大满贯大四喜水果机单机游戏

本書分為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與機(jī)器人項(xiàng)目申請(qǐng)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與計(jì)算機(jī)項(xiàng)目申請(qǐng)，機(jī)械臂理論項(xiàng)目申請(qǐng)、進(jìn)展與結(jié)題，機(jī)械臂實(shí)物項(xiàng)目申請(qǐng)與進(jìn)展，時(shí)變問(wèn)題神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)求解項(xiàng)目申請(qǐng)、評(píng)議與進(jìn)展，和基函數(shù)、多類與海量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目申請(qǐng)與評(píng)議共六部分，每一部分都是由相關(guān)的申請(qǐng)報(bào)告，進(jìn)展報(bào)告，同行反饋意見(jiàn)和/或結(jié)題報(bào)告系統(tǒng)化地構(gòu)成，并整理出具有啟發(fā)性的總結(jié)。值得指出的是，同行評(píng)議意見(jiàn)一般都非常中肯，問(wèn)題指出也非常到位；對(duì)同行評(píng)議意見(jiàn)的認(rèn)真分析總結(jié)以及對(duì)應(yīng)的申報(bào)書改進(jìn)與完善是非常重要和有益的。

·17.3萬(wàn)字

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AI自媒體寫作超簡(jiǎn)單

本書結(jié)合作者10多年寫作經(jīng)驗(yàn)，基于AI應(yīng)用ChatGPT、文心一言、智譜清言、訊飛星火、通義千問(wèn)、Kimi等，詳細(xì)介紹了使用AI寫作的流程、方法和技巧，旨在幫助想要通過(guò)內(nèi)容輸出加速個(gè)人發(fā)展的讀者，快速掌握AI自媒體寫作的方法和技巧。本書分為11章，涵蓋AI自媒體寫作概述、AI提示詞、AI起標(biāo)題、AI做選題、AI角色化寫作、AI套路化寫作、AI仿寫、AI模塊化寫作、AI改寫、AI潤(rùn)色、AI智能體寫作等內(nèi)容。本書提供了實(shí)用的技巧和常見(jiàn)問(wèn)題的解決方案，實(shí)操性強(qiáng)，適合所有想高效應(yīng)對(duì)文字類工作的職場(chǎng)人、自媒體人及其他想提升內(nèi)容產(chǎn)出效率的創(chuàng)作者。

·9.2萬(wàn)字

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機(jī)器學(xué)習(xí)算法的數(shù)學(xué)解析與Python實(shí)現(xiàn)

學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的動(dòng)機(jī)很多，可能是實(shí)際工作需要，可能是興趣愛(ài)好，也可能是學(xué)業(yè)要求，從每種動(dòng)機(jī)的角度看，這個(gè)問(wèn)題都可能有不同的答案。我認(rèn)同許多人所說(shuō)的求知不能太功利這一觀點(diǎn)，不過(guò)大家的時(shí)間和精力畢竟有限，就算不去追求投入產(chǎn)出比，至少也應(yīng)該有一個(gè)學(xué)這門知識(shí)想要達(dá)到的目的。機(jī)器學(xué)習(xí)是更偏重于應(yīng)用的學(xué)問(wèn)，在當(dāng)下的發(fā)展也確實(shí)使得機(jī)器學(xué)習(xí)越來(lái)越像一門技能，而不僅僅是技術(shù)。初學(xué)算法時(shí)我最想學(xué)的是里面的“最強(qiáng)算法”，不過(guò)在第1章我將介紹，機(jī)器學(xué)習(xí)算法沒(méi)有最強(qiáng)的，只有最合適的，對(duì)于不同的問(wèn)題，對(duì)應(yīng)會(huì)有不同的最合適算法。所以，我們更需要關(guān)注的應(yīng)該是問(wèn)題，而不是算法本身。在本書中我選擇介紹市面上成熟的機(jī)器學(xué)習(xí)算法包，通過(guò)現(xiàn)成的算法包，就能夠根據(jù)實(shí)際要解決的問(wèn)題直接選擇所需要的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，從而把注意力集中在對(duì)不同算法的選擇上。本書的目標(biāo)讀者是想要學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的學(xué)生、程序員、研究人員或者愛(ài)好者，以及想要知道機(jī)器學(xué)習(xí)是什么、為什么和怎么用的所有讀者。本書第1章介紹機(jī)器學(xué)習(xí)總體背景，第2章介紹配置環(huán)境，第3章到第10章彼此獨(dú)立，每一章介紹一種具體的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，讀者可以直接閱讀想要了解的算法，第11章介紹了集成學(xué)習(xí)方法，這是一種組合機(jī)器學(xué)習(xí)算法的方法，也是當(dāng)前在實(shí)際使用中常見(jiàn)又十分有效的提升性能的做法。

