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洞見未來的“元宇宙”世界(套裝8冊)

作者彼得·戴曼迪斯和史蒂芬·科特勒全面展示了商業(yè)創(chuàng)業(yè)風口上的9大指數(shù)型技術(shù)——量子計算、人工智能、網(wǎng)絡(luò)、機器人、虛擬現(xiàn)實與增強現(xiàn)實、3D打印、區(qū)塊鏈、材料科學與納米技術(shù)、生物技術(shù),并洞察這9大指數(shù)型技術(shù)的互相融合會帶來巨大的變革力量,將會完全重塑我們的生活方式與商業(yè)模式。兩位作者結(jié)合9大指數(shù)型技術(shù)的融合,充分預測和描述了零售業(yè)、廣告業(yè)、娛樂業(yè)、教育、醫(yī)療保健、長壽、商業(yè)、食品業(yè)等8大行業(yè)指數(shù)型變革的未來。指數(shù)型技術(shù)融合的背后是掌握指數(shù)型思維這一認知邏輯。當下人和組織的增長邏輯都在發(fā)生改變,線性增長正在被指數(shù)型增長取代。每一個人和組織,只有掌握指數(shù)型思維,利用大趨勢的確定性來抵抗自己小波動的不確定性,才能應對呼嘯而來的未來!數(shù)型技術(shù)的融合將如何改變今天的傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)和思維模式?商業(yè)、教育、醫(yī)療健康等行業(yè)將發(fā)生怎樣的劇變?當人工智能、機器人技術(shù)、虛擬現(xiàn)實、材料技術(shù)、量子計算與3D打印、區(qū)塊鏈和全球千兆網(wǎng)絡(luò)相互疊加時會發(fā)生什么?此刻即未來,科技進步的速度遠超任何人的想象,從現(xiàn)在開始的下一個10年,我們將經(jīng)歷比過去一百年更多的動蕩并創(chuàng)造更多的財富。

(美)瑪?shù)倌取ち_斯布拉特等 ·人工智能 ·164萬字

人機物融合群智計算
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隨著物聯(lián)網(wǎng)和人工智能技術(shù)的快速發(fā)展與加速融合,智能物聯(lián)網(wǎng)(AIinIoT,AIoT)正成長為一個具有具有廣泛發(fā)展前景的新興前沿領(lǐng)域。物聯(lián)網(wǎng)智能應用和服務已經(jīng)逐步融入國家重大需求和民生的各個領(lǐng)域,如智慧城市、智能制造、無人駕駛、智慧農(nóng)業(yè)、健康衛(wèi)生、國防軍事等。在智能物聯(lián)網(wǎng)背景下,人(智能手機、可穿戴設(shè)備等)、機(云設(shè)備/邊緣設(shè)備)、物(物聯(lián)網(wǎng)終端)這三種基礎(chǔ)要素正在走向協(xié)作和融合,邁向人機物融合群智計算時代。人機物融合群智計算(CrowdHMI)是指利用人/機/物感知能力的差異性、計算資源的互補性、節(jié)點間的交互性,通過協(xié)同感知、分布式學習、群智知識遷移等來解決單獨利用某種智能難以解決的復雜問題,進而構(gòu)建具有自學習、自組織、自適應、可遷移能力的智慧空間。其潛在的研究挑戰(zhàn)包括人機物群智融合機理,人機物協(xié)作群智感知,自學習增強與自適應演化(深度模型壓縮、遷移學習、元學習、終身學習等),群體分布式學習模型(邊緣智能、端邊云協(xié)同計算、多智能體強化學習、聯(lián)邦學習等)方面。本書將為大家介紹人機物融合群智計算的基礎(chǔ)理論、概念模型、研究挑戰(zhàn)與關(guān)鍵技術(shù)、典型應用,并對其未來發(fā)展方向進行展望。本書可以為物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、智慧城市、智能制造等領(lǐng)域的科研人員和IT從業(yè)者提供創(chuàng)新的發(fā)展視角及相關(guān)理論、方法與技術(shù)支撐,也可作為相關(guān)專業(yè)高年級本科生和研究生課程教材。

郭斌 劉思聰 於志文 ·人工智能 ·44.4萬字

機器人SLAM導航:核心技術(shù)與實戰(zhàn)
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機器人SLAM導航的一大痛點是很難做到理論與實戰(zhàn)相結(jié)合,而本書可謂“百科全書”式講解,可幫助硬件、軟件、算法等不同領(lǐng)域的研究開發(fā)人員走出“調(diào)參”困境,終結(jié)面對硬件和深奧算法時的束手無策,加快算法在實際機器人產(chǎn)品的工程落地與系統(tǒng)性技術(shù)突破。本書以ROS編程、傳感器、底盤等機器人開發(fā)所涉及的軟硬件基礎(chǔ)知識為切入點,逐步引出SLAM和導航兩大領(lǐng)域核心算法,并結(jié)合Cartographer、LOAM、ORB-SLAM、VINS、CNN-SLAM、DeepVO、ros-navigation、TEB、RRT等熱門開源算法對SLAM和導航的數(shù)學原理、代碼框架及實操進行深度剖析。本書分為4篇,一共13章。編程基礎(chǔ)篇(第1~3章),主要討論ROS的核心概念、大型C++工程的代碼組織方式以及OpenCV圖像處理方面的基礎(chǔ)知識,為后續(xù)學習打好必要的編程基礎(chǔ)。硬件基礎(chǔ)篇(第4~6章),通過對機器人傳感器、機器人主機和機器人底盤的討論,幫助缺少硬件基礎(chǔ)的開發(fā)者系統(tǒng)認識機器人硬件,并更好地理解軟件與硬件之間的協(xié)同關(guān)系。SLAM篇(第7~10章),以各個具體的SLAM系統(tǒng)實現(xiàn)為例,進一步介紹SLAM算法的代碼框架以及核心算法的細節(jié)實現(xiàn)。自主導航篇(第11~13章),基于具體自主導航系統(tǒng)實現(xiàn),剖析自主導航算法的代碼框架以及核心算法的細節(jié)實現(xiàn),并通過一個真實機器人案例向大家介紹應用SLAM導航技術(shù)進行開發(fā)的完整流程。

張虎 ·人工智能 ·30.9萬字

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