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機(jī)器人SLAM導(dǎo)航:核心技術(shù)與實(shí)戰(zhàn)
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機(jī)器人SLAM導(dǎo)航的一大痛點(diǎn)是很難做到理論與實(shí)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(shí)際機(jī)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(jī)器人開發(fā)所涉及的軟硬件基礎(chǔ)知識為切入點(diǎn),逐步引出SLAM和導(dǎo)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(dǎo)航的數(shù)學(xué)原理、代碼框架及實(shí)操進(jìn)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(xué)習(xí)打好必要的編程基礎(chǔ)。硬件基礎(chǔ)篇(第4~6章),通過對機(jī)器人傳感器、機(jī)器人主機(jī)和機(jī)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(rèn)識機(jī)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(shí)現(xiàn)為例,進(jìn)一步介紹SLAM算法的代碼框架以及核心算法的細(xì)節(jié)實(shí)現(xiàn)。自主導(dǎo)航篇(第11~13章),基于具體自主導(dǎo)航系統(tǒng)實(shí)現(xiàn),剖析自主導(dǎo)航算法的代碼框架以及核心算法的細(xì)節(jié)實(shí)現(xiàn),并通過一個真實(shí)機(jī)器人案例向大家介紹應(yīng)用SLAM導(dǎo)航技術(shù)進(jìn)行開發(fā)的完整流程。

張虎 ·人工智能 ·30.9萬字

實(shí)戰(zhàn)機(jī)器學(xué)習(xí)
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隨著互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算等技術(shù)的不斷發(fā)展,許多領(lǐng)域都產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)。利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)分析海量數(shù)據(jù),可以從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱含的、有價值的規(guī)律和模式,進(jìn)而用于預(yù)測并采取相應(yīng)動作。在上述背景下,本書從理論、技術(shù)和應(yīng)用三個層面入手,全面講解如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)解決實(shí)際問題。本書共分26章,內(nèi)容包括機(jī)器學(xué)習(xí)解決問題流程、問題分析與建模、數(shù)據(jù)探索與準(zhǔn)備、特征工程、模型訓(xùn)練與評價、模型部署與應(yīng)用、回歸模型、支持向量機(jī)、決策樹、集成學(xué)習(xí)、K近鄰算法、貝葉斯方法、聚類算法、關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)、正則化、深度學(xué)習(xí)中的優(yōu)化、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自編碼器、基于深度學(xué)習(xí)的語音分離方法、基于深度學(xué)習(xí)的圖像去水印方法、基于LSTM的云環(huán)境工作負(fù)載預(yù)測方法、基于QoS的服務(wù)組合問題、基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的投資組合方法、基于GAN模型的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)參數(shù)優(yōu)化方法。本書內(nèi)容全面、示例豐富,適合機(jī)器學(xué)習(xí)初學(xué)者以及想要全面掌握機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的算法開發(fā)人員,也適合高等院校和培訓(xùn)機(jī)構(gòu)人工智能相關(guān)專業(yè)的師生教學(xué)參考。

鮑亮 崔江濤 李倩 ·人工智能 ·22.4萬字

模型思維:簡化世界的人工智能模型
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對從事算法研究與算法開發(fā)的人來說,模型的學(xué)習(xí)與使用必不可少。尤其是在目前如日中天的人工智能領(lǐng)域里,人人談模型,模型也是層出不窮,讓人眼花繚亂。模型讓人又愛又恨。模型可愛的地方在于它確實(shí)能夠解決實(shí)際問題,而且其有效性一般都經(jīng)過了檢驗。模型可恨的地方在于學(xué)習(xí)模型是一件非常痛苦的事情,尤其是對人工智能的初學(xué)者來說。本書將人工智能在現(xiàn)實(shí)生活場景中解決的問題分類,并根據(jù)這個分類來介紹各種模型。書中將人工智能問題分為權(quán)重問題、狀態(tài)問題、序列問題、表示問題、相似問題和分類問題六大類,方便讀者了解各個模型之間的關(guān)系,也方便讀者理解各個模型的適用場景。本書盡量更多地介紹模型的使用場景,更多地介紹實(shí)際業(yè)務(wù)需求之間的關(guān)系,更多地采用生活中更淺顯易懂的例子,方便人工智能的初學(xué)者學(xué)習(xí)模型。本書不僅適合希望學(xué)習(xí)和運(yùn)用人工智能模型到具體應(yīng)用場景的企業(yè)工程師、科研院所的學(xué)生和科研人員,也適合對人工智能模型感興趣的讀者,使其將模型思維應(yīng)用到生活中。

龔才春 ·人工智能 ·21.8萬字

AI與區(qū)塊鏈智能
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本書主要討論在智能經(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的商業(yè)認(rèn)知升級。全書包括從信息技術(shù)到智能經(jīng)濟(jì)、區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用與場景、人工智能技術(shù)應(yīng)用與場景、智能經(jīng)濟(jì)時代的商業(yè)趨勢四部分,共20講內(nèi)容。本書通過跨學(xué)科研究,構(gòu)建了一整套認(rèn)知人工智能技術(shù)與區(qū)塊鏈智能技術(shù)的方式。書中不僅從計算機(jī)科學(xué)視角討論了技術(shù)與產(chǎn)業(yè)應(yīng)用,還從經(jīng)濟(jì)學(xué)、管理學(xué)和信息技術(shù)哲學(xué)視角分析了技術(shù)應(yīng)用所帶來的商業(yè)邏輯的變化和商業(yè)認(rèn)知的升級。本書在強(qiáng)調(diào)計算機(jī)科學(xué)技術(shù)帶來的產(chǎn)業(yè)發(fā)展和生態(tài)變化的同時,還指出技術(shù)對經(jīng)濟(jì)的內(nèi)在影響是通過復(fù)雜的系統(tǒng)演化逐步實(shí)現(xiàn)的。本書可作為高等院校計算機(jī)科學(xué)、經(jīng)濟(jì)管理學(xué)等專業(yè)本科生或研究生的教材,也可供數(shù)字經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的研究者學(xué)習(xí)參考。此外,普通讀者可將本書作為了解智能經(jīng)濟(jì)和數(shù)字經(jīng)濟(jì)學(xué)的一本通識類書籍來閱讀。

劉志毅 ·人工智能 ·23萬字

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