mt电子烟没电显示什么意思

本書從AI的發展歷史講起，介紹了目前最熱門的深度學習加速芯片和基于神經形態計算的類腦芯片的相關算法、架構、電路等，并介紹了近年來產業界和學術界一些著名的AI芯片，包括生成對抗網絡芯片和深度強化學習芯片等。本書著重介紹了用創新的思維來設計AI芯片的各種計算范式，以及下一代AI芯片的幾種范例，包括量子啟發的AI芯片、進一步提升智能程度的AI芯片、有機自進化AI芯片、光子AI芯片及自供電AI芯片等。本書也介紹了半導體芯片技術在“后摩爾定律時代”的發展趨勢，以及基礎理論（如量子場論、信息論等）引領AI芯片創新并將不斷發揮巨大作用。最后，本書介紹了AI發展的三個層次、AI芯片與生物大腦的差距以及未來的發展方向。本書可供在AI芯片領域學習和工作的研究生、本科生、工程技術人員，以及所有對AI芯片感興趣的人員參考。

·26.7萬字

會員

機器學習實戰：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow（原書第3版）

本書分為兩大部分：第一部分主要基于Scikit-Learn，介紹機器學習的基礎算法；第二部分則使用TensorFlow和Keras，介紹神經網絡與深度學習。此外，附錄部分的內容也非常豐富，包括課后練習題解答、機器學習項目清單、SVM對偶問題、自動微分和特殊數據結構等。書中內容廣博，覆蓋了機器學習的各個領域，不僅介紹了傳統的機器學習模型，包括支持向量機、決策樹、隨機森林和集成方法，還提供了使用Scikit-Learn進行機器學習的端到端訓練示例。作者尤其對深度神經網絡進行了深入的探討，包括各種神經網絡架構、強化學習，以及如何使用TensorFlow/Keras庫來構建和訓練神經網絡。本書兼顧理論與實戰，既適合在校學生，又適合有經驗的工程師。

·39.5萬字

會員

Chatbot從0到1（第2版）：對話式交互實踐指南

本書內容共6部分。第1部分幫助你理解通用人工智能時代下，“Chatbot”和“對話式交互”的概念；第2部分帶你了解通用人工智能及其代表GPT；第3部分和第4部分介紹Chatbot的生命周期；第5部分介紹通用人工智能與現實世界的接口——機器人流程自動化；第6部分介紹行業對Chatbot的評價，明確Chatbot的邊界并給出可落地的方法。現在就讓我們開始這場干貨滿滿的旅程吧！

·23.4萬字

會員

智能系統

本書是面向高級人工智能人才培養的高等學校人工智能相關專業精品教材中的一本，以信息物理系統、模糊邏輯系統、自主無人系統、群體智能、多Agent系統、人機協同系統、工業智能控制系統、機器人系統等為案例，完整呈現了人工智能綜合應用體系架構。本書首先介紹了智能系統的發展、相關概念、主要特征和類型、智能系統的發展前景，然后圍繞智能系統信息處理流程詳細闡述智能感知、智能計算、執行系統等理論知識，最后重點講解了信息物理系統、模糊邏輯系統等八大系統的典型應用體系架構。本書將免費提供配套PPT、實驗及應用案例等基本教學材料。

·23.4萬字

會員

人機交互：以用戶為中心的設計和評估（第6版）

本書的主題----“以用戶為中心的設計”就是要通過對用戶的深刻了解，根據用戶需求進行設計，并且通過用戶進行驗證的系統方法。這種方法可以有效地防止產品可用性問題，并能幫助設計人員設計出高水平的軟件。本書正是從軟件可用性的角度介紹了國外流行的以用戶為中心的軟件設計過程和方法。書中系統地論述了以用戶為中心的軟件設計的四個重要部分：人機交互分析，體驗設計方法，用戶界面設計專題，人機交互評估等重要內容。為讀者提供學科最前沿的信息。

