本書主要介紹經(jīng)典的機器學習算法的原理及改進，以及MATLAB的實例實現(xiàn)。本書內(nèi)容分為三部分。第一部分(第1章)是機器學習概念篇，介紹機器學習的相關(guān)概念，并且對機器學習的各類算法進行分類，以便讀者對機器學習的知識框架有一個整體的了解，從而在后續(xù)的學習中更容易接受機器學習涉及的各類算法。第二部分(第2章、第3章)是MATL

本書以物聯(lián)網(wǎng)通信技術(shù)的基礎(chǔ)出發(fā)，從紛繁復雜的物聯(lián)網(wǎng)通信技術(shù)中理清概念，合理分類，系統(tǒng)全面地了解物聯(lián)網(wǎng)通信技術(shù)的基本概念、原理、關(guān)鍵技術(shù)及典型應用。全書共分6章，第1章為物聯(lián)網(wǎng)通信技術(shù)概述，主要講述物聯(lián)網(wǎng)通信的基本概念、分類和發(fā)展前景；第2章介紹通信原理，主要講述物聯(lián)網(wǎng)通信技術(shù)的基礎(chǔ)知識；第3章為近距離通信技術(shù)，包括Bl

人工智能究竟是敵是友？當機器變得比人類更聰明時，會出現(xiàn)人機大戰(zhàn)嗎？ 奇點、決策樹、人造神經(jīng)元、情感計算、強AI 霍尼韋爾科學工程成就獎與隆德管理卓越獎獲得者告訴你 AI簡史以及未來AI將如何改變?nèi)祟?hellip;… 作者闡述了新興的人工智能（AI）技術(shù)的發(fā)展變化，以及其在未來幾十年甚至上百年發(fā)展的種種

全球科技巨頭紛紛擁抱深度學習，自動駕駛、AI醫(yī)療、語音識別、圖像識別、智能翻譯以及震驚世界的AlphaGo，背后都是深度學習在發(fā)揮神奇的作用。深度學習是人工智能從概念到繁榮得以實現(xiàn)的主流技術(shù)。經(jīng)過深度學習訓練的計算機，不再被動按照指令運轉(zhuǎn)，而是像自然進化的生命那樣，開始自主地從經(jīng)驗中學習。 本書作者特倫斯&middo

《人工智能基礎(chǔ)教程：Python篇（青少版）》全書分為2篇—人工智能編程基礎(chǔ)篇、人工智能篇。人工智能編程基礎(chǔ)篇包括：初識Python、基本數(shù)據(jù)類型、Python的流程控制、數(shù)組操作、文件操作、繪制需要的圖表、函數(shù)、面向?qū)ο�、異常、集合與概率、學點統(tǒng)計學、數(shù)據(jù)管理與分析；人工智能篇包括人工智能導論、初識機器學習、自然語言

近年來，Python語言成為了廣受歡迎的編程語言，而它在機器學習領(lǐng)域也有很好的表現(xiàn)。scikit-learn是一個用Python語言編寫的機器學習算法庫，它可以實現(xiàn)一系列常用的機器學習算法，是一個好工具。 本書通過14章內(nèi)容，詳細地介紹了一系列機器學習模型和scikit-learn的使用技巧。本書從機器學習的基礎(chǔ)理論講

本書旨在介紹作者及其研究團隊在分布式優(yōu)化與學習理論方面的**研究成果。全書共7章，第1、2章為緒論和相關(guān)數(shù)學基礎(chǔ)；第3、4章為連續(xù)時間和基于采樣數(shù)據(jù)的分布式優(yōu)化算法；第5、6章分別為基于群體智能的分布式優(yōu)化算法和分布式機器學習算法；第7章為基于自適應神經(jīng)網(wǎng)絡輸出反饋控制的分布式合作學習方案設(shè)計。本書主要關(guān)注從分布式技術(shù)

本書全面講述人工智能與大數(shù)據(jù)涉及的技術(shù)，學完本書后，讀者將對人工智能技術(shù)有全面的理解，并能掌握AI整體知識架構(gòu)。 本書共分16章，內(nèi)容包括人工智能概述、AI產(chǎn)業(yè)、數(shù)據(jù)、機器學習概述、模型、機器學習算法、深度學習、TensorFlow、神經(jīng)網(wǎng)絡、知識圖譜、數(shù)據(jù)挖掘，以及銀行業(yè)、醫(yī)療、公安、工農(nóng)業(yè)等行業(yè)人工智能應用情況。

本書以深度核機器學習技術(shù)為對象，介紹了支持向量機技術(shù)、多核學習技術(shù)和深度學習技術(shù)的相關(guān)內(nèi)容。包括基本原理、主流算法形式、參數(shù)設(shè)計策略以及相應的實驗分析等，并結(jié)合圖像特征提取和遙感圖像目標識別等場景闡述了先進機器學習的典型應用案例。

《核能未來與Z箍縮驅(qū)動聚變裂變混合堆》是中國工程物理研究院研究團隊多年在Z箍縮驅(qū)動聚變裂變混合堆研究方面的總結(jié)，也是對這條能源技術(shù)路線的論證。在論證過程中，研究團隊獲得了如下具有科學意義的重要認識：①純聚變能源經(jīng)濟上沒有競爭力，也不可能取之不盡、用之不竭；②對慣性約束聚變能源而言，驅(qū)動器必須在約10ns時間之內(nèi)向聚變靶