《自动控制原理(第2版)》主要内容包括控制系统的数学模型,线性系统的时域分析法、根轨迹法、频域分析法、综合与校正,非线性系统的分析,线性离散系统的分析。本书着重于基本概念、基本理论和基本分析方法,并附加学习资源,扫描书中的二维码可随时完成基本测试题练习并查看参考答案。本书在国家智慧教育公共服务平台有配套在线课程,可供读
本书以人工智能下的大数据时代为背景,从数据素养、数据分析基础、统计分析、机器学习多个维度全面系统地介绍了如何探索数据、整理数据并分析数据。本书没有给出晦涩难懂的数学公式,也不涉及复杂烦琐的程序代码,而是在阐述基本原理的基础上,辅以简洁的Python程序,让读者能够快速入门,提升个人的数据综合素养。
从取代简单机械的重复劳动到辅助内容创作、医药开发、科学实验,人工智能产品正以惊人的速度在各行业大展拳脚,预示着人类即将进入一个全新的发展阶段。本书通过浅显易懂的语言帮助你理解人工智能产品是什么,人工智能产品是怎么创造出来的以及人工智能产品是如何进行创新迭代的。人工智能行业的快速发展对产品经理提出了更高的要求,产品经理需
本书基于作者多年的研究成果,详细介绍了跨数据中心机器学习的训练系统设计和通信优化技术。本书面向多数据中心间的分布式机器学习系统,针对多数据中心间有限的传输带宽、动态异构资源,以及异构数据分布三重挑战,自底向上讨论梯度传输协议、流量传送调度、高效通信架构、压缩传输机制、同步优化算法、异构数据优化算法六个层次的优化技术,旨
本书是《Scikit-learn机器学习详解》(潘风文编著)的进阶篇,讲解了Sklearn(Scikit-learn)机器学习框架的各种高级应用技术,包括数据集导入工具、集成学习、模型选择和交叉验证、异常检测、管道、信号分解、模型持久化以及Sklearn系统高级配置。通过本书的学习,读者可快速掌握Sklearn框架的高
本书将人工智能与人类智慧深度融合,系统、全面地介绍了类脑智能目标检测网络的构建原理、方法、过程,具有较高的学术价值;同时,本书将所构建的类脑智能目标检测网络在无人车交通标志检测、无人车-机械臂协同作业这两个场景进行了示范应用,具有较大的工程应用价值。本书主要的读者群体为从事类脑智能、计算机视觉、无人系统研究的科研工作者
本书从贝叶斯理论的基本原理讲起,逐步深入算法、机器学习、深度学习,并配合项目案例,重点介绍了基于贝叶斯理论的算法原理,及其在机器学习中的应用。 本书分为10章,涵盖了贝叶斯概率、概率估计、贝叶斯分类、随机场、参数估计、机器学习、深度学习、贝叶斯网络、动态贝叶斯网络、贝叶斯深度学习等。本书涉及的应用领域包含机器学习、图
PyTorch是基于Torch库的开源机器学习库,它主要由Meta(原Facebook)的人工智能研究实验室开发,在自然语言处理和计算机视觉领域都具有广泛的应用。本书介绍了简单且经典的入门项目,方便快速上手,如MNIST数字识别,读者在完成项目的过程中可以了解数据集、模型和训练等基础概念。本书还介绍了一些实用且经典的模
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