·11.5萬(wàn)字

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成為提問(wèn)工程師

隨著技術(shù)發(fā)展，各種AI產(chǎn)品層出不窮。人人都使用過(guò)AI，但真正做到用AI提升工作和學(xué)習(xí)效率的人卻很少。原因是大多數(shù)使用者，不會(huì)專業(yè)地提問(wèn)。如果能正確地提問(wèn)，AI將幫你解放工作，實(shí)現(xiàn)效率逆襲。精通向AI提問(wèn)的能力，AI能幫你成為超級(jí)個(gè)體。這是一本AI時(shí)代成為提問(wèn)高手的進(jìn)階指南，既授人以魚，也授人以漁。本書從AI的基本概念與運(yùn)行原理入手，引用了飛輪思維和ICDO提問(wèn)技巧，還詳細(xì)介紹了在不同場(chǎng)景下的提問(wèn)方法與實(shí)際案例，旨在幫助讀者掌握高效提問(wèn)的技巧，獲得更加精準(zhǔn)和豐富的答案，做到事半功倍，實(shí)現(xiàn)效率十倍提升。

·8.3萬(wàn)字

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科學(xué)儀器設(shè)備配置學(xué)：人工智能時(shí)代的界面管理

本書共八章，從高校資源配置的教育、科研、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)規(guī)律視角，以建設(shè)卓越世界一流大學(xué)為導(dǎo)向，對(duì)高校科學(xué)儀器設(shè)備配置中的問(wèn)題進(jìn)行研究。

·17.5萬(wàn)字

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AI制勝：機(jī)器學(xué)習(xí)極簡(jiǎn)入門

機(jī)器學(xué)習(xí)包括有監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)，而具體的問(wèn)題又大致可以分兩類：分類問(wèn)題和回歸問(wèn)題。本書分為8章，使用Python第三方工具庫(kù)深入講解機(jī)器學(xué)習(xí)極大重要算法的實(shí)現(xiàn)，內(nèi)容包括機(jī)器學(xué)習(xí)概述、貝葉斯分類、決策樹、集成學(xué)習(xí)、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分割圖片實(shí)戰(zhàn)。

·8.6萬(wàn)字

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強(qiáng)化學(xué)習(xí)：原理與Python實(shí)戰(zhàn)

本書從原理和實(shí)戰(zhàn)兩個(gè)方面介紹了強(qiáng)化學(xué)習(xí)。原理方面，深入介紹了主流強(qiáng)化學(xué)習(xí)理論和算法，覆蓋資格跡等經(jīng)典算法和MuZero等深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法；實(shí)戰(zhàn)方面，每章都配套了編程案例，以方便讀者學(xué)習(xí)。全書從邏輯上分為三部分。第1章：從零開始介紹強(qiáng)化學(xué)習(xí)的背景知識(shí)，介紹環(huán)境庫(kù)Gym的使用。第2～15章：基于折扣獎(jiǎng)勵(lì)離散時(shí)間Markov決策過(guò)程模型，介紹強(qiáng)化學(xué)習(xí)的主干理論和常見(jiàn)算法。采用數(shù)學(xué)語(yǔ)言推導(dǎo)強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論，進(jìn)而在理論的基礎(chǔ)上講解算法，并為算法提供配套代碼實(shí)現(xiàn)。基礎(chǔ)理論的講解突出主干部分，算法講解全面覆蓋主流的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，包括經(jīng)典的非深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法和近年流行的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法。Python實(shí)現(xiàn)和算法講解一一對(duì)應(yīng)，還給出了深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的TensorFlow和PyTorch對(duì)照實(shí)現(xiàn)。第16章：介紹其他強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型，包括平均獎(jiǎng)勵(lì)模型、連續(xù)時(shí)間模型、非齊次模型、半Markov模型、部分可觀測(cè)模型等，以便更好了解強(qiáng)化學(xué)習(xí)研究的全貌。

