础、基于双路径卷积神经网络的图像去噪方法、基于注意力引导去噪卷积神经网络的图像去噪方法、基于级联卷积神经网络的图像超分辨率方法等。
本书系统介绍了基于状态空间模型的状态反馈及卡尔曼滤波方法,共8章,由三部分组成,第一部分(第1、2章),连续时间状态反馈控制;第二部分(第3~6章),离散时间状态反馈控制;第三部分(第7、8章),卡尔曼滤波。本书介绍了连续系统及离散系统的状态空间模型建模、状态反馈控制器、观测器、干扰抑制及参考信号跟踪的设计方法,并结合
本书深度剖析人工智能领域的最新趋势及其对未来的潜在影响,特别是聚焦于欧盟在这一领域的政策动向、监管措施和立法进展。书中详细阐述欧盟对于算法的通用监管策略,展示其在构建伦理监管环境方面所取得的最新成就,并提供对欧盟道德法规与可信赖人工智能的宏观洞察。内容不仅涵盖科学信息技术的基础概念阐释,还深入探讨欧盟机构层面的立法、监
本书全面且详细地阐述了控制工程领域的基础理论知识。全书共7章,深入浅出地介绍了自动控制系统的基本概念、控制系统的数学模型、基于传递函数的时域分析与设计、控制系统的根轨迹分析与设计、控制系统的频域分析、控制系统的校正、线性离散系统的分析和校正相关知识。
本书详细阐述意图驱动自智网络的关键技术与应用实例。内容涵盖意图驱动自主智能网络的基础概念与背景,以及意图智能转译、意图闭环验证、自主策略生成、意图态势感知等意图环路技术。此外,探讨针对意图驱动智能运维、意图驱动网络负载均衡、意图驱动6G编排和意图驱动卫星网络管控等典型应用案例。
本书主要围绕AI系统的理论基础与技术基础知识展开,结合实例进行介绍,旨在让读者了解AI系统的来龙去脉,形成对AI系统的系统化与层次化的初步理解,掌握AI系统基本理论、技术、实际应用及研究方向,为后续从事具体的学习研究工作和项目开发工作奠定基础。本书首先介绍AI的历史、现状与发展及AI系统的基本知识,后分为AI硬件与体系
本书全面介绍TensorFlow2.x框架及其在深度学习中的应用,内容包括TensorFlow简介、Python语言基础、环境搭建与入门、TensorBoard可视化、多层感知机实现、卷积神经网络实现、循环神经网络实现、强化学习、迁移学习、生成对抗网络和GPU并行计算等。
本书清晰而深入地介绍了智能运维技术的基础及其应用。全书共7章:第1章介绍智能运维技术的基本概念和发展历程;第2章介绍数字信号处理的基本方法及数据处理方法;故障特征提取作为机械故障诊断和状态监测的关键,相关内容将在第3章介绍;第4章、第5章分别介绍基于浅层学习和基于深度学习的智能故障诊断及剩余寿命预测方法;第6章介绍智能
本书不仅梳理了人工智能技术在科学各领域中的广泛应用,还深入分析了其对科学生产力的推动作用,以及在伦理、法律和社会层面可能引发的讨论和问题。书中汇集了国际专家的研究成果,为读者提供了一个全面了解人工智能在科学研究中应用的窗口,展现了人工智能技术如何推动科学的创新与进步,并对未来的研究方向提出了深刻的见解。
因素空间是信息、智能和数据科学的数学基础理论。本书将介绍因素空间如何将智能生成的统一机制落实到各行各业,开展全民智能孵化的洛神工程。本书主要内容包括:介绍因素的范式特质和智能孵化洛神工程的内容;介绍因素空间对智能生成机制的落实细则;介绍因素显隐的理论,将现有人工智能数学算法归结到回归和优化两大方面,突出支持向量机与因素
当前,ChatGPT和AIGC成为市场热点,本书就聚焦这一热点,对其进行详细讲述。本书分为ChatGPT的前世今生、ChatGPT开启AI新纪元、AIGC未来应用前景上、中、下三篇。在上篇,本书对ChatGPT这一核心应用的发展、行业赋能、职业趋势进行了讲解,让读者对ChatGPT有一个全面的了解。在中篇,本书从内容变
《AI训练师手册:算法与模型训练从入门到精通》内容系统、全面,实例丰富,共有10章,包括51个实操案例解析和80个行业案例分析。通过学习《AI训练师手册:算法与模型训练从入门到精通》,读者可以从零开始,逐步掌握人工智能的核心技术,成为合格的AI训练师。《AI训练师手册:算法与模型训练从入门到精通》附赠了同步教学视频+P
“人工智能超入门丛书”致力于面向人工智能各技术方向零基础的读者,内容涉及数据素养、机器学习、视觉感知、情感分析、搜索算法、强化学习、知识图谱、专家系统等方向。本丛书体系完整、内容简洁、语言通俗,综合介绍了人工智能相关知识,并辅以程序代码解决问题,使得零基础的读者能够快速入门。《强化学习:人工智能如何知错能改》是“人工智
本书是一本全面介绍人工智能领域的专业教材。分为八章,人工智能概述、人工智能数学基础、人工智能基础模型、人工智能编程框架、视觉智能处理技术、语言智能处理技术、语音智能处理技术和人工智能的未来发展趋势。首先介绍人工智能的相关基础知识,包括人工智能相关概念、人工智能的数学基础、人工智能的模型基础以及相关编程基础,然后分别介绍
本书共9章,主要内容有:深度学习模型性能评估、模型可视化、轻量级模型设计、模型剪枝、模型量化、迁移学习与知识蒸馏、自动化模型设计、模型优化与部署工具。
智能制造是制造业的未来方向,而体现智能之处就是生产线的“自主”运行及远程控制。本书综合相关基础知识、健康管理与远程运维技术,结合工程实践,形成了一个智能系统远程运维决策框架。基于健康管理思想,提出了数据完备和数据不完备两种情况下的系统故障诊断模型;基于故障诊断,分别从考虑备件、缓冲库存、服务合同、部件相关性、环境等角度
本书作者借用科幻小说的形式,对人工智能、元宇宙、生物科技、纳米科技、机器人技术等一系列前沿科技做了科普。
教育信息化促进了教育测评理念的变革,人工智能时代的教育更加关注以智能技术驱动的学习者认知分析与个性化学习的诉求。本书遵循"理论-方法-应用"研究范式,探索人工智能时代的学习认知分析的新理论与新方法。
本书是作者对自2008年起系统分析"机器能否获得认知发展能力"这一问题而不得不先诉诸于"人工智能基础问题"或"认知哲学"方面的研究其结果的总结。本书立论开宗明义:将机器认知发展问题简化为"物理机器的概念产生问题"。据此,作者遂建立起自己对"概念体系"的理论和对"心灵哲学"的基本观念,之后使用符合哲学讨论习惯的方式进行论
本书较全面系统地阐述自动控制理论的基本分析和校正方法。全书共分7章,主要内容包括自动控制概述、线性控制系统的数学模型、时域分析和校正、根轨迹法﹑频域分析和校正﹑离散控制系统﹑非线性系统分析等。本书较全面系统地阐述自动控制理论的基本分析和校正方法。全书共分7章,主要内容包括自动控制概述、线性控制系统的数学模型、时域分析和