可以兑现的捕鱼游戏

隨著科技的不斷發(fā)展，軟硬件之間的整合越來越密切，機器人也在這樣的大環(huán)境下獲得了前所未有的發(fā)展。機器人構建實戰(zhàn)是一本基礎的介紹機器人設計與搭建的指南，能夠幫助更多的人了解機器人。機器人構建實戰(zhàn)通過6篇，共計30章內(nèi)容，全面細致地向讀者介紹了有關機器人的相關知識。機器人構建實戰(zhàn)從基礎知識講起，分別介紹了避障機器人、除障機器人、全向運動機器人以及幾個綜合項目。機器人構建實戰(zhàn)內(nèi)容全面、講解細致，可作為高等院校的機械、電子、計算機、自動化等相關專業(yè)學生的機器人課程與實訓的指導用書，也可供機器人愛好者及參加機器人比賽的師生選用。

·8.1萬字

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人工智能導論

當今時代，人工智能技術越來越受重視，影響著人類生活的方方面面，提高人工智能相關知識素養(yǎng)，十分有必要。全書是人工智能入門類基礎書，共10章，內(nèi)容包括人工智能概述、機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡與深度學習、智能語音處理及應用、計算機視覺處理及應用、自然語言處理及應用、知識圖譜及應用、機器人、經(jīng)典智能算法Python實現(xiàn)、展望等。《人工智能導論》適合作為高等院校人工智能、計算機科學與技術、大數(shù)據(jù)、軟件工程或相關專業(yè)的入門教材，也適合從事相關工作的人工智能愛好者和工程師閱讀。

·15.8萬字

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大圣陪你學AI：人工智能從入門到實驗（上冊）

本書以孫悟空師徒學習AI為題材，通過主人公孫大圣學習AI知識和方法，并教授其他師兄弟了解AI知識，幫助他們通過百度AI技術掌握特殊技能，實現(xiàn)夢想。全書分8章，分別通過卡通故事給少兒讀者講解幾項簡單的AI技術，然后通過百度AI平臺讓讀者參與實驗了解AI技術是什么。本書以少兒讀者為對象，以卡通動漫的形式科普AI知識和技術，為少兒打開AI夢想的大門。

·2.4萬字

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神經(jīng)網(wǎng)絡與深度學習：基于MATLAB的仿真與實現(xiàn)

本書闡述經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡及典型的深度學習（神經(jīng)網(wǎng)絡）方法的基本架構、算法原理及相關問題。在此基礎上，介紹MATLAB中神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱在神經(jīng)網(wǎng)絡、深度學習中的應用，并給出相應的應用實例。本書可作為高等院校相關專業(yè)的本科生、研究生及從事神經(jīng)網(wǎng)絡及深度學習方面學習及研究工作的專業(yè)人員的參考書。

·13.5萬字

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企業(yè)級AI技術內(nèi)幕：深度學習框架開發(fā)+機器學習案例實戰(zhàn)+Alluxio解密

《企業(yè)級AI技術內(nèi)幕：深度學習框架開發(fā)+機器學習案例實戰(zhàn)+Alluxio解密》分為盤古人工智能框架開發(fā)專題篇、機器學習案例實戰(zhàn)篇、分布式內(nèi)存管理Alluxio解密篇，分別對人工智能開發(fā)框架、機器學習案例及Alluxio系統(tǒng)進行透徹解析。盤古人工智能框架開發(fā)專題篇，通過代碼講解多層次神經(jīng)網(wǎng)絡、前向傳播算法、反向傳播算法、損失度計算及可視化、自適應學習和特征歸一化等內(nèi)容。機器學習案例實戰(zhàn)篇，選取機器學習中最具代表性的經(jīng)典案例，透徹講解機器學習數(shù)據(jù)預處理、簡單線性回歸、多元線性回歸、多項式回歸、支持向量回歸、決策樹回歸、隨機森林回歸等回歸算法，邏輯回歸、k近鄰算法、支持向量機、樸素貝葉斯、決策樹分類、隨機森林分類等分類算法、ｋ均值聚類、層次聚類等聚類算法，以及關聯(lián)分析算法，并對回歸模型、分類模型進行性能評估。分布式內(nèi)存管理Alluxio解密篇，詳細講解Alluxio架構、部署、底層存儲及計算應用、基本用法、運行維護等內(nèi)容。