·33.5萬字

會員

深度強化學習實踐（原書第2版）

本書的主題是強化學習（ReinforcementLearning，RL），它是機器學習（MachineLearning，ML）的一個分支，強調如何解決在復雜環境中選擇最優動作時產生的通用且極具挑戰的問題。學習過程僅由獎勵值和從環境中獲得的觀察驅動。該模型非常通用，能應用于多個真實場景，從玩游戲到優化復雜制造過程都能涵蓋。

·29萬字

會員

計算機視覺中的深度學習

人工智能相比于人力而言具有低成本、高效率和全天候等巨大優勢，但其發展往往不能全面滿足實際場景的旺盛需求。近年來人工智能與計算機視覺的結合日益緊密，基于深度學習研究計算機視覺成為一個新方向。深度學習的特點是層次化的特征提取、規模更大、數據更多、計算更復雜。本書從介紹計算機視覺的任務入手，總結從傳統手工提取特征方法到深度學習的發展歷程。然后，針對不同層次的計算機視覺任務，結合作者團隊近年來的研究成果，以及部分學界公認的里程碑式成果，從理論層面論述深度學習在具體計算機視覺任務中的應用。本書作者來自北京郵電大學長期從事多媒體技術教學和研究的一線教師。本書適合從事圖像和視頻的處理和理解的研究人員、相關領域軟件開發人員或研究生閱讀。

·20.3萬字

會員

Cadence高速電路板設計與仿真（第3版）

本書以CadenceAllegroSPB16.2為基礎，以具體電路為范例，詳盡講解元器件建庫、原理圖設計、布局、布線、仿真、CAM文件輸出等PCB設計的全過程，包括原理圖輸入及器件數據集成管理環境的使用，中心庫的開發，PCB設計工具的使用，以及高速信號仿真工具的使用等。無論是對前端設計開發（原理圖設計），還是對PCB板級設計，以及PCB上的高速電路分析，都有全面的參考和學習價值。

·23.3萬字

會員

機器人SLAM導航：核心技術與實戰

機器人SLAM導航的一大痛點是很難做到理論與實戰相結合，而本書可謂“百科全書”式講解，可幫助硬件、軟件、算法等不同領域的研究開發人員走出“調參”困境，終結面對硬件和深奧算法時的束手無策，加快算法在實際機器人產品的工程落地與系統性技術突破。本書以ROS編程、傳感器、底盤等機器人開發所涉及的軟硬件基礎知識為切入點，逐步引出SLAM和導航兩大領域核心算法，并結合Cartographer、LOAM、ORB-SLAM、VINS、CNN-SLAM、DeepVO、ros-navigation、TEB、RRT等熱門開源算法對SLAM和導航的數學原理、代碼框架及實操進行深度剖析。本書分為4篇，一共13章。編程基礎篇（第1～3章），主要討論ROS的核心概念、大型C++工程的代碼組織方式以及OpenCV圖像處理方面的基礎知識，為后續學習打好必要的編程基礎。硬件基礎篇（第4～6章），通過對機器人傳感器、機器人主機和機器人底盤的討論，幫助缺少硬件基礎的開發者系統認識機器人硬件，并更好地理解軟件與硬件之間的協同關系。SLAM篇（第7～10章），以各個具體的SLAM系統實現為例，進一步介紹SLAM算法的代碼框架以及核心算法的細節實現。自主導航篇（第11～13章），基于具體自主導航系統實現，剖析自主導航算法的代碼框架以及核心算法的細節實現，并通過一個真實機器人案例向大家介紹應用SLAM導航技術進行開發的完整流程。

·30.9萬字

會員

人工智能倫理

人工智能（AI）時代已悄然而至，然而對AI倫理學的研究卻剛剛起步。與以往的技術革命不同，AI有望在多個領域取代人類，但也有傷害人類的潛在風險。為防止對AI技術的濫用，我們在復雜性變得不可控之前，必須把最糟糕的情況都預想到、分析到。

