本書(shū)較為系統(tǒng)地講解了用戶(hù)體驗(yàn)設(shè)計(jì)師的職能及價(jià)值體現(xiàn)的方法，由點(diǎn)到面地分析了用戶(hù)體驗(yàn)設(shè)計(jì)的方法與技巧，目的是讓讀者能夠全方位地進(jìn)行學(xué)習(xí)，使自己在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)變化如此迅速的當(dāng)下不被淘汰。 全書(shū)分為8章。第1章對(duì)用戶(hù)體驗(yàn)的概念、用戶(hù)體驗(yàn)設(shè)計(jì)師的職責(zé)與價(jià)值等內(nèi)容進(jìn)行了分析；第2章主要對(duì)App設(shè)計(jì)中的基礎(chǔ)規(guī)范進(jìn)行了系統(tǒng)全面的講解

《深度學(xué)習(xí)導(dǎo)論》講述了前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Tensorflow、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、詞嵌入與循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、序列到序列學(xué)習(xí)、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的基本概念和技術(shù)，通過(guò)一系列的編程任務(wù)，向讀者介紹了熱門(mén)的人工智能應(yīng)用，包括計(jì)算機(jī)視覺(jué)和自然語(yǔ)言處理等。 本書(shū)編寫(xiě)簡(jiǎn)明扼要，理論聯(lián)系實(shí)踐，每一章都包含習(xí)題以及補(bǔ)充閱

本書(shū)主要討論在智能經(jīng)濟(jì)的浪潮下，人工智能技術(shù)與區(qū)塊鏈技術(shù)的范式變革與產(chǎn)業(yè)應(yīng)用，以及如何從數(shù)字經(jīng)濟(jì)學(xué)視角理解智能經(jīng)濟(jì)發(fā)展的商業(yè)邏輯變化和它所帶來(lái)的商業(yè)認(rèn)知升級(jí)。全書(shū)包括從信息技術(shù)到智能經(jīng)濟(jì)、區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用與場(chǎng)景、人工智能技術(shù)應(yīng)用與場(chǎng)景、智能經(jīng)濟(jì)時(shí)代的商業(yè)趨勢(shì)四部分，共20講內(nèi)容。 本書(shū)通過(guò)跨學(xué)科研究，構(gòu)建了一整套認(rèn)知人工

隨著人工智能技術(shù)在越來(lái)越多的行業(yè)中應(yīng)用，諸多問(wèn)題也隨之而來(lái)，最主要的問(wèn)題在于人工智能技術(shù)與行業(yè)的結(jié)合深度不足。在大多數(shù)情況下，人工智能技術(shù)只能解決表層的行業(yè)問(wèn)題，對(duì)于深層的業(yè)務(wù)問(wèn)題賦能不足。當(dāng)前急需探索人工智能技術(shù)與行業(yè)結(jié)合的方法與模式。本書(shū)結(jié)合了筆者構(gòu)建人工智能產(chǎn)品的實(shí)際經(jīng)驗(yàn)，從人工智能產(chǎn)品流程、行業(yè)能力模型、人工智

本書(shū)收錄了《認(rèn)知物聯(lián)網(wǎng)中基于障礙物感知的機(jī)會(huì)數(shù)據(jù)傳輸策略》《圖數(shù)據(jù)流上的子圖查詢(xún)》《基于類(lèi)間稀疏結(jié)構(gòu)保持的鑒別回歸方法》《智能導(dǎo)學(xué)系統(tǒng)中基于有效非負(fù)矩陣分解的學(xué)習(xí)成績(jī)預(yù)測(cè)》等。

本書(shū)是英國(guó)著名理論天文學(xué)家、數(shù)學(xué)家、前英國(guó)皇家學(xué)會(huì)會(huì)長(zhǎng)、《DK宇宙大百科》作者馬丁?里斯（MartinRees）的最新力作。 生物技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、機(jī)器人技術(shù)和人工智能的進(jìn)步——如果我們能夠明智地加以追求和應(yīng)用——將使我們能夠促進(jìn)發(fā)展中國(guó)家和發(fā)達(dá)國(guó)家的發(fā)展，并克服人類(lèi)在地球上面臨的威脅，從氣候變化到核戰(zhàn)爭(zhēng)。與此同時(shí)，太

隨著人工智能技術(shù)在各行業(yè)的應(yīng)用蓬勃發(fā)展，其已滲透社會(huì)及人們?nèi)粘Ｉ�活的方方面面，且在圖像分類(lèi)、目標(biāo)識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域顯示了良好的效果和前景。但是，人工智能及其分支技術(shù)有一些特定的脆弱性，在某些場(chǎng)景下容易受到欺騙和攻擊，若不對(duì)此采取一定措施，就有可能造成嚴(yán)重的后果。本書(shū)通過(guò)介紹針對(duì)圖像分類(lèi)的對(duì)抗技術(shù)，描述了深度神經(jīng)網(wǎng)

本書(shū)介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的基本算法、歷史發(fā)展、應(yīng)用前景及相關(guān)問(wèn)題。內(nèi)容包括：機(jī)器學(xué)習(xí)所涉及的必要的數(shù)學(xué)知識(shí)，機(jī)器學(xué)習(xí)的基本模式和任務(wù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本理論及算法結(jié)構(gòu)，分類(lèi)與聚類(lèi)學(xué)習(xí)算法，數(shù)據(jù)維度歸約的基本方法，圖理論及方法以及當(dāng)前比較流行的機(jī)器學(xué)習(xí)理論和算法。本書(shū)在加深學(xué)生對(duì)經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)方法理解的基礎(chǔ)上適當(dāng)擴(kuò)展其視野，以培養(yǎng)和

本書(shū)是與劉振全等編著的《自動(dòng)控制原理》(西安電子科技大學(xué)出版社2017年出版)中“上部：經(jīng)典控制理論”配套的學(xué)習(xí)指導(dǎo)用書(shū)。本書(shū)對(duì)教材每章后的全部習(xí)題作了詳細(xì)解答,而且在第4章“控制系統(tǒng)的根軌跡分析”中還額外補(bǔ)充了“易錯(cuò)題解析”的內(nèi)容,方便讀者更全面地把握根軌跡分析的相關(guān)內(nèi)容。 本書(shū)可作為工科院校本科(或應(yīng)用型本科)自

本書(shū)內(nèi)容包含人工智能新技術(shù)、大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜、AI圖像技術(shù)、自然語(yǔ)言處理、智慧物聯(lián)、數(shù)字工廠(chǎng)、智能機(jī)器人、智慧城市。本書(shū)案例豐富、結(jié)構(gòu)清晰、通俗易懂，是一本比較全面、系統(tǒng)地介紹人工智能基礎(chǔ)技術(shù)的書(shū)籍。 本書(shū)可作為應(yīng)用型本科、高職院校的人工智能應(yīng)用技術(shù)通識(shí)課教材，也可作為人工智能愛(ài)好者、從業(yè)者的輔助