《物聯(lián)網(wǎng)之傳感器及自動(dòng)識(shí)別技術(shù)項(xiàng)目實(shí)踐》一書(shū)分上、中、下三篇。上篇為處理器認(rèn)知，包括；Arduino處理器、Cortex-M3處理器2個(gè)處理器項(xiàng)目；中篇為傳感器項(xiàng)目實(shí)踐，包括觸摸燈光秀、溫濕度顯示裝置、激光筆、光合作用補(bǔ)給、酒精檢測(cè)儀、燃?xì)庑孤┍O(jiān)測(cè)儀、安全防火、安防監(jiān)控、安全距離、聲控?zé)?0個(gè)傳感器應(yīng)用項(xiàng)目；下篇為自動(dòng)

本書(shū)作為深度學(xué)習(xí)方面的入門書(shū)籍，目的是使讀者通過(guò)學(xué)習(xí)，理解和掌握深度學(xué)習(xí)背后的數(shù)學(xué)原理和計(jì)算方法，并將其用于指導(dǎo)理論分析和實(shí)踐開(kāi)發(fā)。全書(shū)共8章。第1、2章主要介紹了深度學(xué)習(xí)的相關(guān)概念、發(fā)展簡(jiǎn)史、主要進(jìn)展，以及典型的深度學(xué)習(xí)平臺(tái)（MATLAB和TensorFlow）、數(shù)據(jù)增廣技術(shù)和相關(guān)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)；第3~5章詳細(xì)闡述了深度學(xué)

《TensorFlow開(kāi)發(fā)入門》是一本面向AI工程師的入門書(shū)籍，介紹了從TensorFlow基礎(chǔ)知識(shí)到使用一個(gè)高級(jí)APIKeras構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型的相關(guān)內(nèi)容。全書(shū)共12章，分2部分進(jìn)行介紹，其中第1部分為基礎(chǔ)篇，介紹了深度學(xué)習(xí)、TensorFlow和Keras的基礎(chǔ)知識(shí)；第2部分為應(yīng)用篇，介紹了如何使用Keras在圖像

本書(shū)從機(jī)器學(xué)習(xí)的基本原理入手，以常見(jiàn)模型為驅(qū)動(dòng)，配以精心設(shè)計(jì)的實(shí)踐案例，為大家呈現(xiàn)了機(jī)器學(xué)習(xí)理論知識(shí)和應(yīng)用方法。書(shū)中運(yùn)用Python語(yǔ)言及scikit-learn庫(kù)實(shí)現(xiàn)了幾大常見(jiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練程序和預(yù)測(cè)程序，讓讀者能夠理論聯(lián)系實(shí)際，在學(xué)習(xí)、工作中應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)。本書(shū)適合打算入門機(jī)器學(xué)習(xí)的人閱讀。

本書(shū)根據(jù)新時(shí)代各學(xué)科建設(shè)的內(nèi)涵和標(biāo)準(zhǔn)，根據(jù)立德樹(shù)人教育理念，結(jié)合創(chuàng)新應(yīng)用型人才培養(yǎng)目標(biāo)和計(jì)算機(jī)二級(jí)考試需求編寫(xiě)。內(nèi)容糅合課程蘊(yùn)涵的思政元素，體現(xiàn)學(xué)科前沿性與時(shí)代性，增加云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和Python程序設(shè)計(jì)等學(xué)科前沿知識(shí)。以綜合應(yīng)用為主線，采用“案例引導(dǎo)，任務(wù)驅(qū)動(dòng)”的方式組織全書(shū)，內(nèi)容通俗易懂，凸現(xiàn)綜合

《ArtificialIntelligence：FromBeginningtoDate》coversawiderangeoftopicsinartificialintelligencewiththreedistinctfeatures.《ArtificialIntelligence：FromBeginningtoDat

機(jī)器學(xué)習(xí)及其應(yīng)用2021

本書(shū)論述人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)、振動(dòng)信號(hào)處理基礎(chǔ)知識(shí)、機(jī)器學(xué)習(xí)在振動(dòng)信號(hào)處理中應(yīng)用的基本理論和方法，提供各種應(yīng)用實(shí)例，并闡述實(shí)現(xiàn)振動(dòng)信號(hào)測(cè)試、分析、處理的軟硬件系統(tǒng)，給出基于機(jī)器學(xué)習(xí)的振動(dòng)信號(hào)測(cè)試、分析、處理的算法。全書(shū)共10章，主要包括：振動(dòng)測(cè)試傳感器、振動(dòng)測(cè)試系統(tǒng)、振動(dòng)信號(hào)處理基礎(chǔ)、振動(dòng)信號(hào)時(shí)域處理、振動(dòng)信號(hào)

《人工智能導(dǎo)論》從人工智能的基本知識(shí)點(diǎn)（知識(shí)表示、搜索策略、確定性推理和不確定性推理等）入手，在全面講解基礎(chǔ)知識(shí)之后，進(jìn)一步介紹人工智能在各領(lǐng)域中的研究，如人工智能在機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)、智能體、自然語(yǔ)言處理及其他領(lǐng)域的研究，并且配有豐富的實(shí)例方便讀者理解學(xué)習(xí)，幫助讀者由淺入深地學(xué)習(xí)人工智能知識(shí)。《人工智能導(dǎo)論》按照人工

傳輸理論是一門古老而又年輕、直觀而又深刻、連續(xù)而又離散、基礎(chǔ)而又應(yīng)用的學(xué)科，將概率統(tǒng)計(jì)、微分幾何、流體力學(xué)和非線性偏微分方程融為一體，和諧優(yōu)美，深邃有力。Monge在250年前提出了傳輸問(wèn)題，Kantorovich給出部分解答從而獲得1972年度的諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)。丘成桐先生從微分幾何角度為這一理論做出杰出貢獻(xiàn)了，而Vi