·17.2萬(wàn)字

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知識(shí)圖譜從0到1：原理與Python實(shí)戰(zhàn)

本書旨在幫助讀者全面理解知識(shí)圖譜的基本原理和概念。通過(guò)清晰的解釋和實(shí)例，讀者將深入了解知識(shí)圖譜的構(gòu)建、表示、推理等關(guān)鍵知識(shí)點(diǎn)。此外，本書通過(guò)提供代碼實(shí)戰(zhàn)，引導(dǎo)讀者親自動(dòng)手構(gòu)建知識(shí)圖譜，并應(yīng)用各種技術(shù)和工具進(jìn)行實(shí)踐。這種實(shí)踐性的講解方法可幫助讀者更深入地理解知識(shí)圖譜的實(shí)際應(yīng)用。本書的目標(biāo)是幫助讀者全面理解知識(shí)圖譜的基本原理和概念，并通過(guò)代碼實(shí)戰(zhàn)構(gòu)建知識(shí)圖譜。同時(shí)，本書也提供了關(guān)于大語(yǔ)言模型與知識(shí)圖譜相結(jié)合的內(nèi)容，讓讀者進(jìn)一步探索這兩個(gè)領(lǐng)域的交叉點(diǎn)。本書內(nèi)容對(duì)于人工智能基礎(chǔ)研究有一定的參考意義，既適合專業(yè)人士了解知識(shí)圖譜、深度學(xué)習(xí)和人工智能的前沿?zé)狳c(diǎn)，也適合對(duì)人工智能感興趣的讀者閱讀，同時(shí)本書也可作為相關(guān)開發(fā)人員的自學(xué)用書和參考手冊(cè)。

·9.6萬(wàn)字

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AIGC提示詞美學(xué)定義

本書是關(guān)于AIGC（生成式人工智能）技術(shù)與作品美學(xué)定義方向的探索指南，旨在從美學(xué)定義的視角，為創(chuàng)作者提供審美要素、風(fēng)格要素與應(yīng)用方向要素的系統(tǒng)指導(dǎo)。在AIGC技術(shù)迅速發(fā)展的今天，本書強(qiáng)調(diào)技術(shù)僅是工具，真正的創(chuàng)新源于對(duì)美學(xué)的深刻理解和高水準(zhǔn)的創(chuàng)意思考，我們旨在培養(yǎng)讀者形成優(yōu)秀的美學(xué)定義能力，以指導(dǎo)AI生成更高水平、更具深度的優(yōu)質(zhì)作品。本書共8章，第一章簡(jiǎn)要介紹了AIGC的定義和發(fā)展歷程等內(nèi)容，第二章至第八章分別從光、材質(zhì)、藝術(shù)流派、插畫、游戲、女性美、流行趨勢(shì)這幾方面，向讀者系統(tǒng)展示了在使用AIGC技術(shù)生成畫面時(shí)，如何進(jìn)行審美要素定義、風(fēng)格要素定義和應(yīng)用方向要素定義。本書適合所有對(duì)AIGC藝術(shù)創(chuàng)作感興趣的設(shè)計(jì)師、藝術(shù)家和創(chuàng)意工作者閱讀。無(wú)論是希望提升個(gè)人創(chuàng)作的深度和廣度，還是渴望在AIGC時(shí)代保持創(chuàng)新力和競(jìng)爭(zhēng)力的專業(yè)人士，都能從中獲得寶貴知識(shí)。本書能助益讀者激發(fā)創(chuàng)作靈感，走出作品同質(zhì)化的陷阱，為其在廣闊的藝術(shù)領(lǐng)域產(chǎn)出多樣的高質(zhì)量作品指明方向。

