本書從數(shù)學基礎與編程基礎開始，逐步引導讀者領略深度學習的起源與發(fā)展，向讀者介紹深度學習在計算機視覺、自然語言處理等方面的實際應用，并為讀者呈現(xiàn)*前沿的深度學習研究進展，同時深入剖析技術原理，帶領讀者逐步推導深度學習背后的數(shù)學模型，并結合飛槳（PaddlePaddle）深度學習框架實現(xiàn)項目，代碼清晰，易于理解。本書深入淺

重點介紹數(shù)據(jù)科學中的新理論和代表性實踐，填補數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術專業(yè)的核心教材的空白。主要內(nèi)容包括：基礎理論（術語定義、研究目的、發(fā)展簡史、理論體系、基本原則、數(shù)據(jù)科學家）、理論基礎（數(shù)據(jù)科學的學科地位、統(tǒng)計學、機器學習、數(shù)據(jù)可視化）、流程與方法（基本歷程、數(shù)據(jù)加工、數(shù)據(jù)審計、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)故事化、項目管理

本教材基于紙質媒體移動互聯(lián)網(wǎng)數(shù)字媒體資源等進行修訂，以組態(tài)與應用的教學目標為核心，以MCGS（國內(nèi)）、WinCC（國外）通用組態(tài)軟件，和MACS（國內(nèi)）、CENTUM（國外）專業(yè)組態(tài)軟件為主要教學情境，按照案例導入、需求分析、任務單設計、組態(tài)實施、運行測試、小試牛刀、融會貫通、照貓畫虎和能力測評的邏輯組織架構，并輔以多

大數(shù)據(jù)遠不止于簡單的數(shù)據(jù)和技術，大數(shù)據(jù)更側重于其在商業(yè)、科學和社會等領域的應用。本書基于作者近20年大數(shù)據(jù)領域的咨詢經(jīng)驗，分析了大數(shù)據(jù)的來源，數(shù)據(jù)范式的改變，人工智能、機器學習與大數(shù)據(jù)的關系等；通過對大數(shù)據(jù)相關的工具、應用和處理方法的總結，構建了一套大數(shù)據(jù)應用方法和體系，幫助人們構建大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)、形成大數(shù)據(jù)組織戰(zhàn)略、

械工業(yè)出版社本書從信息獲取和系統(tǒng)集成的角度出發(fā)，系統(tǒng)地闡述了各類傳感器的工作原理、基本結構、測量電路及其在工業(yè)測試中的典型應用，突破了就器件論器件的傳統(tǒng)講解方式。全書共分11章，緒論及第1章主要介紹傳感器的作用、定義與組成、分類、傳感器與測試系統(tǒng)的數(shù)學模型及基本特性，傳感器與檢測技術的展望；第2～8章重點介紹了各類常用

本書主要是探討面向控制需求的閉環(huán)辨識的基本理論以及工程應用技術，探索可工程實現(xiàn)的閉環(huán)辨識新方法和新技術。本書提出了新的辨識六要素定義，關于閉環(huán)辨識的可辨識性和可辨識條件的新看法，模型辨識準確度的新定義和通用指標，不穩(wěn)定過程的閉環(huán)辨識新方法，辨識數(shù)據(jù)采集的參數(shù)優(yōu)化方法以及閉環(huán)辨識設定值激勵的新技術。本書盡力避免那些晦澀難

《傳感器技術》系統(tǒng)介紹了有關傳感器技術方面的基礎知識。主要內(nèi)容包括：傳感器的基本概念及一般特性、電阻式傳感器、電容式傳感器、電感式傳感器、磁電式傳感器、壓電式傳感器、光電式傳感器、熱電及紅外輻射傳感器、數(shù)字式傳感器、氣敏和濕敏傳感器、量子傳感技術基礎、無線傳感器網(wǎng)絡及傳感器的標定與校準等。各章均附有思考題與習題可供選用

增強型分析是數(shù)據(jù)科學的未來，本書講解了如何通過前沿的大數(shù)據(jù)技術和AI技術實現(xiàn)智能的數(shù)據(jù)分析和業(yè)務決策，即增強型分析。 本書的三位作者是來自德勤、前華為和前IBM的資深數(shù)據(jù)科學家，在大數(shù)據(jù)和AI領域至少都有10年以上的工作經(jīng)驗，他們將各自多年來在構建數(shù)據(jù)挖掘模型，解決實際業(yè)務問題方面積累的經(jīng)驗全部總結在了這本書中。 全書

本書是一本關于大數(shù)據(jù)處理技術的圖書，主要研究R語言在專利分析領域的應用方法。全書從四個方面展開：首先給出R語言快速入門需要掌握的基本知識；然后從專利分析數(shù)據(jù)處理角度出發(fā)，總結歸納用R語言處理專利數(shù)據(jù)的幾種常用場景；接著結合專利分析中的數(shù)據(jù)可視化給出常用專利分析圖表的R語言制圖方法；*后結合數(shù)據(jù)挖掘算法介紹了利用R語言進

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