《深度学习》内容介绍：《深度学习》由全球知名的三位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰写，是深度学习领域奠基性的经典教材。全书的内容包括3个部分：第 1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念，它们是深度学习的预备知识；第 2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术；第3部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法，它们被公认为是深度学习未来的研究重点。 《深度学习》适合各类读者阅读，包括相关专业的大学生或研究生，以及不具有机器学习或统计背景、但是想要快速补充深度学习知识，以便在实际产品或平台中应用的软件工程师。 《动手学深度学习》内容简介：本书旨在向读者交付有关深度学习的交互式学习体验。书中不仅阐述深度学习的算法原理，还演示它们的实现和运行。与传统图书不同，本书的每一节都是一个可以

《深度学习之图像识别：核心算法与实战案例（全彩版）》全面介绍了深度学习在图像识别领域中的核心算法与应用。该书不但重视基础理论的讲解，而且从第4章开始，每章都提供了1～3个不同难度的案例供读者实践，读者可以在已有代码的基础上进行改进，从而加深对所学知识的理解。 《深度学习之图像识别：核心算法与实战案例（全彩版）》共9章：首先介绍深度学习的基础概念，包括神经网络基础知识和深度学习中的优化技术；然后系统介绍深度学习中与数据相关的知识，包括经典数据集的设计、数据集的增强，以及数据的获取、整理与可视化；接着重点针对图像识别领域，结合实战案例系统地介绍深度学习在图像分类、图像分割和目标检测3个领域的核心技术与应用；另外，还会对深度学习模型的可视化以及模型的压缩和优化进行详细介绍，为读者设计和训

本书是关于机器人学和机器视觉的实用参考书，部分“基础知识”（第2章和第3章）介绍机器人及其操作对象的位置和姿态描述，以及机器人路径和运动的表示方法；第二部分“移动机器人”（第4章至第6章）介绍其基本运动控制模式及其导航和定位方法；第三部分“臂型机器人”（第7章至第9章）介绍其运动学、动力学和控制方面的知识；第四部分“计算机视觉”（0章至4章）包括光照与色彩，图像形成和处理技术，图像特征提取，以及基于多幅图像的立体视觉技术；第五部分“机器人学、视学与控制”（5章和6章）分别讨论基于位置和基于图像的视觉伺服及更先进的混合视觉伺服方法。本书将机器人学与机器视觉知识有机结合，给出了实例算法和程序。作者有完备的代码可下载，用于验证书中知识点和实例，注重如何利用视觉信息控制机器人的运动。

内容简介

本书英文版由麻省理工出版社出版，以ASV车辆作为样本为读者展示了步行机械设计的设计流程和计算方法，是一本理论和工程实践兼顾的好书。本书的主要内容有：步行机械的发展历程及其潜在价值、步行机械的步态理论、不规则地形的步态选择、步行机械的足力控制理论、腿部机构的形式和设计方法、足部设计方法、腿部驱动装置形式以及整机控制和信息设计。

21世纪以来，在决策制定过程中管理者们如何运用计算机化的支持方式已经发生了巨大变化。随着越来越多的决策制定者掌握计算机和Web知识，决策支持系统／商业智能正在不断地演变，从一开始的作为基本的个人支持工具，正迅速地成为整个机构中的共用品。数据仓库以及分析工具大大提高了跨越机构界限的信息获取。为团队提供的决策支持继续随着群体支持系统的新发展而不断改善，用以在任何时间、任何地点提高协同工作。人工智能方法正在提高决策支持的质量，并已经渗透到许多应用领域。智能代理执行常规任务，使决策者能够腾出时间更专注于重要工作，有组织的学习和知识管理的发展使得在任何时间、任何地点为有关问题提供整个机构的专门技术成为可能。互联网和企业内部息传递系统提高井促进了所有这些决策支持系统。本书的目的是向读者介绍这

《韦氏新世界大学词典》收录词目16万多条，其中约有7500条反映技术、社会和经济发展的词目，12000条富有美国特色的词目，各词目有释义，还有同义词用法比较及反义词提示。

《深度学习》《深度学习》由全球知名的三位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰写，是深度学习领域奠基性的经典教材。全书的内容包括3个部分：第1

