机器人技术是一门典型的跨学科技术,融合了机械工程、电子技术、计算机、自动控制理论及人工智能等多个领域的相关技术。本书以工业机器人的理论基础和应用实践为主线,介绍了工业机器人的原理和使用方法。 本书分为三个部分,共9章。 部分是机器人基础,包含第1章和第2章,主要介绍机器人的基本概念与工业机器人系统组成;第二部分是机器人理论,包含第3章至第7章,主要介绍机器人的运动学和动力学,该部分提供了丰富的Matlab案例,方便读者理解和掌握机器人的理论基础和仿真方法;第三部分是机器人实操,包含第8章和第9章,主要以发那科工业机器人为例,介绍工业机器人的操作方法,第9章还提供了实操项目,方便读者学习和尝试工业机器人的操作。 本书可作为学习工业机器人技术的本科生和研究生的教辅书籍,也可作为机器人Matlab仿
本书在延续版编写风格的基础上,根据近几年人工智能与专家系统的发展趋势和国内外高等院校相关专业本科生教学内容的重点,结合作者多年教学经验,并考虑到读者的反馈信息,对各章节内容、结构等进行了修订、调整、完善和补充,删减和更新了版中比较陈旧的内容,增加了典型应用实例。 本书主要介绍人工智能的基本理论、方法以及实现技术。全书共7章,可分为两部分。部分包括第1~4章,主要介绍人工智能的基本概念、方法和技术,包括知识表示方法和搜索、逻辑推理等问题求解的基本方法。第二部分包括第5~7章,以专家系统为应用方向,讨论了产生式专家系统及其实现技术、模糊知识表示和模糊推理、机器学习方法及其应用实例。 本书内容翔实,层次清晰,详略适当,重点突出,语言严谨,例题丰富,可作为高等院校计算机等信息类和管理
本书主要介绍了运动人体行为的语义计算方法,包括:基于Beowulf机群中改进的粒子滤波的3D人体运动跟踪算法;基于四层树状语义模型的场景语义识别新方法;人体身份识别的认知物理学方法;基于层次化概念空间的视频图像中人体行为语义计算新方法。基于视觉的运动人体的行为识别有着广泛的应用前景,但大量成果都集中在模版匹配法、状态空间法。这两种识别结果与人类的理解存在语义鸿沟,基于语义方法可以克服这个缺陷成果却很少。
本书包含代码实践和案例实践,运用OpenCV、PyTorch等框架工具详细讲解中文车牌识别检测、采用三元组的FaceNet人脸识别理论与实践、车道检测的两种深度学习思路及烟雾检测4大实践项目。相关理论可参考《基于深度学习的目标检测原理与应用》一书,从而学以致用、融会贯通。
如同工业时代的蒸汽机和信息时代的互联网,人工智能(AI)在大智慧时代扮演着越来越重要的角色。新一代人工智能技术的发展,正颠覆你我的生活,深刻改变世界。本书以“互联网+”的视角,从人工智能与中国制造、智慧医疗、金融创新、教育变革、家居生活等维度,对什么是AI、有AI的世界怎么变以及中国AI之路如何闯怎么控等问题进行解读和系统梳理,是一本了解人工智能梗概的科普读物和通俗理论读物。
本书首先介绍了云计算、虚拟化、大数据框架等基础知识,讨论了数据中心多资源的能效模型构建和基于虚拟机的节能调度算法,对Google数据中心的运行数据进行了分析,探讨了基于任务分类的节能调度算法;接着结合网络带宽分配算法和多QoS分组模型讨论了节能调度算法;然后对面向大数据计算框架的能效模型和节能调度算法进行了探讨; 结合大数据和流式计算领域的主流平台Spark和Storm,对基于云部署的大数据应用的节能调度方法进行了详细的阐述。 本书叙述深入浅出,内容翔实,适合作为计算机和通信等IT行业的专业技术人员和研究人员的参考读物,也适合作为高校相关研究人员的辅助读物。