·19.9萬字

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深度學習

本書初定五個章節(jié)，第一章淺層模型部分介紹線性回歸、Logistics回歸、Softmax回歸、廣義線性回歸模型以及機器學習基本概念。第二章介紹深度學習模型以及相應的正則化技術。第三章介紹卷積的物理意義、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡及其各種改進。第四章介紹反饋神經(jīng)網(wǎng)絡及其改進的長短期記憶單元。第五章介紹深度強化學習，展示深度卷積網(wǎng)絡如何與強化學習技術融合用以人機圍棋博弈以及自動駕駛領域。

·20.4萬字

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信息流推薦算法

本書從信息流個性化推薦算法從業(yè)者的角度，闡述在資訊內(nèi)容類App中，如何搭建健壯、完善的個性化推薦算法體系，如何融合產(chǎn)品運營的專家模型和端到端的深度學習，如何平衡短期的商業(yè)化目標和長期的用戶體驗，以及我們在多個行業(yè)頭部平臺實踐的過程中遇到的典型業(yè)務問題和解決方案，對比理論推導為主的機器學習書籍，本身更偏向基于行業(yè)問題的深度思考及落地實踐。

·24.3萬字

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機器人傳感器及其信息融合技術

本書詳細介紹了機器人傳感器的基礎知識和工作原理，以及多傳感器信息融合技術的應用實例。全書共分10章，主要內(nèi)容有傳感器的定義與分類、基本組成，機器人的系統(tǒng)組成，機器人常用的傳感器，智能傳感器技術及應用，多傳感器信息融合技術的定義、分類，多傳感器信息定量和定性融合的方法，最后介紹了多傳感器信息融合技術在裝配機器人、焊接機器人、移動機器人導航、測距和避障中的應用實例。本書既可作為從事機器人學研究、開發(fā)和應用，以及正在學習機器人傳感器相關技術的工程師和技術人員的參考書或培訓教材，也可以作為高等院校自動控制、電子工程、機械工程、機電一體化、計算機應用等相關專業(yè)的高年級本科生或研究生的教材。

·12萬字

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智能機器人養(yǎng)成記：開發(fā)人類友好型機器人

在本書中，作者先描述了人工智能的缺陷（一個關鍵的缺點是：它沒有具象化），然后提出了一種制造類人機器人的不同方法：成長型機器人，它受到成長心理學及其對早期嬰兒行為的描述的啟發(fā)。他講述了自己對iCub類人機器人的實驗，以及它從新生兒水平到相當于9個月大的嬰兒的能力水平的成長，解釋了iCub如何從自己的經(jīng)驗中學習。

·19.6萬字

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大圣陪你學AI：人工智能從入門到實驗（第2版）

本書面向青少年讀者，圍繞人工智能技術的特色和應用，借孫悟空的經(jīng)典故事，介紹人工智能的相關概念和自然語言處理、計算機視覺、音視頻處理等人工智能關鍵技術。同時，通過用一個個小故事引出問題情境，引導小讀者在解決問題的過程中理解理論知識，掌握關鍵技術，提升實踐能力。本書風趣幽默、深入淺出，并融入了典型人工智能領域問題，既可以作為對人工智能感興趣的青少年作為入門讀物，也可以作為從事青少年信息技術教學的教師參考書。

·5.7萬字

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模型思維：簡化世界的人工智能模型

對從事算法研究與算法開發(fā)的人來說，模型的學習與使用必不可少。尤其是在目前如日中天的人工智能領域里，人人談模型，模型也是層出不窮，讓人眼花繚亂。模型讓人又愛又恨。模型可愛的地方在于它確實能夠解決實際問題，而且其有效性一般都經(jīng)過了檢驗。模型可恨的地方在于學習模型是一件非常痛苦的事情，尤其是對人工智能的初學者來說。本書將人工智能在現(xiàn)實生活場景中解決的問題分類，并根據(jù)這個分類來介紹各種模型。書中將人工智能問題分為權重問題、狀態(tài)問題、序列問題、表示問題、相似問題和分類問題六大類，方便讀者了解各個模型之間的關系，也方便讀者理解各個模型的適用場景。本書盡量更多地介紹模型的使用場景，更多地介紹實際業(yè)務需求之間的關系，更多地采用生活中更淺顯易懂的例子，方便人工智能的初學者學習模型。本書不僅適合希望學習和運用人工智能模型到具體應用場景的企業(yè)工程師、科研院所的學生和科研人員，也適合對人工智能模型感興趣的讀者，使其將模型思維應用到生活中。