精心挑选英美两国出版的谚语词典作为条目来源的依据，保护了条目的准确性科学性。 收集条目数量超过现有的同类词典，达到15770余条。 译文不拘泥于一种，在保证意义不变的情况下，直译意译并重，给出多种译法。 作者对谚语的出版、原注、加注、异形参考，首次收录时间等展开了深入、系统的研究。 创设检索词库。全书借助于计算机技术，将核心谚语条目按关键词顺序编制了条目检索系统，实现所想即所得。

深度学习网络正在变得越来越小。Google Assistant团队可以使用大小只有14KB的模型检测单词——模型小到可以在微控制器上运行。在这本实用的书中，你将进入TinyML的世界。TinyML将深度学习和嵌入式系统相结合，使得微型设备可以做出令人惊叹的事情。 本书解释了如何训练足够小的模型以适合任何环境。对于希望在嵌入式系统中搭建机器学习项目的软件及硬件开发人员而言，本书是一个理想的指南，它将一步步地指导你搭建一系列TinyML项目。阅读本书不需要任何机器学习或者微控制器开发经验。 你将深入了解以下内容： 如何创建语音识别程序、行人检测程序和响应手势的魔杖程序。 如何使用Arduino和超低功耗微控制器。 机器学习的基本知识以及如何训练自己的模型。 如何训练模型以理解音频、图像和加速度传感器数据。 如何使用TensorFlow Lite for Microcontrollers，

本书系统地介绍了机械手为主的优选控制器的设计和分析方法，是作者多年从事机器人控制系统教学和科研工作的结晶，同时融入了靠前外同行近年来所取得的近期新成果。本书是在原有《机器人控制系统的设计与MATLAB仿真》基础上撰写而成的。全书分为上下两册，作为下册，本册以电机、机械手、倒立摆、移动机器人和四旋翼飞行器为对象，共分13章，包括控制系统输出受限控制、控制输入受限控制、基于轨迹规划的机械手控制、机械手模糊自适应反演控制、机械手迭代学习控制、柔性机械手反演及动态面控制、柔性机械臂分布式参数边界控制、移动机器人的轨迹跟踪控制、移动机器人双环轨迹跟踪控制、四旋翼飞行器轨迹控制、基于LMI的控制系统设计、基于线性矩阵不等式的倒立摆T-S模糊控制和执行器容错控制。每种控制方法都给出了算法推导、实例分析和相

《神经系统血管性疾病DSA诊断学(精)》由冷冰主编，主要介绍了脑血管成像基本原理、神经系统血管造影术、神经系统血管DSA阅读方法及技巧、脑、脊髓血管的血管造影解剖表现、神经系统血管正常DSA表现和变异、神经系统血管性疾病DSA表现和诊断要点。内容力求准确、真实、完整，并配以大量高质量的DSA图片、相关部位的CT、CTA、MRI、MRA和MRV等图片。全书图文并茂，形象和生动地反映各种常见脑、脊髓血管性疾病的面目。《神经系统血管性疾病DSA诊断学(精)》适用于各临床医师，包括神经外科、神经内科、影像科医师、研究生和有关医务人员参考。

本书的两位作者是机器人领域的技术专家和教授，他们通过本书为读者了解机器人的组成结构、电气控制及其工业应用奠定了坚实的基础。书中涵盖机器人相关的新组件、技术和功能，配有丰富的实际应用案例和详细说明。本书着眼于机器人的整个体系从设计和生产到部署、操作和维护。录中还提供了关于机器人模型和控制器的加信息。

《深度学习》 《深度学习》由优选知名的三位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰写，是深度学习领域奠基性的经典教材。全书的内容包括3个部分：部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念，它们是深度学习的预备知识；第2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术；第3部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法，它们被认可为是深度学习未来的研究重点。《深度学习》适合各类读者阅读，包括相关专业的大学生或研究生，以及不具器学习或统计背景、但是想要快速补充深度学习知识，以便在实际产品或平台中应用的软件工程师。 《动手学深度学习》 本书旨在向读者交付有关深度学习的交互式学习体验。书中不仅阐述深度学习的算法原理，还演示它们的实现和运行。与传统图书不同，本书的每一节都是一个可以下载并运行的 Jupyter记事本，它将