·3.2萬(wàn)字

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人工智能新時(shí)代：核心技術(shù)與行業(yè)賦能

本書以人工智能為核心，上篇講述了人工智能理論知識(shí)及發(fā)展藍(lán)圖規(guī)劃，目的是幫助讀者認(rèn)識(shí)人工智能，找到入局人工智能領(lǐng)域的途徑和方法；中篇羅列了可以為人工智能賦能的前沿技術(shù)，包括NLP、機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等；下篇總結(jié)了人工智能對(duì)交通、農(nóng)業(yè)、醫(yī)療、制造、教育、金融、文娛等行業(yè)的影響和作用，旨在讓讀者了解人工智能是如何在這些行業(yè)實(shí)現(xiàn)商業(yè)化落地的。本書從多個(gè)角度出發(fā)，描繪了一幅完整的人工智能發(fā)展藍(lán)圖，不僅通俗易懂，而且有趣、有料。可以說(shuō)，本書是探索人工智能領(lǐng)域的必備參考書。本書十分適合互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)管理者、創(chuàng)業(yè)者、人工智能技術(shù)領(lǐng)域的研究人員對(duì)人工智能感興趣的人群閱讀。

·15.8萬(wàn)字

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未知環(huán)境中移動(dòng)機(jī)器人自定位技術(shù)

本書以未知環(huán)境中移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航控制中自定位技術(shù)作為研究?jī)?nèi)容，對(duì)未知環(huán)境中移動(dòng)機(jī)器人自定位技術(shù)的基本原理、典型技術(shù)和研究進(jìn)展進(jìn)行了比較詳細(xì)的介紹和討論，并融入了作者多年來(lái)的相關(guān)研究成果。本書共分八章，重點(diǎn)介紹了內(nèi)外部定位傳感器誤差分析、復(fù)雜地形下的航跡推測(cè)、動(dòng)態(tài)環(huán)境中基于環(huán)境感知的自定位、未知數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)下基于概率技術(shù)的并發(fā)建圖與定位等方面的研究進(jìn)展，意在推動(dòng)認(rèn)知科學(xué)、模式識(shí)別等學(xué)科的前沿問(wèn)題的研究，對(duì)提高探測(cè)移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航控制中的自定位技術(shù)水平具有重要的意義。本書可作為高等院校計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、智能科學(xué)與技術(shù)、自動(dòng)化等專業(yè)的研究生或高年級(jí)本科生的專業(yè)基礎(chǔ)課輔助教材，亦可供廣大從事智能機(jī)器人、人工智能、智能控制和智能系統(tǒng)研究、設(shè)計(jì)、應(yīng)用和開發(fā)領(lǐng)域的科技工作者和高等院校的師生閱讀和參考。

·17.6萬(wàn)字

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不止DeepSeek！：職場(chǎng)AI效率提升一本通

本書將為你揭開生成式AI重塑職場(chǎng)生態(tài)的終極密碼，帶你從“工具使用者”進(jìn)階為“AI協(xié)作大師”。通過(guò)DeepSeek、智譜清言、通義千問(wèn)等前沿工具的實(shí)戰(zhàn)解析，你將掌握AI時(shí)代的職場(chǎng)生存法則：告別低效與重復(fù)，解鎖高階創(chuàng)造力，構(gòu)建人機(jī)協(xié)作系統(tǒng)，跨越職業(yè)天花板。書中融合了近百個(gè)真實(shí)案例，涵蓋目標(biāo)管理、會(huì)議組織、公文寫作、公眾演講等12大職場(chǎng)剛需場(chǎng)景，提供即學(xué)即用的AI解決方案。無(wú)論你是疲于應(yīng)付報(bào)表的職場(chǎng)新人，還是尋求突破的中層管理者，抑或是渴望數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)負(fù)責(zé)人，本書都將成為你發(fā)起職場(chǎng)效能革命的“AI協(xié)作路線圖”。

