医用电子体温计hi是什么原因

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(zhǎng)為一個(gè)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(yīng)用和服務(wù)已經(jīng)逐步融入國(guó)家重大需求和民生的各個(gè)領(lǐng)域，如智慧城市、智能制造、無(wú)人駕駛、智慧農(nóng)業(yè)、健康衛(wèi)生、國(guó)防軍事等。在智能物聯(lián)網(wǎng)背景下，人（智能手機(jī)、可穿戴設(shè)備等）、機(jī)（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(jī)物融合群智計(jì)算時(shí)代。人機(jī)物融合群智計(jì)算（CrowdHMI）是指利用人/機(jī)/物感知能力的差異性、計(jì)算資源的互補(bǔ)性、節(jié)點(diǎn)間的交互性，通過(guò)協(xié)同感知、分布式學(xué)習(xí)、群智知識(shí)遷移等來(lái)解決單獨(dú)利用某種智能難以解決的復(fù)雜問(wèn)題，進(jìn)而構(gòu)建具有自學(xué)習(xí)、自組織、自適應(yīng)、可遷移能力的智慧空間。其潛在的研究挑戰(zhàn)包括人機(jī)物群智融合機(jī)理，人機(jī)物協(xié)作群智感知，自學(xué)習(xí)增強(qiáng)與自適應(yīng)演化（深度模型壓縮、遷移學(xué)習(xí)、元學(xué)習(xí)、終身學(xué)習(xí)等），群體分布式學(xué)習(xí)模型（邊緣智能、端邊云協(xié)同計(jì)算、多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)、聯(lián)邦學(xué)習(xí)等）方面。本書(shū)將為大家介紹人機(jī)物融合群智計(jì)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(yīng)用，并對(duì)其未來(lái)發(fā)展方向進(jìn)行展望。本書(shū)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(jí)本科生和研究生課程教材。

·44.4萬(wàn)字

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深度學(xué)習(xí)

《深度學(xué)習(xí)》由全球知名的三位專家IanGoodfellow、YoshuaBengio和AaronCourville撰寫，是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域奠基性的經(jīng)典教材。全書(shū)的內(nèi)容包括3個(gè)部分：第1部分介紹基本的數(shù)學(xué)工具和機(jī)器學(xué)習(xí)的概念，它們是深度學(xué)習(xí)的預(yù)備知識(shí)；第2部分系統(tǒng)深入地講解現(xiàn)今已成熟的深度學(xué)習(xí)方法和技術(shù)；第3部分討論某些具有前瞻性的方向和想法，它們被公認(rèn)為是深度學(xué)習(xí)未來(lái)的研究重點(diǎn)。《深度學(xué)習(xí)》適合各類讀者閱讀，包括相關(guān)專業(yè)的大學(xué)生或研究生，以及不具有機(jī)器學(xué)習(xí)或統(tǒng)計(jì)背景、但是想要快速補(bǔ)充深度學(xué)習(xí)知識(shí)，以便在實(shí)際產(chǎn)品或平臺(tái)中應(yīng)用的軟件工程師。

·43.8萬(wàn)字

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人工智能注意力機(jī)制：體系、模型與算法剖析

“注意”作為一切思維活動(dòng)的起點(diǎn)，一直是哲學(xué)、心理學(xué)和認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)的重點(diǎn)研究對(duì)象。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，人類對(duì)注意力機(jī)制的模擬和應(yīng)用成為計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的熱點(diǎn)研究方向——讓計(jì)算機(jī)能夠具有類似人類的注意力機(jī)制，使其能夠有效地應(yīng)用于對(duì)數(shù)據(jù)的理解和分析。Transformer模型誕生后，注意力機(jī)制在人工智能各大重要領(lǐng)域的研究和應(yīng)用更是如火如荼，成果豐碩。從注意力機(jī)制這一重要角度入手，闡述注意力機(jī)制的產(chǎn)生背景和發(fā)展歷程，通過(guò)詳實(shí)的理論剖析，以深入淺出的方式著重介紹注意力機(jī)制在計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理，以及多模態(tài)機(jī)器學(xué)習(xí)三大人工智能方向中的應(yīng)用思路、模型與算法。以人工智能相關(guān)專業(yè)研究人員，特別是計(jì)算機(jī)視覺(jué)與自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域的研發(fā)人員作為主要讀者對(duì)象，一方面幫其梳理技術(shù)的發(fā)展脈絡(luò)、開(kāi)拓思路、構(gòu)建完整的認(rèn)知體系；另一方面為其剖析算法原理、深刻理解算法細(xì)節(jié)。

