本書系統(tǒng)論述了智能開源硬件的電路基礎(chǔ)、原理、開發(fā)方法及實(shí)戰(zhàn)設(shè)計案例，理論與實(shí)踐緊密結(jié)合。全書分四篇，分別為電路分析基礎(chǔ)篇、數(shù)字電路篇、模擬電路篇、智能感知篇；涵蓋14章，內(nèi)容包括電路分析基礎(chǔ)、正弦穩(wěn)態(tài)電路、一階電路、數(shù)字邏輯基礎(chǔ)、組合邏輯電路、觸發(fā)器、時序邏輯電路、放大電路、模擬集成電路等開發(fā)開源硬件所需的電路基礎(chǔ)理論

近年來，人工智能發(fā)展非常迅速，在可以預(yù)見的未來，它必然會強(qiáng)烈沖擊并深刻變革人類既有的生活模式。實(shí)際上，除技術(shù)問題外，人工智能的邏輯基礎(chǔ)和倫理基礎(chǔ)與哲學(xué)之間的關(guān)系也十分密切。有鑒于此，本書從與人工智能緊密相關(guān)的哲學(xué)問題入手，關(guān)注如下話題：強(qiáng)人工智能是否可能；近代唯理論和經(jīng)驗(yàn)論爭論對于人工智能的影響；蘇聯(lián)、日本及歐盟在人工

隨著時代的發(fā)展、計算機(jī)硬件性能的提升與大數(shù)據(jù)技術(shù)的進(jìn)步,深度學(xué)習(xí)在理論上不斷創(chuàng)新,尤其在商業(yè)場景應(yīng)用中取得重要成果,使得人工智能又一次進(jìn)入黃金發(fā)展時期,“深度學(xué)習(xí)時代”已經(jīng)來臨!本書將帶領(lǐng)讀者了解深度學(xué)習(xí)技術(shù)的理論及應(yīng)用情況。全書共10章,分3部分。第1部分,即第1-第4章,主要介紹人工智能與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識,以及深

物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用具有"賦予物體以智能"和"使物體提供信息"兩個特征，從而使人與物、物與物之間的互動成為可能。但是，由于這些互動對價值共創(chuàng)的作用機(jī)理尚不清楚，導(dǎo)致無法進(jìn)行物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用下的商業(yè)模式創(chuàng)新，從而限制了物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的發(fā)展。因此，本書將：（1）搜集大量互聯(lián)網(wǎng)時代下的價值共創(chuàng)案例（特別是物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用），使用價值網(wǎng)絡(luò)分析方法解構(gòu)這

本書主要內(nèi)容包括普通最小二乘法回歸、嶺回歸、Lasso回歸、彈性網(wǎng)絡(luò)回歸、正交匹配追蹤回歸、貝葉斯回歸、廣義線性回歸、隨機(jī)梯度下降回歸、被動攻擊回歸、魯棒回歸、多項式回歸、支持向量機(jī)回歸、核嶺回歸、最近鄰回歸、高斯過程回歸、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、保序回歸、嶺分類、邏輯回歸分類、隨機(jī)梯度下降分類、感知機(jī)、被動攻擊分類、支

本書從人工智能的基本定義出發(fā)，由淺入深地闡述了人工智能的理論、策略、研究方法和應(yīng)用領(lǐng)域，以梳理知識脈絡(luò)和要點(diǎn)的方式，詳細(xì)介紹了知識表示、邏輯推理及方法、非確定性推理及方法、搜索策略、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面的內(nèi)容。作為導(dǎo)論書籍，本書概念論述清楚，內(nèi)容豐富，通俗易懂，在較為全面介紹人工智能的基礎(chǔ)上對一些傳統(tǒng)內(nèi)容進(jìn)行了取舍。為滿足讀

本書的主要特色在于知識建模和智能推理技術(shù)方面的創(chuàng)新，并基于知識圖譜建模和智能推理技術(shù)的集成完成了一系列應(yīng)用軟件的開發(fā)，直觀形象、易學(xué)易用。本書是AI3軟件的詳盡解讀，分為AI3普及版（自由拷貝，不限使用）、AI3智能教學(xué)版以及AI3專業(yè)版（適用于復(fù)雜過程工業(yè)系統(tǒng)AI應(yīng)用）。

本書系統(tǒng)闡述遷移學(xué)習(xí)的解決方法和典型應(yīng)用。首先，論述了遷移學(xué)習(xí)的基本概念、方法分類及發(fā)展歷程，介紹了遷移學(xué)習(xí)的相關(guān)基礎(chǔ)知識。然后，探討了遷移學(xué)習(xí)的基本方法，包括基于樣本、基于特征、基于模型和基于關(guān)系的遷移學(xué)習(xí)方法，闡述了深度遷移學(xué)習(xí)的經(jīng)典方法，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)遷移方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對抗遷移方法，介紹了更加實(shí)用的部分域適應(yīng)

本書以漫畫形式講解機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念和關(guān)鍵知識點(diǎn)，盡可能通俗易懂地講解回歸、分類、結(jié)果評價、深度學(xué)習(xí)、集成學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)等的原理。本書內(nèi)容基于大學(xué)一年級的數(shù)學(xué)知識，著眼于主人公們學(xué)習(xí)和工作中遇到的問題，探究機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案。

生成對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GenerativeAdversarialNets，GAN）作為一種深度學(xué)習(xí)框架，發(fā)展十分迅猛。通過相互對抗的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，GAN能夠生成結(jié)構(gòu)復(fù)雜且十分逼真的高維度數(shù)據(jù)。因此，被廣泛應(yīng)用于學(xué)術(shù)研究和工程領(lǐng)域，包括圖像處理，如圖像生成、圖像轉(zhuǎn)換、視頻合成；序列數(shù)據(jù)生成，如語音生成、音樂生成等；以及其他眾