·27.7萬字

會員

機器意識：人工智能的終極挑戰

自20世紀90年代以來，人們再次高度關注意識問題，眾多哲學家、心理學家與神經科學家在此領域開展了深入的研究工作（Zelazo，2007）。與此同時，人們也開始嘗試用計算方法讓機器裝置擁有意識能力。這類研究逐漸被稱為“機器意識”（MachineConsciousness）研究，有時也用“人工意識”（ArtificialConsciousness）或偶爾用“數字覺知”（DigitalAwareness）來稱呼這一領域。

·27.9萬字

會員

深度學習高手筆記（卷2）：經典應用

本書通過扎實、詳細的內容，從理論知識、算法源碼、實驗結果等方面對深度學習中涉及的算法進行分析和介紹。本書共三篇，第一篇主要介紹深度學習在目標檢測與分割方向的前沿算法，包括雙階段檢測、單階段檢測、無錨點檢測、特征融合、損失函數、語義分割這6個方向；第二篇主要介紹深度學習在場景文字檢測與識別方向的重要突破，主要介紹場景文字檢測、場景文字識別這兩個階段的算法；第三篇主要介紹深度學習的其他算法與應用，包括圖像翻譯、圖神經網絡、二維結構識別、人像摳圖、圖像預訓練、多模態預訓練這6個方向的算法。附錄部分介紹雙線性插值、匈牙利算法、Shift-and-Stitch、德勞內三角化、圖像梯度、仿射變換矩陣等內容。本書結構清晰，內容廣度與深度齊備。通過閱讀本書，讀者可以了解前沿的深度學習算法，擴展自己的算法知識面。無論是從事深度學習科研的教師及學生，還是從事算法落地實踐的工作人員，都能從本書中獲益。

·21萬字

會員

分布式人工智能

全書可分為五大部分，闡述了分布式人工智能的基礎知識以及相關進展，包括分布式人工智能簡介、分布式規劃與優化、多智能體博弈、多智能體學習和分布式人工智能應用。除此之外，由于本領域尚處于蓬勃發展階段，相關技術與應用層出不窮，因此書中還提供了研究者對于分布式人工智能發展的相關預測，主要集中在：第一，更復雜和更大規模的分布式人工智能問題的研究和解決；第二，分布式人工智能的安全性，魯棒性和泛化性，這將極大地促進人們對于分布式人工智能問題的理解；第三，分布式人工智能的可解釋性，這將使得人類能夠理解算法的決策，為分布式人工智能的落地減少障礙。本書適合相關領域的從業者學習，也適合作為本領域研究者的案頭參考。

·22.7萬字

會員

智能原理

本書全面梳理了各個學科與智能研究相關的成果，在此基礎上歸納了一般智能的構成要素，形成了生物智能和非生物智能統一的智能理論體系。系統分析了智能的進化、發展、使用和評價，提出了語義邏輯的主要準則和不同于馮?諾伊曼體系的智能計算架構。并且為構建本書所述非生物智能體或人工智能學界討論的通用人工智能提出了一條可實現的路徑。本書適合對智能和人工智能感興趣的學生、學者和實踐工作者閱讀。

·25.9萬字

會員

新智元：機器+人類=超智能時代

谷歌AlphaGO戰勝李世石，標志著機器智能向人類智能的領地又邁進了偉大的一步。而“互聯網”向“智能”時代的躍遷，也昭示新智能時代即將到來。2016年，恰逢人工智能誕生60周年，本書是人工智能技術和產業狂飆突進的見證，為讀者打開人工智能世界的一扇大門，不僅可以一窺百度大腦、訊飛超腦、中國大腦計劃究竟，更可以著名人工智能研究院院長等頂級專家大咖的技術解密作為對智能產業未來趨勢的參照。近百位學界、商界、技術界、產業界的專家，從機器人、機器人學習、智能汽車、智能醫療、認知科學、高性能計算和“AI”投資等不同視角，對人工智能和機器人產業進行評析。人類未來在AI時代將何去何從，超智能時代將引發社會更多思考。