·40.7萬(wàn)字

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機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow（原書(shū)第3版）

本書(shū)分為兩大部分：第一部分主要基于Scikit-Learn，介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)算法；第二部分則使用TensorFlow和Keras，介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)。此外，附錄部分的內(nèi)容也非常豐富，包括課后練習(xí)題解答、機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目清單、SVM對(duì)偶問(wèn)題、自動(dòng)微分和特殊數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等。書(shū)中內(nèi)容廣博，覆蓋了機(jī)器學(xué)習(xí)的各個(gè)領(lǐng)域，不僅介紹了傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，包括支持向量機(jī)、決策樹(shù)、隨機(jī)森林和集成方法，還提供了使用Scikit-Learn進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的端到端訓(xùn)練示例。作者尤其對(duì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了深入的探討，包括各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)，以及如何使用TensorFlow/Keras庫(kù)來(lái)構(gòu)建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。本書(shū)兼顧理論與實(shí)戰(zhàn)，既適合在校學(xué)生，又適合有經(jīng)驗(yàn)的工程師。

·39.5萬(wàn)字

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一本書(shū)讀懂智能家居核心技術(shù)

本書(shū)圍繞智能家居的核心技術(shù)，對(duì)家庭數(shù)字化和智能化的5個(gè)關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域進(jìn)行專業(yè)、深層次的講解，并以具體的產(chǎn)品示例介紹智能家居的現(xiàn)狀、產(chǎn)品和特點(diǎn)，指出智能家居的發(fā)展機(jī)遇和趨勢(shì)。本書(shū)首先簡(jiǎn)要回顧了數(shù)字家庭信息技術(shù)和通信互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展歷程，介紹了各種技術(shù)聯(lián)盟和標(biāo)準(zhǔn)組織；然后分別對(duì)數(shù)字家庭內(nèi)部的網(wǎng)絡(luò)連接技術(shù)和外部的寬帶接入技術(shù)發(fā)展進(jìn)行講述和比較，讓讀者能透視家庭網(wǎng)絡(luò)中的結(jié)構(gòu)和理解數(shù)字家庭背后的技術(shù)概念；接下來(lái)闡述了家庭智能化的兩個(gè)技術(shù)支柱，即物聯(lián)網(wǎng)和人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀，它們?yōu)閿?shù)字家庭蛻變到智能家庭創(chuàng)造了技術(shù)條件；再專門介紹了家庭智能化的安全技術(shù)如何保護(hù)家庭隱私；最后對(duì)智能家居的未來(lái)進(jìn)行展望。

·39.4萬(wàn)字

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創(chuàng)新求索錄：第三集

本書(shū)收錄了李國(guó)杰院士2018年至2022年五年間寫的100余篇文章、報(bào)告、評(píng)語(yǔ)、新書(shū)序言等，反映了作者參與中央網(wǎng)信辦、國(guó)家發(fā)展改革委、工業(yè)和信息化部、科技部、中國(guó)工程院和中國(guó)科學(xué)院的咨詢課題的成果。內(nèi)容包括科技自立自強(qiáng)、理解人工智能、做強(qiáng)先進(jìn)計(jì)算、展望新興技術(shù)、戰(zhàn)略咨詢建議、人才培養(yǎng)教育等。既有宏觀的政策建議，又有關(guān)鍵的技術(shù)研究；既高屋建瓴，又落到實(shí)處。適合相關(guān)領(lǐng)域的科研人員、高校老師和學(xué)生、立志科研的青少年、信息產(chǎn)業(yè)的高管以及制定政策方針的政府工作人員。

