本書是結(jié)合編者所從事的教學(xué)與研究工作，吸收國內(nèi)外同行最新研究成果，為適應(yīng)新時(shí)期高等院校機(jī)電類工程教育機(jī)器人技術(shù)教學(xué)要求而編寫的。全書共10章，主要內(nèi)容包括：緒論、機(jī)器人系統(tǒng)及設(shè)計(jì)方法、機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)、機(jī)器人動(dòng)力學(xué)、運(yùn)動(dòng)規(guī)劃、并聯(lián)機(jī)器人、康復(fù)機(jī)器人、移動(dòng)機(jī)械臂、多機(jī)器人系統(tǒng)和機(jī)器人的空間應(yīng)用。

本書共有7個(gè)項(xiàng)目，包括傳感網(wǎng)技術(shù)、傳感器技術(shù)、STM32應(yīng)用開發(fā)有線組網(wǎng)通信應(yīng)用開發(fā)、短距無線通信應(yīng)用開發(fā)、低功耗廣域網(wǎng)通信應(yīng)用開發(fā)、傳感網(wǎng)數(shù)據(jù)處理技術(shù)等內(nèi)容。

本書首先介紹了生成式AI的概念及其在產(chǎn)品和服務(wù)中的應(yīng)用潛力，然后闡述了生成式AI項(xiàng)目的完整生命周期。作者探討了多種模型類型，如大語言模型和多模態(tài)模型，并提供了通過提示工程和上下文學(xué)習(xí)來優(yōu)化這些模型的實(shí)際技巧。此外，本書討論了如何使用LoRA技術(shù)對(duì)模型進(jìn)行微調(diào)，以及如何通過RLHF使模型與人類價(jià)值觀對(duì)齊。書中還介紹了RA

本書將Linux系統(tǒng)編程應(yīng)用與操作系統(tǒng)原理深度融合,從LinuxC案例程序出發(fā),提出問題,引出操作系統(tǒng)概念和原理,討論解決問題的理論和方法,再從理論回歸實(shí)踐,分析和解決編程應(yīng)用問題,破解傳統(tǒng)上理論和實(shí)踐教學(xué)脫節(jié)的問題,取得了很好的教學(xué)效果。主要內(nèi)容包括Linux基本操作、shell編程、系統(tǒng)I/O編程、文件系統(tǒng)、進(jìn)程控

本書針對(duì)復(fù)雜數(shù)據(jù)分析與建模問題的非結(jié)構(gòu)化和綜合性特點(diǎn)，給出了數(shù)據(jù)分析與建模的基本過程，介紹了數(shù)據(jù)探索性分析、數(shù)據(jù)特征分析、模型參數(shù)估計(jì)的主要內(nèi)容和方法，以及試驗(yàn)數(shù)據(jù)、觀察數(shù)據(jù)、仿真數(shù)據(jù)等不同類型數(shù)據(jù)建模與分析的典型內(nèi)容與方法。本書適合作為高等學(xué)校管理科學(xué)與工程等專業(yè)的研究生或高年級(jí)本科生教材，也可供從事數(shù)據(jù)分析與建模、

內(nèi)容簡介本書詳細(xì)講解了使用Python語言開發(fā)AI圖像視覺處理程序的知識(shí)。全書共11章，依次講解了圖像視覺技術(shù)基礎(chǔ)，圖像的采樣、變換和卷積處理，圖像增強(qiáng)處理，圖像特征提取處理，圖像分割處理，目標(biāo)檢測(cè)處理，圖像分類處理，鮮花識(shí)別系統(tǒng)開發(fā)，智能素描繪圖系統(tǒng)開發(fā)，小區(qū)AI停車計(jì)費(fèi)管理系統(tǒng)開發(fā)和機(jī)器人智能物體識(shí)別系統(tǒng)開發(fā)。書中

本書是依據(jù)高等職業(yè)教育的特點(diǎn)、電子信息工程等專業(yè)的培養(yǎng)目標(biāo)，參照相關(guān)行業(yè)的職業(yè)技能鑒定規(guī)范和高級(jí)技術(shù)工人等級(jí)考核標(biāo)準(zhǔn)出發(fā)而編寫，注重技術(shù)應(yīng)用能力和職業(yè)技能的培養(yǎng)為目的，以理論夠?yàn)槎龋�講清概念，強(qiáng)化訓(xùn)練，突出實(shí)用性和針對(duì)性，注重“教學(xué)與實(shí)訓(xùn)”的協(xié)調(diào)統(tǒng)一。本書分為兩篇共七個(gè)專題，采用工單式課程教學(xué)模式，以stm32中的典型

算法是程序的靈魂，算法能夠告訴開發(fā)者在面對(duì)一個(gè)項(xiàng)目功能時(shí)用什么思路去實(shí)現(xiàn)，有了這個(gè)思路后，編程工作只需遵循這個(gè)思路去實(shí)現(xiàn)即可。本書循序漸進(jìn)、由淺入深地詳細(xì)講解了算法實(shí)現(xiàn)的核心技術(shù)，分別講解了初步認(rèn)識(shí)算法思想，枚舉算法思想，遞歸算法思想，分治算法思想，貪心算法思想，回溯算法思想，迭代算法思想，查找算法，排序算法，使用算法

本書通過深入淺出的方式帶領(lǐng)讀者探索人工智能的世界。書中首先介紹了人工智能的基本概念、應(yīng)用場(chǎng)景以及發(fā)展歷程，并對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、蒙特卡羅法、自然語言處理等人工智能技術(shù)的原理和應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行了分析，最后探討了人工智能的未來發(fā)展趨勢(shì)以及機(jī)遇與挑戰(zhàn)。

量子計(jì)算機(jī)具有天然的并行性，相比經(jīng)典計(jì)算機(jī)能顯著提高算法效率，是下一代智能計(jì)算的一個(gè)重要發(fā)展方向。隨著量子計(jì)算機(jī)硬件的發(fā)展，通過本地或者云平臺(tái)進(jìn)行量子計(jì)算越來越容易，量子計(jì)算相關(guān)研究逐漸從理論走向?qū)嵱�。量子機(jī)器學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)和量子計(jì)算的交叉領(lǐng)域，它研究的是如何利用量子疊加、并行等特性降低經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法的復(fù)雜度，以解決