"《PyTorch圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)》詳細(xì)闡述了與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的基本解決方案，主要包括圖學(xué)習(xí)入門(mén)、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖論、使用DeepWalk創(chuàng)建節(jié)點(diǎn)表示、在Node2Vec中使用有偏隨機(jī)游走改進(jìn)嵌入、使用普通神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含節(jié)點(diǎn)特征、圖卷積網(wǎng)絡(luò)、圖注意力網(wǎng)絡(luò)、使用GraphSAGE擴(kuò)展圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、定義圖分類的表達(dá)能力、使用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)鏈接、使用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成圖、從異構(gòu)圖學(xué)習(xí)、時(shí)序圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、解釋圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、使用A3T-GCN預(yù)測(cè)交通、使用異構(gòu)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)異常、使用LightGCN構(gòu)建推薦系統(tǒng)、釋放圖神經(jīng)網(wǎng)

本書(shū)主要介紹了深度學(xué)習(xí)算法的基本原理和常用模型，包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、殘差卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RCNN）、孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（SNN）、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）等。深入探討了深度學(xué)習(xí)算法在故障診斷領(lǐng)域的應(yīng)用，針對(duì)機(jī)械設(shè)備中常見(jiàn)的軸承故障，介紹了一系列基于深度學(xué)習(xí)算法的故障診斷模型，對(duì)故障特征進(jìn)行提取和識(shí)別，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)機(jī)械設(shè)備故障類型的準(zhǔn)確分類和定位。在壽命預(yù)測(cè)方面，本書(shū)詳細(xì)介紹了基于深度學(xué)習(xí)算法的剩余壽命預(yù)測(cè)方法，并應(yīng)用在軸承和刀具的剩余壽命預(yù)測(cè)中。通過(guò)對(duì)這些模型的結(jié)構(gòu)、特點(diǎn)和適用場(chǎng)景的詳細(xì)闡述，讀者可

可信機(jī)器學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的重要部分，是一門(mén)研究機(jī)器學(xué)習(xí)可信屬性的學(xué)科。本書(shū)將可信機(jī)器學(xué)習(xí)的屬性貫穿始終，全面系統(tǒng)地介紹可信機(jī)器學(xué)習(xí)的概念原則和技術(shù)方法。本書(shū)內(nèi)容分六部分。第一部分詳細(xì)闡述可信機(jī)器學(xué)習(xí)的框架、機(jī)器學(xué)習(xí)生命周期以及安全性相關(guān)概念；第二部分針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù)介紹數(shù)據(jù)偏差、數(shù)據(jù)隱私等相關(guān)概念和解決方法；第三部分圍繞建模過(guò)程介紹檢測(cè)理論、監(jiān)督學(xué)習(xí)和因果建模的理論及方法；第四部分針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的可靠性，講解分布偏移的概念和緩解方法，以及機(jī)器學(xué)習(xí)公平性和安全性方法；第五部分圍繞人與機(jī)器的交互，闡

本書(shū)是一本專為職場(chǎng)人士打造的實(shí)用手冊(cè)，旨在通過(guò)128個(gè)實(shí)戰(zhàn)案例、160分鐘視頻教程和180個(gè)素材效果，幫助讀者提升工作效率和創(chuàng)造力。本書(shū)詳細(xì)介紹了16款國(guó)內(nèi)頂尖AI工具，如文心一言、Kimi等，并額外推薦了10款工具，覆蓋了從基礎(chǔ)操作到高級(jí)應(yīng)用的全方位技能，確保讀者能夠快速掌握并應(yīng)用于實(shí)際工作中。書(shū)中不僅提供了工具的使用指南，還深入探討了30個(gè)AI應(yīng)用領(lǐng)域，如營(yíng)銷(xiāo)、設(shè)計(jì)、創(chuàng)作等，通過(guò)具體案例展示AI工具在不同領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用，使讀者能夠更深入地理解AI工具的潛力，從而在職場(chǎng)中實(shí)現(xiàn)效率和創(chuàng)新的雙重提

"《MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析及應(yīng)用》以MATLABR2023b為平臺(tái)，以實(shí)際應(yīng)用為背景，采用“理論+公式+經(jīng)典應(yīng)用”相結(jié)合的形式，深入淺出地講解MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)典分析與應(yīng)用。全書(shū)共11章，主要包括為什么神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用廣泛、MATLAB快速入門(mén)、感知器分析與應(yīng)用、線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析與應(yīng)用、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析與應(yīng)用、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析與應(yīng)用、反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析與應(yīng)用、競(jìng)爭(zhēng)型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析與應(yīng)用、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的Simulink應(yīng)用、自定義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分析與應(yīng)用。通過(guò)學(xué)習(xí)本書(shū)，讀者可以認(rèn)識(shí)到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