·37萬(wàn)字

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自然語(yǔ)言處理導(dǎo)論

自然語(yǔ)言處理是人工智能的重要方向之一，被譽(yù)為人工智能皇冠上的"明珠”。它融合了語(yǔ)言學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)等多學(xué)科內(nèi)容。本書(shū)主要包含基礎(chǔ)技術(shù)、核心技術(shù)以及模型分析三個(gè)部分。基礎(chǔ)技術(shù)部分主要介紹自然語(yǔ)言處理的基礎(chǔ)任務(wù)和底層技術(shù)，包含詞匯分析、句法分析、語(yǔ)義分析、篇章分析和語(yǔ)言模型；核心技術(shù)部分主要介紹自然語(yǔ)言處理應(yīng)用任務(wù)和相關(guān)技術(shù)，主要包括信息抽取、機(jī)器翻譯、情感分析、智能問(wèn)答、文本摘要、知識(shí)圖譜；模型分析部分主要介紹基于機(jī)器學(xué)習(xí)的自然語(yǔ)言處理模型的穩(wěn)健性和可解釋性問(wèn)題。

·36.5萬(wàn)字

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智能計(jì)算系統(tǒng)：從深度學(xué)習(xí)到大模型

本書(shū)由中科院計(jì)算所、軟件所的專家學(xué)者傾心寫就，以“圖像風(fēng)格遷移”應(yīng)用為例，全面介紹智能計(jì)算系統(tǒng)的軟硬件技術(shù)棧。第2版以大模型為牽引進(jìn)行更新，第1章回顧人工智能、智能計(jì)算系統(tǒng)的發(fā)展歷程，第2、3章在介紹深度學(xué)習(xí)算法知識(shí)的基礎(chǔ)上增加了大模型算法的相關(guān)知識(shí)，第4章介紹深度學(xué)習(xí)編程框架PyTorch的發(fā)展歷程、基本概念、編程模型和使用方法，第5章介紹編程框架的工作原理，第6章回顧深度學(xué)習(xí)所用的處理器結(jié)構(gòu)從通用逐步走向?qū)Ｓ玫倪^(guò)程，第7章介紹深度學(xué)習(xí)處理器的體系結(jié)構(gòu)應(yīng)當(dāng)如何應(yīng)對(duì)大模型處理中的計(jì)算、訪存、通信瓶頸，第8章介紹基于BCL語(yǔ)言的高性能算子開(kāi)發(fā)優(yōu)化實(shí)踐，第9章介紹面向大模型的計(jì)算系統(tǒng)并以BLOOM作為驅(qū)動(dòng)范例。本書(shū)適合作為高等院校相關(guān)專業(yè)的教材，也適合人工智能領(lǐng)域的科研人員參考。

·34.9萬(wàn)字

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思維工程

本書(shū)是邏輯仿生符號(hào)主義AI第一代原型機(jī)的詳細(xì)的搭建計(jì)劃。主要內(nèi)容涉及AI核心智能系統(tǒng)：語(yǔ)言、認(rèn)知、情緒以及反映模式機(jī)制的構(gòu)建。本書(shū)中凡是對(duì)AI做出的機(jī)制層的描述都有對(duì)應(yīng)的人類智能的印證，都有對(duì)應(yīng)的模塊描述；凡是有模塊描述的都有對(duì)應(yīng)的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)。著者5年前出版了《思維工程導(dǎo)論》，之后帶領(lǐng)著100多人的團(tuán)隊(duì)經(jīng)歷了5年工程實(shí)踐，如今把過(guò)去5年的研究成果匯聚于此書(shū)。這本《思維工程》已不是泛泛而談的科普讀物，是為顛覆性技術(shù)的實(shí)踐做的最后的準(zhǔn)備。

·34.3萬(wàn)字

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人機(jī)交互：以用戶為中心的設(shè)計(jì)和評(píng)估（第6版）