·20.7萬字

會員

大語言模型：基礎與前沿

本書深入闡述了大語言模型的基本概念和算法、研究前沿以及應用，涵蓋大語言模型的廣泛主題，從基礎到前沿，從方法到應用，涉及從方法論到應用場景方方面面的內容。首先，本書介紹了人工智能領域的進展和趨勢；其次，探討了語言模型的基本概念和架構、Transformer、預訓練目標和解碼策略、上下文學習和輕量級微調、稀疏專家模型、檢索增強型語言模型、對齊語言模型與人類偏好、減少偏見和有害性以及視覺語言模型等內容；最后，討論了語言模型對環境的影響。本書內容全面、系統性強，適合高年級本科生和研究生、博士后研究人員、講師以及行業從業者閱讀與參考。

·20.1萬字

會員

深入理解AutoML和AutoDL：構建自動化機器學習與深度學習平臺

這是一部從基礎理論、核心原理、前沿算法等多個維度系統、全面講解AutoML、AutoDL、AutoNAS和元學習的著作。作者是資深的人工智能專家，平安科技深度學習平臺和AutoML平臺負責人。本書得到了IEEEFellow/ACM杰出科學家/香港科技大學教授楊強教授、騰訊AILab副主任俞棟、美國佛羅里達大學教授李曉林等8位來自企業界、學術界和媒體界的資深專家的一致好評。它既能讓新人理清AutoML的脈絡，快速上手機器學習，又能讓有經驗的讀者全面掌握AutoML的知識體系，工作變得更高效。

·20.6萬字

會員

人工智能注意力機制：體系、模型與算法剖析

“注意”作為一切思維活動的起點，一直是哲學、心理學和認知神經科學的重點研究對象。隨著計算機技術的發展，人類對注意力機制的模擬和應用成為計算機科學領域的熱點研究方向——讓計算機能夠具有類似人類的注意力機制，使其能夠有效地應用于對數據的理解和分析。Transformer模型誕生后，注意力機制在人工智能各大重要領域的研究和應用更是如火如荼，成果豐碩。從注意力機制這一重要角度入手，闡述注意力機制的產生背景和發展歷程，通過詳實的理論剖析，以深入淺出的方式著重介紹注意力機制在計算機視覺、自然語言處理，以及多模態機器學習三大人工智能方向中的應用思路、模型與算法。以人工智能相關專業研究人員，特別是計算機視覺與自然語言處理等領域的研發人員作為主要讀者對象，一方面幫其梳理技術的發展脈絡、開拓思路、構建完整的認知體系；另一方面為其剖析算法原理、深刻理解算法細節。

·40.7萬字

會員

機器人驅動與控制及應用實例

機器人驅動裝置是驅使執行機構運動的機構，按照控制系統發出的指令信號，借助于動力元件使機器人進行動作。本書結合大量工程應用實例，系統介紹基于步進電動機、直流伺服電動機、交流伺服電動機、液壓、氣壓等裝置的驅動與控制技術及其最新應用成果。本書取材新穎，涉及機器人廣泛的應用領域、多種機器人類型和多方面的專業技術。敘述上以應用實例為主講解，條理分明，深入淺出，通俗易讀。本書主要供機電控制、機器人研究開發及應用專業人員學習和參考，也可作為高等院校相關專業師生的教學參考書。

·23.1萬字

會員

人工智能安全

隨著人工智能技術的高速發展和廣泛應用，人工智能安全問題引發了人們的高度關注。本書介紹了人工智能安全的概念和范疇，并從理論技術、技術標準、產業生態、倫理、法律等不同角度分析了人工智能所涉及的安全問題及其治理策略和解決方法。除概述外，本書介紹了采用可信計算技術解決人工智能安全問題的方法，以及無人系統安全、基于類腦計算的強人工智能及其安全、智能制造和智能城市中的人工智能應用安全、網絡安全、人工智能安全可控的產業生態建設、人工智能安全標準與風險評估預警、人工智能法律倫理。總體來說，本書既概要地分析了人工智能安全問題的一般屬性，又從不同角度和不同的典型應用領域分析了人工智能系統中特別的安全問題及其風險評估、預測、治理途徑和解決方法。

·25.4萬字

跳轉至頁

官术网_书友最值得收藏!

人工智能

分類

狀態

屬性

字數

更新時間

AI芯片：前沿技術與創新未來