《神经网络与深度学习:案例与实践》是《神经网络与深度学习》(蒲公英书)的配套实践书,由复旦大学邱锡鹏教授和百度飞桨团队合作完成。本书在章节设计上和《神经网络与深度学习》一一对应,并以模型解读+案例实践的形式进行介绍。模型解读主要聚焦如何从零开始一步步实现深度学习中的各种模型和算法,并结合简单的任务来加深读者对模型和算法的理解;案例实践主要强调如何使用飞桨预定义API来更好地完成实际任务,会涉及一些数据预处理问题。建议读者将本书和《神经网络与深度学习》结合阅读,在动手实践中更深入地理解深度学习的模型和原理。
本书全面阐述了现代因果关系分析,展示了因果关系如何从一个模糊的概念发展成为一套数学理论,并广泛用于统计学、人工智能、经济学、哲学、认知科学、卫生科学和社会学等领域。本书提出了一个全面的因果关系理论,它统一了因果关系的概率、操作、反事实和结构方法,并提供了简单的数学工具来研究因果关系和统计关联之间的关系。本书通过融合领域知识、常识约束、文化传承的概念等来补充数据信息,为基于统计的机器学习中遇到的基本问题提供了科学的解决方案。
9787115461476 深度学习 168.00 9787115600820 动手学深度学习(PyTorch版) 109.80 《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部分介绍基本的数学工*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*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*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(PyTorch版)》 本书是《动手学深度学习》的重磅升级版本,选用经典的PyTorch深度学习框架,旨在向读者交付更为便捷的有
穿戴式设备集人类与科技各种交互方式之大成,覆盖了广泛的研究和技术领域,甚至涉及一些看起来不相关的跨领域的知识。 有多少电子工程师会学习纺织知识?有多少行为学家了解传感器?这样的例子不胜枚举。基于此,本书从不同的领域出发,意在对穿戴式技术的各方面做一个全面的勾勒。 本书分成7大部分,涵盖了穿戴式技术的多个重点领域,虽不可能做到包含全部内容,但可以帮助读者尽可能学习掌握穿戴式设备。书中所有章节均由世界上相关领域的知名优秀专家撰写,分享了他们对该领域的独特见解。
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。
PyTorch深度学习指南 丛书循序渐进地详细讲解了与深度学习相关的重要概念、算法和模型,并着重展示了PyTorch是如何实现这些算法和模型的。其共分三卷:编程基础、计算机视觉、序列与自然语言处理。 本书为该套丛书的第一卷:编程基础。本书主要介绍了梯度下降和PyTorch的Autograd;训练循环、数据加载器、小批量和优化器;二元分类器、交叉熵损失和不平衡数据集;决策边界、评估指标和数据可分离性等内容。 本书适用于对深度学习感兴趣,并希望使用PyTorch实现深度学习的Python程序员阅读学习。 《PyTorch自动驾驶视觉感知算法实战》全面介绍了自动驾驶系统中深度学习视觉感知的相关知识,包括深度神经网络和深度卷积神经网络的基本理论,深入讲解了自动驾驶中常用的目标检测、语义、实例分割和单目深度估计四种视觉感知任务。 《PyTorch自动驾驶视觉感知
《英语常见问题解答大词典(增订版第4版)》所涉及的问题很多是教师经常在课堂上被问到的,有些是学生在学习英语时常常进入的误区。《英语常见问题解答大词典(增订版第4版)》是迄今为止我国出版的内容、条目多、材料为翔实的英语疑难问题解答词书。全书共收常见问题解答6000则,正面例句4万余例(均选自英语原著和全真英语试题)。《英语常见问题解答大词典(增订版第4版)》覆盖了从大、中学英语课本到研究生英语教材,从高考、四、六级考到研考、托福考所涉及的语法现象和常用常考词语。因此,这是一本对中学生到大学英语教授这几个广大的读者层都很实用的参考书。《英语常见问题解答大词典(增订版第4版)》吸取外(特别是国外)英语研究的成果,对中国人学习英语感到困难的众多实际问题,作了深入浅出的解答。既有广度又有深度。其中有许多问
《群体智能与多Agent系统交叉结合——理论、方法与应用》是作者在人工智能领域中群体智能和多Agent系统研究方向上近几年研究成果的系统总结。在总结目前外该研究方向发展现状的基础上,《群体智能与多Agent系统交叉结合——理论、方法与应用》着重介绍作者在交叉结合群体智能、多Agent系统、多机器人协作等方面取得的研究成果,主要包括:多Agent粒子群优化算法,多Agent粒子群优化算法在电力系统优化中的应用,多Agent粒子群优化算法在控制系统中的应用,基于群体智能的多Agent系统协作模型,基于改进蚁群算法的移动Agent路径规划与避障,基于群体智能的仿真机器人足球比赛策略及应用。《群体智能与多Agent系统交叉结合——理论、方法与应用》算法理论与应用实践并重,不但为相关群体智能和多Agent系统的研究者提供研究方法以资借鉴,而且更重要的是为群
本结合了编者多年教学与科研的经验,在借鉴外同行研究成果的基础上,按照新时期高等院校对“机器人技术”课程工程教育教学的要求编写而成。 全书主要内容包括:绪论、机器人系统及设计方法、机器人运动学、机器人动力学、机器人的轨迹规划、并联机器人、轮式机器人、多机器人系统等。文前提供了“教学建议”;文中给出了典型的工程例题;文后附有术语英汉对照表。资料有电子课件(内含机器人视频)、虚拟实验仿真和中的插图。
过往的科幻现已成真,在人工智能时代现在我们与计算机、手机和娱乐设备的互动正在经历性的变化,基于触摸、手势、语音和视觉的自然人机交互正在逐渐替代使用键盘、鼠标和游戏手柄等的交互。显示设备也从单纯的显示设备转变为提供更具吸引力和沉浸式体验的双向交互设备。本书将深入讲解基于触摸、手势、语音和视觉等自然人机交互领域的技术、应用和未来趋势。
本书较系统地阐述了现代传感技术的原理和应用,首先介绍了与现代传感技术相关的一些物理效应和新型敏感材料,然后介绍了常用的力学、位移、温度传感器,以及视觉、触觉和微传感器,最后讨论了传感器的误差补偿及抗干扰技术。
本书主要介绍现代鲁棒控制理论的基本设计思想及其前沿领域的理论与应用成果,具体内容包括三个部分。部分介绍有关基础知识,包括数学基础、稳定性、有界性和收敛性的基本定理、具有不确定性的系统的描述方法以及鲁棒稳定与鲁棒性能准则的条件;第二部分介绍线性及非线性鲁棒控制的理论成果,其中线性鲁棒控制集中介绍以H∞控制以及μ设计等为代表的经典理论;非线性鲁棒控制则主要介绍鲁棒镇定和鲁棒L2设计,鲁棒自适应控制的基础理论与前沿成果;第三部分分别介绍上述理论成果在机械系统、电力及电力电子等系统中的设计实例。
《人机交互设计与评价》从一独特的视角,提出了基于情境认知的人机交互信息处理理论模型,系统地构建了情境认知综合测量体系过程及结果的同时测量方法,为情境认知的测量提供了客观依据。应用上述理论和多层次模糊综合评价方法,建立了人机交互中飞行员情境认知应用体系。这对高新技术中的人机交互界面优化设计和人机系统功能优化配置等有着重要的现实意义。
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。