本書主要根據(jù)作者近年來的研究成果，對網(wǎng)絡(luò)嵌入表示學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行梳理和總結(jié)，全書深入淺出地介紹了表示學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論，及其在網(wǎng)絡(luò)對齊、地點(diǎn)推薦、電子健康記錄挖掘等應(yīng)用方面的前沿技術(shù)。具體包括：單/多關(guān)系網(wǎng)絡(luò)表示理論與技術(shù)、基于單關(guān)系網(wǎng)絡(luò)表示的社交網(wǎng)絡(luò)對齊、基于多關(guān)系網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)的知識圖譜對齊、基于網(wǎng)絡(luò)表示的電子健康記錄挖掘、

本書由全球知名的3位專家IanGoodfellow、YoshuaBengio和AaronCourville撰寫，是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域奠基性的經(jīng)典教材。全書的內(nèi)容包括3個部分：第1部分介紹基本的數(shù)學(xué)工具和機(jī)器學(xué)習(xí)的概念，它們是深度學(xué)習(xí)的預(yù)備知識；第2部分系統(tǒng)深入地講解現(xiàn)今已成熟的深度學(xué)習(xí)方法和技術(shù)；第3部分討論某些具有前瞻性的

本書以數(shù)據(jù)驅(qū)動的數(shù)學(xué)問題研究為核心，是一部由研究工作構(gòu)成的原創(chuàng)著作。全書共分7章，按三個模塊劃分：第一個模塊是研究背景和框架介紹，即第1章緒論，這是本書主題內(nèi)容的一個導(dǎo)論；第二個模塊是粒度空間的基礎(chǔ)理論及模型，由第2～5章組成，其中涉及粒度空間的基本理論，結(jié)構(gòu)聚類特征與融合，以及聚類結(jié)構(gòu)分析理論等研究；第三個模塊是粒度

本書分八章，內(nèi)容包括：深度學(xué)習(xí)簡介、搭建深度學(xué)習(xí)開發(fā)環(huán)境、數(shù)字圖像處理技術(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、圖像合成等。

類腦人工智能是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人腦智能的理論、方法及應(yīng)用的技術(shù)科學(xué)，將類腦人工智能技術(shù)應(yīng)用于目標(biāo)檢測與跟蹤，可大幅提升復(fù)雜背景、干擾條件下的目標(biāo)檢測概率及跟蹤精度，具有重要而廣泛的應(yīng)用前景。本書系統(tǒng)闡述了人腦視覺信息處理機(jī)制的基本原理、主要特性、數(shù)學(xué)建模及算法設(shè)計等。同時，結(jié)合深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）、類腦

據(jù)聯(lián)合國預(yù)測，2050年全球?qū)⑦_(dá)到100億人口。本書認(rèn)為，地球養(yǎng)活100億人口是一個巨大的挑戰(zhàn)，人類將面臨“FEW”困境�！癋EW”是食物(Food)、能源(Energy)、水(Water)三個英文單詞的首字母縮寫，是人類生存與發(fā)展不可或缺的基礎(chǔ)性資源。然而，隨著地球上人口的增長，食物安全、淡水資源短缺、化石能源枯竭等

本書采用技術(shù)分析與場景描述相結(jié)合的模式，圍繞物聯(lián)網(wǎng)體系結(jié)構(gòu)、關(guān)鍵技術(shù)和安全防控等方面進(jìn)行系統(tǒng)的介紹。本書主要包括物聯(lián)網(wǎng)概述、物聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)知識、物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)服務(wù)、場景角度的IoT安全、技術(shù)角度的IoT安全、物聯(lián)網(wǎng)流量安全、區(qū)塊鏈與物聯(lián)網(wǎng)安全七部分內(nèi)容。

增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）作為虛擬現(xiàn)實(shí)的一個技術(shù)延伸，是虛擬與現(xiàn)實(shí)的連接入口，是一種實(shí)時計算攝像機(jī)捕捉到的現(xiàn)實(shí)影像的位置及角度并加上相應(yīng)虛擬信息的技術(shù)。伴隨著AR技術(shù)迅速發(fā)展的是其3D實(shí)感攝像設(shè)備的快速更新。將這些3D實(shí)感攝像設(shè)備結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可廣泛應(yīng)用于導(dǎo)航與定位、遠(yuǎn)程醫(yī)療、智能家居控制等多種領(lǐng)域。本書從系統(tǒng)設(shè)計的角度出發(fā)，由

本書從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識講起，逐步深入到Python進(jìn)階實(shí)戰(zhàn)，通過對各種實(shí)用的第三方庫進(jìn)行詳細(xì)講解與實(shí)戰(zhàn)運(yùn)用，讓讀者不但能夠更加深入地了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而且能夠簡單高效地搭建自己的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即使沒有專業(yè)背景知識也能輕松入門神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 本書分為11章，涵蓋的主要內(nèi)容有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)知識，計算機(jī)程序的特點(diǎn)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

這是一本以漫畫形式來展現(xiàn)深奧理論的科普書。本書以卡通人物形象為主人公，通過講故事的形式串接內(nèi)容，以多格漫畫進(jìn)行展現(xiàn)，帶領(lǐng)大家走入神奇的人工智能世界。從印象篇、歷史篇、概念篇、技術(shù)篇、應(yīng)用篇、安全篇、未來篇、啟示篇多維視角全方位地探索人工智能的神奇與奧妙。人工智能本質(zhì)上是一個復(fù)雜、動態(tài)、關(guān)聯(lián)、深奧的知識體系，是用數(shù)學(xué)方程