·21.8萬字

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深度學習在醫(yī)學圖像中的應用

醫(yī)學圖像分析已是當前醫(yī)學研究、診斷和治療中必不可少的技術手段。醫(yī)學圖像中含有重要的生理、病理信息等知識，但由于圖像中的信息量大、維度高，這些信息在醫(yī)學圖像中表現(xiàn)復雜，所以挖掘難度很大。盡管從二十世紀五六十年代起，學者專家都在嘗試用計算機輔助手段從中挖掘有價值的診斷信息，但效果一直不理想，直到近幾年，隨著機器學習算法陸續(xù)取得重要進展，人類步入深度學習時代，醫(yī)學圖像輔助檢測與診斷技術才有了較大進步。本書內(nèi)容由淺入深，從易到難，各章節(jié)既相對獨立，又前后關聯(lián)。既適合對醫(yī)學圖像分析有興趣的愛好者作為入門讀物，以了解本領域背景和基礎知識，也能為計算機醫(yī)學圖像分析研究領域的學者帶來創(chuàng)新思路。

·9.4萬字

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機器人系統(tǒng)設計及應用

本書系統(tǒng)地介紹了機器人學的基礎知識和工作原理，以及設計與應用實例。全書共分8章。主要內(nèi)容有機器人的定義與分類、基本組成，機器人的技術參數(shù)、移動機構和傳動機構，機器人的運動學和動力學，機器人的軌跡規(guī)劃，焊接、噴漆、裝配、潔凈與真空機器人、移動式搬運機器人等工業(yè)機器人的設計與應用，點焊、弧焊機器人工作站的設計與應用，最后介紹了具有實時顯示速度、自動尋跡、避障以及可遙控行駛等功能的智能車的硬件及軟件設計實例。本書可作為科研工作者和工程技術人員的參考書，也可以作為控制科學與工程、計算機科學與技術等學科研究生或高年級本科生的教材。

·9.6萬字

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智能算法理論與實踐

本書主要講述了以智能優(yōu)化算法與深度學習方法為代表的智能算法在理論與實踐方面的研究案例，這些案例覆蓋了計算機視覺、物流規(guī)劃、自然語言處理與軟件工程等熱門領域的應用，還介紹了多目標優(yōu)化智能算法在軟件配置方面的新應用，最后詳細講解了連接理論研究與應用實踐的計算時間估算方法，為智能算法的應用提供理論支持。本書可以作為高等學校計算機應用技術、軟件工程與人工智能等專業(yè)的高級算法課程的教材，也可以作為算法工程師的選讀書籍。

·9.9萬字

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財稅RPA：財稅智能化轉型實戰(zhàn)

這是一本指導財務和稅務領域的企業(yè)和組織利用RPA機器人實現(xiàn)智能化轉型的著作。作者基于自身在財稅和信息化領域多年的實踐經(jīng)驗，從技術原理、應用場景、實施方法論、案例分析4個維度詳細講解了RPA在財稅中的應用，包含大量RPA機器人在核算、資金、稅務相關業(yè)務中的實踐案例。幫助企業(yè)從容應對技術變革，找到RPA技術挑戰(zhàn)的破解思路，構建財務智能化轉型的落地能力，真正做到“知行合一”。全書共6章：第1章介紹了在數(shù)字化轉型的大背景下，財稅部門正在經(jīng)歷的信息化、自動化、智能化和數(shù)字化4項革新；第2章從技術層面講解了RPA的定義、功能、技術特點、應用領域、發(fā)展階段和產(chǎn)品架構；第3章從財務機器人選擇的角度講解了財務機器人的應用場景、適用流程、收益和局限性等；第4章系統(tǒng)講解了財稅機器人的整套實施方法論，包括策略與評估、設計與構建、實施與應用、運營與優(yōu)化4個步驟，以及如何建立RPA卓越中心；第5章通過近10個案例講解了財稅機器人在核算類、資金類、稅務類業(yè)務場景中的應用和實施；第6章對未來RPA和AI技術的結合進行了展望，探討了RPA對財務人員的影響。

