《模式识别》阐明了模式识别学科的科学意义与战略价值，总结了模式识别学科的发展历史及其研究规律，梳理了模式识别学科在基础理论、计算机视觉、语音语言信息处理、模式识别应用技术等方面的发展现状，分析了模式识别学科中尚未完全解决的关键科学问题，确定了面向学科前沿的发展方向和研究重点，指出了模式识别技术创新的新挑战、新使命与新机遇，提出了模式识别学科发展的保障措施与政策建议。《模式识别》旨在为模式识别学科的健康稳定发展奠定坚实的科学基础，促进模式识别在解决国计民生重大需求方面做出应有的贡献。
知识图谱已被广泛应用于智能信息搜索、自动问答、决策分析等领域。本书以构建领域多层次知识体系支撑智能应用为目标，系统地介绍实体关系图谱、事理图谱和业务主题图谱构建过程中涉及的关键技术，如知识抽取、知识融合、知识存储、事件和场景抽取、事件模式库构建、事理规则挖掘、层次主题挖掘、动态主题挖掘、对象属性挖掘、主题要素关联挖掘等。此外，本书还提供丰富的案例，展现如何利用知识图谱实现领域智能应用。 本书内容对于知识图谱研究和领域应用具有的参考意义，既适合专业人士了解知识图谱和深度学习前沿热点，又适合在相关领域从事知识图谱应用开发的人员学习，还可以作为高等院校人工智能专业师生的参考教材。
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本书是升级版，不仅包含机器学习的基本概念，以及如何利用TensorFlow库快速构建强大的机器学习模型，还涵盖了前沿的神经网络技术，如深度语音分类器、面部识别和CIFAR-10自动编码。另外，本书新增了如何将代码更新到TensorFlow 2.0，以及在Docker容器中运行代码所需要的技术。
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本书展现了智能世界中通信网络自动化、智能化的愿景，阐述了华为自动驾驶网络的发展历程、应用场景、基础理论、参考架构及相关的关键技术。本书主要介绍自动驾驶网络的顶层架构、分层架构（包括自智网络引擎、网图、AI Native网元）、关键特征（包括分布式AI、内生安全）等的架构设计，以及网络可信任AI、网络分布式AI、网络数字孪生、网络仿真、网络知识和专家经验数字化、网络人机共生、网元内生智能、网络内生安全等关键技术。本书还介绍了产业组织、标准组织的标准全景和分级评估方法，并以华为自动驾驶网络解决方案为例，阐明如何推行实践。 本书可为通信网络自动化、智能化领域的专业人士，以及科研院所相关领域的研究者提供参考。
![【正版书籍】 Tens [印度]P.萨朗（PoornachandraSarang） 化学工业出版社](http://img3m8.ddimg.cn/25/10/11866525828-1_l.jpg)