·12.5萬(wàn)字

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聯(lián)邦學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)

數(shù)據(jù)孤島和隱私保護(hù)已經(jīng)成為制約人工智能發(fā)展的關(guān)鍵因素。聯(lián)邦學(xué)習(xí)作為一種新型的隱私保護(hù)計(jì)算方案，在數(shù)據(jù)不出本地的前提下，能有效聯(lián)合各參與方聯(lián)合建模，從而實(shí)現(xiàn)“共同富裕”，成為當(dāng)下人工智能領(lǐng)域備受關(guān)注的熱點(diǎn)。本書以實(shí)戰(zhàn)為主（包括對(duì)應(yīng)用案例的深入講解和代碼分析），兼顧對(duì)理論知識(shí)的系統(tǒng)總結(jié)。全書由五部分共19章構(gòu)成。第一部分簡(jiǎn)要介紹了聯(lián)邦學(xué)習(xí)的理論知識(shí)；第二部分介紹如何使用Python和FATE進(jìn)行簡(jiǎn)單的聯(lián)邦學(xué)習(xí)建模；第三部分是聯(lián)邦學(xué)習(xí)的案例分析，篩選了經(jīng)典案例進(jìn)行講解，部分案例用Python代碼實(shí)現(xiàn)，部分案例采用FATE實(shí)現(xiàn)；第四部分主要介紹和聯(lián)邦學(xué)習(xí)相關(guān)的高級(jí)知識(shí)點(diǎn)，包括聯(lián)邦學(xué)習(xí)的架構(gòu)和訓(xùn)練的加速方法等；第五部分是回顧與展望。本書適合對(duì)聯(lián)邦學(xué)習(xí)和隱私保護(hù)感興趣的高校研究者、企業(yè)研發(fā)人員閱讀。

·13.8萬(wàn)字

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精通ROS機(jī)器人編程（原書第3版）

本書提供了實(shí)用且易于理解的示例，對(duì)ROS機(jī)器人編程的高級(jí)概念進(jìn)行了全面的介紹。本書首先介紹用ROS進(jìn)行機(jī)器人編程所需的基本概念和ROS框架，討論了如何用運(yùn)動(dòng)規(guī)劃庫(kù)和ROS導(dǎo)航棧對(duì)機(jī)器人進(jìn)行仿真和交互，還討論了ROS插件、控制器和節(jié)點(diǎn)、各種ROS接口（如何把I/O開發(fā)板、傳感器和執(zhí)行器等與ROS連接起來(lái)），以及如何用ROS和ROS-Industrial對(duì)復(fù)雜機(jī)器人進(jìn)行仿真。最后，本書介紹了ROS的故障排除和最佳實(shí)踐。