"Python是當(dāng)今使用最為廣泛的開(kāi)發(fā)語(yǔ)言之一，被認(rèn)為是開(kāi)發(fā)深度學(xué)習(xí)程序的**語(yǔ)言。《深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目開(kāi)發(fā)實(shí)踐（TensorFlow+Sklearn+PyTorch）（微視頻版）》通過(guò)9個(gè)綜合實(shí)例，詳細(xì)講解了使用Python語(yǔ)言開(kāi)發(fā)大型深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目的過(guò)程，這些項(xiàng)目在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中具有極強(qiáng)的代表性。第1章講解了AI智能問(wèn)答系統(tǒng)的具體實(shí)現(xiàn)流程；第2章講解了AI智能推薦系統(tǒng)的具體實(shí)現(xiàn)流程；第3章講解了智能OCR文本檢測(cè)識(shí)別系統(tǒng)的具體實(shí)現(xiàn)流程；第4章講解了國(guó)際足球比賽結(jié)果預(yù)測(cè)系統(tǒng)的具體實(shí)現(xiàn)流程；第5章講解了智能

本書(shū)是一本全面深入探討深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的核心原理與應(yīng)用實(shí)踐的專業(yè)書(shū)籍。本書(shū)旨在為讀者提供系統(tǒng)的學(xué)習(xí)路徑,從深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)出發(fā),逐步深入到復(fù)雜的大模型架構(gòu)和算法實(shí)現(xiàn)。本書(shū)適合深度學(xué)習(xí)初學(xué)者、中級(jí)開(kāi)發(fā)者以及對(duì)大模型有深入研究需求的專業(yè)人士。通過(guò)閱讀本書(shū),讀者不僅能夠掌握深度學(xué)習(xí)的理論基礎(chǔ),還能通過(guò)豐富的實(shí)戰(zhàn)案例,提升解決實(shí)際問(wèn)題的能力。

內(nèi)容簡(jiǎn)介：AI技術(shù)突飛猛進(jìn)，智能革命風(fēng)起云涌，正在將人類社會(huì)推進(jìn)到全新的智能社會(huì)。在以機(jī)器人勞動(dòng)、智能治理、加速、后真相等為重要特征的智能社會(huì)中，人類既能享受到物質(zhì)極大豐富的富裕生活，同時(shí)也面臨著諸多科技風(fēng)險(xiǎn)和社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)。關(guān)于AI的各種問(wèn)題不僅為越來(lái)越多的人所困惑、思考，亦成為試圖把握時(shí)代精神的當(dāng)代人不可能繞開(kāi)的問(wèn)題。《智能革命后的世界：AI技術(shù)與人類社會(huì)的命運(yùn)》運(yùn)用跨學(xué)科的理論、方法、觀點(diǎn)和案例，深刻剖析了當(dāng)前智能革命發(fā)展的趨勢(shì)，并用通俗易懂、簡(jiǎn)潔明快的語(yǔ)言對(duì)智能革命后的世界進(jìn)行總體把握和全面刻

本書(shū)以無(wú)人機(jī)作為無(wú)人系統(tǒng)的典型代表，以強(qiáng)化學(xué)習(xí)作為理論工具，分別對(duì)路徑規(guī)劃、目標(biāo)跟蹤、單機(jī)空戰(zhàn)機(jī)動(dòng)、多機(jī)協(xié)同空戰(zhàn)機(jī)動(dòng)、空戰(zhàn)多域決策、集群任務(wù)協(xié)同等任務(wù)背景下的自主決策問(wèn)題展開(kāi)分析研究，涵蓋了強(qiáng)化學(xué)習(xí)中模糊強(qiáng)化學(xué)習(xí)、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)、分層強(qiáng)化學(xué)習(xí)、多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)等主要細(xì)分方向在無(wú)人系統(tǒng)自主決策具體任務(wù)場(chǎng)景下的應(yīng)用研究。

本書(shū)從ChatGPT的基礎(chǔ)原理講起，逐步深入ChatGPT的基礎(chǔ)使用和插件功能，并結(jié)合各種數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)案例，重點(diǎn)介紹了ChatGPT在各種數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景中的應(yīng)用方法，讓讀者不但可以系統(tǒng)地學(xué)習(xí)ChatGPT相關(guān)知識(shí)，而且能對(duì)ChatGPT在數(shù)據(jù)分析中的實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用有更為深入的理解。本書(shū)分為12章，涵蓋的主要內(nèi)容有：ChatGPT簡(jiǎn)介與基本原理；ChatGPT使用方法；ChatGPT插件應(yīng)用；ChatGPT構(gòu)建指標(biāo)體系、ChatGPT數(shù)據(jù)采集與清洗、ChatGPT探索性數(shù)據(jù)分析和可視化、ChatGPT推斷