·9.9萬字

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PVCBOT零基礎機器人制作（第3版）

“PVCBOT”是以PVC為主要材料來制作的機器人，也是指定位在“低成本、易實現(xiàn)”的一項機器人DIY活動。區(qū)別于很多其他的機器人制作書籍的泛泛而談，本系列的機器人教程除了著重介紹制作過程之外，還強調(diào)原理的分析、解釋，不僅僅是知其然，還要知其所以然；并且為了使細節(jié)過程更細致、完整，本教程主要以圖文并茂甚到是圖片為主的“看圖說話”的方式進行展現(xiàn)，力求更清晰明了和通俗易懂。“PVCBOT”是以PVC為主要材料來制作的機器人，也是指定位在“低成本、易實現(xiàn)”的一項機器人DIY活動。

·8.2萬字

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玩轉機器人：基于Altium?Designer的PCB設計實例（移動視頻版）

本書主要介紹使用AltiumDesigner進行機器人PCB設計的方法。本書內(nèi)容涉及AltiumDesigner的基礎操作、元件庫繪制、原理圖繪制和PCB繪制。書中完整介紹了5個利用AltiumDesigner進行機器人PCB設計的實例，包括六足機器人PCB設計實例、雙足機器人PCB設計實例、遙控小車機器人PCB設計實例、循跡機器人PCB設計實例和避障機器人PCB設計實例。讀者可以在熟悉AltiumDesigner操作的同時體會機器人PCB設計的思路，為DIY機器人PCB打下基礎。

·7.8萬字

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基于深度學習的高分辨率遙感圖像場景分類

高分辨率遙感圖像場景分類是遙感影像解譯中的一個關鍵任務，具有廣泛的應用前景。本書介紹了高分辨率遙感圖像場景分類的基本知識和現(xiàn)有的研究方法，并系統(tǒng)總結了作者在基于深度學習的高分辨率遙感圖像場景分類方面的研究工作。全書共6章，分為4個部分：第一部分（第1章）介紹了高分辨率遙感圖像場景分類的的定義、研究背景和現(xiàn)有研究工作，以及本書的主要內(nèi)容；第二部分（第2-3章）將特征提取策略和監(jiān)督方式對高分辨率遙感圖像場景分類性能的影響進行了定性分析和定量實驗評估；第三部分（第4-5章）介紹了兩種不同解決思路的高分辨率遙感圖像場景分類方法來應對人工標注成本較高的問題；第四部分（第6章）對本書的主要內(nèi)容進行總結，并對未來的研究工作進行展望。第2-5章都附有相關的實驗驗證工作，以便有興趣的讀者進一步鉆研探索。

·5萬字

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實戰(zhàn)機器學習

隨著互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算等技術的不斷發(fā)展，許多領域都產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)。利用機器學習技術分析海量數(shù)據(jù)，可以從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱含的、有價值的規(guī)律和模式，進而用于預測并采取相應動作。在上述背景下，本書從理論、技術和應用三個層面入手，全面講解如何利用機器學習技術解決實際問題。本書共分26章，內(nèi)容包括機器學習解決問題流程、問題分析與建模、數(shù)據(jù)探索與準備、特征工程、模型訓練與評價、模型部署與應用、回歸模型、支持向量機、決策樹、集成學習、K近鄰算法、貝葉斯方法、聚類算法、關聯(lián)規(guī)則學習、神經(jīng)網(wǎng)絡基礎、正則化、深度學習中的優(yōu)化、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡、自編碼器、基于深度學習的語音分離方法、基于深度學習的圖像去水印方法、基于LSTM的云環(huán)境工作負載預測方法、基于QoS的服務組合問題、基于強化學習的投資組合方法、基于GAN模型的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)參數(shù)優(yōu)化方法。本書內(nèi)容全面、示例豐富，適合機器學習初學者以及想要全面掌握機器學習技術的算法開發(fā)人員，也適合高等院校和培訓機構人工智能相關專業(yè)的師生教學參考。

·22.4萬字

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用Python動手學機器學習

本書是面向機器學習新手的入門書，從學習環(huán)境的搭建開始，圖文并茂地介紹了學習機器學習所需的Python知識和數(shù)學知識，并在此基礎上結合數(shù)學式、示例程序、插圖等，抽絲剝繭般地對有監(jiān)督學習中的回歸與分類、神經(jīng)網(wǎng)絡與深度學習的算法與應用、手寫數(shù)字識別、無監(jiān)督學習的算法等進行了介紹。本書既有圖形、代碼，又有詳細的數(shù)學式推導過程，大大降低了機器學習的學習門檻，即使沒有學過Python、數(shù)學基礎不太好，也可以看懂。

·9.1萬字

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人工智能

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機器人構建實戰(zhàn)