·15.5萬(wàn)字

會(huì)員

撬開人工智能的黑匣子（《商業(yè)評(píng)論》MIT斯隆管理評(píng)論精選）

如今，科技創(chuàng)新已經(jīng)成為商業(yè)未來(lái)的方向，大眾創(chuàng)業(yè)、萬(wàn)眾創(chuàng)新勢(shì)不可擋。為了順應(yīng)大勢(shì)，《商業(yè)評(píng)論》于2015年獨(dú)家引入創(chuàng)業(yè)、創(chuàng)新、科技領(lǐng)域全球最權(quán)威的雜志《麻省理工學(xué)院斯隆管理評(píng)論》。《麻省理工學(xué)院斯隆管理評(píng)論》雜志由全球排名前列的世界頂級(jí)商學(xué)院——麻省理工學(xué)院斯隆管理學(xué)院出版發(fā)行，是世界最頂尖的綜合管理類期刊之一，也是全球頂級(jí)企業(yè)高管、科技創(chuàng)新者、創(chuàng)業(yè)家、思想領(lǐng)袖、管理大師、商學(xué)院教授進(jìn)行對(duì)話的首選平臺(tái)，用最前沿的管理理念深刻影響了全球企業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)和創(chuàng)新方式。在本期“MIT斯隆管理評(píng)論精選”中，我們選擇“人工智能”這個(gè)時(shí)下最熱的話題，奉獻(xiàn)給大家一道AI思想盛宴。

·2.9萬(wàn)字

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深度學(xué)習(xí)：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與實(shí)踐

本書共11章，主要內(nèi)容包括深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介、Python基礎(chǔ)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、經(jīng)典卷積網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、遷移學(xué)習(xí)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)、基于策略的算法更新與趨勢(shì)等，通過(guò)具體案例，將Python語(yǔ)言、深度學(xué)習(xí)思想、強(qiáng)化學(xué)習(xí)思想和實(shí)際工程完美地結(jié)合起來(lái)。本書由淺入深，從易到難，各章節(jié)既相對(duì)獨(dú)立又前后關(guān)聯(lián)，其最大的特點(diǎn)就是打破了傳統(tǒng)書籍的講解方法，在介紹各部分理論基礎(chǔ)的同時(shí)，搭配具體實(shí)例，通過(guò)對(duì)相關(guān)程序的詳細(xì)講解進(jìn)一步加深對(duì)理論基礎(chǔ)的理解。

·11.6萬(wàn)字

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ChatGPT寫作超簡(jiǎn)單

本書基于AIGC（生成式人工智能）應(yīng)用ChatGPT，結(jié)合作者十多年的寫作經(jīng)驗(yàn)，詳細(xì)介紹了使用ChatGPT寫作的流程、方法和技巧，旨在幫助讀者快速掌握如何使用ChatGPT創(chuàng)作內(nèi)容。本書分為3個(gè)部分：一是ChatGPT寫作提示，涵蓋選題、生成大綱、指定風(fēng)格、指定角色、收集素材、生成標(biāo)題、生成段落、生成摘要、仿寫、寫開頭、寫結(jié)尾、審校文章等任務(wù)；二是使用ChatGPT進(jìn)行完整文章寫作的方法，包括全包式ChatGPT寫作、半包式ChatGPT寫作、零工式ChatGPT寫作；三是人工編輯ChatGPT生成的內(nèi)容。另外，本書還介紹了如何利用ChatGPT快速生成文章、ChatGPT寫作的常見(jiàn)問(wèn)題等內(nèi)容。本書提供實(shí)用的技巧、竅門和常見(jiàn)問(wèn)題的解決方案，書末還有64例提示模板供讀者直接使用，實(shí)操性強(qiáng)，適合所有想高效應(yīng)對(duì)文字類工作的職場(chǎng)人、創(chuàng)業(yè)人及其他想提升內(nèi)容產(chǎn)出效率的創(chuàng)作者。

·11.2萬(wàn)字

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自動(dòng)駕駛算法與芯片設(shè)計(jì)

