本書圍繞人工智能與大數據技術這一主題，簡明扼要地闡述了人工智能與大數據技術的基本理論和發展趨勢。全書分七章，包括人工智能概述、人體行為之智能機器人、智能信息處理技術、分布式人工智能中的Agent技術等。
這是一套為6到12歲小讀者量身打造的前沿科學大揭秘系列科普書。叢書選用迪士尼經典卡通形象及電影為載體，通過一個個電影橋段，講解童話故事中涉及人工智能、數據分析、算法等方面前沿科學的基礎知識，并用童話照進現實的方式，配合沉浸式的閱讀體驗，引發小讀者的好奇心，揭秘新科技背后的原理。本書通過8段電影橋段講解了光學字符識別、植物識別、信息預測、語音識別、自主學習機器人、醫療機器人、腦機接口和情緒識別這8種前沿人工智能技術，用看電影的方式，揭秘了這幾種技術的基本原理，讓小讀者
本書主要內容包括：入門篇（初識人工智能）、理解篇（認知人工智能的應用技術）、實踐篇（探索生活中的人工智能應用）、拓展篇（理解人工智能的重要概念）。本書力求將人工智能相關理論、知識點與具體實踐應用進行結合，通過知識點對應的實踐項目的設置，大大地增強教材的應用性、豐富性及實踐性，極大地提升學生的學習興趣、理解能力和實踐能力。
本書從產業角度深刻分析了異構計算及智能計算中心建設的諸多關鍵技術和應用前景，介紹了異構融合智能計算的核心技術—智能計算中心異構算力芯片、異構算力適配、異構操作平臺，以及產業界中智能計算中心異構算力的解決方案、智能計算中心的高質量發展與未來展望。本書內容豐富、分析全面，是實現智能計算中心發展相關布局的重要技術參考，對推動我國智能計算中心建設和智能計算領域的發展有很高的參考價值和實際意義，適合從事城市數字化建設、智能化建設、智能計算中心建設的相關技術人員，以及科研機構技術人員、高校師生閱讀。
本書共分為10章。第1章為緒論; 第2、3章分別介紹使用傳遞函數和狀態空間方程描述系統的方法; 第4、5章使用這兩種方法分析一階系統與二階系統的時域響應; 第6章介紹系統穩定性的概念; 第7、8章重點分析經典控制理論中的控制器設計方法, 包含比例積分控制和根軌跡法; 第9章介紹系統的頻率響應并與濾波器的設計相結合; 第10章討論現代控制理論中的控制器設計, 以及觀測器設計方法。附錄部分介紹兩個廣泛使用的工程數學工具: 線性化與傅里葉變換。
本書系統講述智能現象的簡要歷史。全書共分為1 0章。第1章介紹本書的寫作背景、對智能的不同定義、圍繞智能現象的問題、本書對智能現象的新假說;第2章介紹宇宙從無到有的過程、不安分的宇宙、改變以穩定宇宙;第3章介紹物理學中的智能現象、重力智能、重力和暗能量、最小作用量原則、量子隱形傳態;第4章介紹化學的簡要發展歷程、耗散結構、熵增、z大熵產生;第5章介紹生物學中的智能現象、生命的定義、生命為什么存在、微生物中的智能、植物中的智能、動物中的智能;第6章介紹大腦中的新皮質結構、人類特殊的思維方式、
《圖機器學習》詳細闡述了與圖機器學習相關的基本解決方案，主要包括圖的基礎知識、圖機器學習概述、無監督圖學習、有監督圖學習、使用圖機器學習技術解決問題、社交網絡圖、使用圖進行文本分析和自然語言處理、信用卡交易的圖分析、構建數據驅動的圖應用程序和圖的新趨勢等內容。此外，本書還提供了相應的示例、代碼，以幫助讀者進一步理解相關方案的實現過程。
JAX是一個用于高性能數值計算的Python庫，專門為深度學習領域的高性能計算而設計。本書詳解JAX框架深度學習的相關知識，配套示例源碼、PPT課件、數據集和開發環境。 本書共分為13章，內容包括JAX從零開始，一學就會的線性回歸、多層感知機與自動微分器，深度學習的理論基礎，XLA與JAX一般特性，JAX的高級特性，JAX的一些細節，JAX中的卷積，JAX與TensorFlow的比較與交互，遵循JAX函數基本規則下的自定義函數，JAX中的高級包。后給出3個實戰案例：使用ResNet完成CI
本書圍繞scikit-learn庫，詳細介紹機器學習模型、算法、應用場景及其案例實現方法，通過對相關算法循序漸進的講解，帶你輕松踏上機器學習之旅。本書采用理論與實踐相結合的方式，結合Python3語言的強大功能，以小的編程代價來實現機器學習算法。本書配套PPT課件、案例源碼、數據集、開發環境與答疑服務。 本書共分13章，內容包括機器學習的基礎理論、模型范式、策略、算法以及機器學習的應用開發，涵蓋特征提取、簡單線性回歸、k近鄰算法、多元線性回歸、邏輯回歸、樸素貝葉斯、非線性分類、決策樹回歸、
《PyTorch編程技術與深度學習》講述深度學習的基本原理，使用PyTorch展示涉及的深度學習算法。通過理論講解和編程操作，使讀者了解并掌握深度學習的原理和PyTorch編程技能，拉近理論與實踐的距離。全書共分9章，主要內容包括PyTorch介紹、PyTorch基礎編程、深度學習快速入門、神經網絡訓練與優化、卷積神經網絡原理、卷積神經網絡示例、詞嵌入模型、循環神經網絡原理、NLP示例。書中不但涵蓋成熟的卷積神經網絡和循環神經網絡的原理和示例，還包含一些新的如Transformer和知識蒸
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