目前自動(dòng)駕駛的一個(gè)發(fā)展趨勢(shì)就是智能化。隨著人工智能的飛速發(fā)展以及各種新型傳感器的涌現(xiàn)，汽車智能化形成趨勢(shì)，輔助駕駛功能的滲透率越來(lái)越高。這些功能的實(shí)現(xiàn)需要借助于攝像頭、雷達(dá)、激光雷達(dá)等新增的傳感器數(shù)據(jù)，其中視頻處理需要大量并行計(jì)算。然而，傳統(tǒng)CPU算力不足，而DSP擅長(zhǎng)圖像處理，對(duì)于深度學(xué)習(xí)卻缺乏足夠的性能。盡管GPU擅長(zhǎng)訓(xùn)練，但它過(guò)于耗電，影響汽車的性能。因此，本書著眼于未來(lái)，認(rèn)為定制化的ASIC必將成為主流。本書以自動(dòng)駕駛的芯片設(shè)計(jì)為最終目標(biāo)，來(lái)論述設(shè)計(jì)一個(gè)面向未來(lái)的自動(dòng)駕駛SoC芯片的學(xué)術(shù)支撐和工程實(shí)踐。本書共13章。其中第1章主要介紹自動(dòng)駕駛目前遇到的挑戰(zhàn)和研究方向。第2～6章重點(diǎn)講述環(huán)境感知以及規(guī)劃控制方面的算法設(shè)計(jì)；第7～10章重點(diǎn)講述深度學(xué)習(xí)模型的優(yōu)化和深度學(xué)習(xí)芯片的設(shè)計(jì)；第11章和第12章重點(diǎn)講述具有安全功能的自動(dòng)駕駛軟件架構(gòu)設(shè)計(jì)；第13章介紹5G車聯(lián)網(wǎng)。

·15.7萬(wàn)字

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高性能超標(biāo)量CPU：微架構(gòu)剖析與設(shè)計(jì)

《高性能超標(biāo)量CPU：微架構(gòu)剖析與設(shè)計(jì)》基于當(dāng)前主流的高性能CPU設(shè)計(jì)規(guī)格，全面介紹了高性能超標(biāo)量CPU微架構(gòu)的設(shè)計(jì)，并做出對(duì)應(yīng)的分析。主要內(nèi)容包括業(yè)界主流高性能處理器架構(gòu)及超標(biāo)量流水線背景知識(shí)（第1章）；CPU前端，包括指令提取單元、分支預(yù)測(cè)單元、指令譯碼單元的設(shè)計(jì)和優(yōu)化，以及指令緩存的相關(guān)設(shè)計(jì)（第2、3章）；分支預(yù)測(cè)單元的原理、設(shè)計(jì)和優(yōu)化，寄存器重命名與發(fā)射隊(duì)列的原理和設(shè)計(jì)（第4、5章）；執(zhí)行單元與浮點(diǎn)運(yùn)算單元的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)（第6、7章）；訪存單元與數(shù)據(jù)緩存設(shè)計(jì)（第8章）；重排序緩沖的原理及設(shè)計(jì)（第9章）；IntelP6CPU微架構(gòu)設(shè)計(jì)實(shí)例（第10章）。微架構(gòu)設(shè)計(jì)對(duì)應(yīng)于指令的生命周期，為讀者提供直觀和清晰的視角，便于讀者對(duì)高性能CPU設(shè)計(jì)深入理解。《高性能超標(biāo)量CPU：微架構(gòu)剖析與設(shè)計(jì)》可作為從事高性能CPU相關(guān)研發(fā)工作專業(yè)人員的參考書，或用作高等院校計(jì)算機(jī)及集成電路相關(guān)專業(yè)研究生和高年級(jí)本科生的教學(xué)參考用書，也可供對(duì)CPU設(shè)計(jì)感興趣的讀者閱讀。

·16.1萬(wàn)字

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虛擬現(xiàn)實(shí)與增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)

虛擬現(xiàn)實(shí)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)目前在智能制造中得到了越來(lái)越多的應(yīng)用。本書重點(diǎn)介紹在應(yīng)用此類技術(shù)涉及的關(guān)鍵技術(shù)，包括繪制技術(shù)、人機(jī)交互技術(shù)、開發(fā)平臺(tái)特別是幾何引擎和動(dòng)力學(xué)引擎等，對(duì)于其在智能制造中的典型應(yīng)用給予了專門介紹。書中大部分案例都取自作者所在課題組實(shí)際開發(fā)的工程實(shí)例，是一本理論與實(shí)用兼顧的參考工具書。

·13.5萬(wàn)字

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