本書(shū)的主題----“以用戶為中心的設(shè)計(jì)”就是要通過(guò)對(duì)用戶的深刻了解，根據(jù)用戶需求進(jìn)行設(shè)計(jì)，并且通過(guò)用戶進(jìn)行驗(yàn)證的系統(tǒng)方法。這種方法可以有效地防止產(chǎn)品可用性問(wèn)題，并能幫助設(shè)計(jì)人員設(shè)計(jì)出高水平的軟件。本書(shū)正是從軟件可用性的角度介紹了國(guó)外流行的以用戶為中心的軟件設(shè)計(jì)過(guò)程和方法。書(shū)中系統(tǒng)地論述了以用戶為中心的軟件設(shè)計(jì)的四個(gè)重要部分：人機(jī)交互分析，體驗(yàn)設(shè)計(jì)方法，用戶界面設(shè)計(jì)專題，人機(jī)交互評(píng)估等重要內(nèi)容。為讀者提供學(xué)科最前沿的信息。

·33.5萬(wàn)字

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奇點(diǎn)臨近

比爾·蓋茨、比爾·喬伊等鼎力推薦！一部預(yù)測(cè)人工智能和科技未來(lái)的奇書(shū)！在《奇點(diǎn)臨近》中，庫(kù)茲韋爾通過(guò)將進(jìn)化劃分為六大紀(jì)元，探討和分析了科學(xué)發(fā)展趨勢(shì)。演繹并預(yù)測(cè)了科技發(fā)展的未來(lái)。他大膽預(yù)測(cè)：21世紀(jì)30年代：人類大腦信息上傳成為可能。21世紀(jì)40年代：人體3.0升級(jí)版出現(xiàn)：通過(guò)基因、納米、機(jī)器人技術(shù)使人體進(jìn)化成非肉體的、可以隨意變形的形態(tài)。人們大多數(shù)時(shí)間沉浸在虛擬現(xiàn)實(shí)里（像電影《黑客帝國(guó)》所描述的那樣）。2045年：奇點(diǎn)來(lái)臨，人工智能完全超越人類智能，人類歷史將徹底改變。2045年之后：宇宙覺(jué)醒，為了超越計(jì)算機(jī)的局限性。人機(jī)智能將物質(zhì)轉(zhuǎn)化為超級(jí)計(jì)算機(jī)，最終整個(gè)宇宙變成一個(gè)超級(jí)智能，這種智能可以改變目前已知的物理定律。實(shí)現(xiàn)不同維度空間的穿越，并實(shí)現(xiàn)人類真正的永生。讓我們捧讀這《奇點(diǎn)臨近》，領(lǐng)略作者的大膽推測(cè)和嚴(yán)謹(jǐn)論證，共同期待奇點(diǎn)臨近。

·32.9萬(wàn)字

會(huì)員

人工智能及其應(yīng)用

本書(shū)為普通高等教育“十一五”國(guó)家級(jí)規(guī)劃教材。系統(tǒng)地闡述了人工智能的基本原理、方法和應(yīng)用技術(shù)，比較全面地反映了國(guó)內(nèi)外人工智能研究領(lǐng)域的最新進(jìn)展和發(fā)展方向。全書(shū)共分為11章。首先簡(jiǎn)要介紹了人工智能的發(fā)展歷史及概況；然后重點(diǎn)介紹了人工智能的知識(shí)表示方法，搜索技術(shù)和知識(shí)推理；最后詳細(xì)介紹了人工智能的主要應(yīng)用以及一些應(yīng)用實(shí)例。內(nèi)容由淺入深、循序漸進(jìn)，條理清晰，各章均有大量的例題，便于讀者掌握和鞏固所學(xué)知識(shí)，讓學(xué)生在有限的時(shí)間內(nèi)，掌握人工智能的基本原理與應(yīng)用技術(shù)，提高對(duì)人工智能習(xí)題的求解能力。

·32.3萬(wàn)字

會(huì)員

Python程序設(shè)計(jì)：人工智能案例實(shí)踐

本書(shū)共16章。第1~10章介紹Python編程，涉及人工智能、基本描述統(tǒng)計(jì)、集中趨勢(shì)和分散度量、模擬、靜態(tài)和動(dòng)態(tài)可視化、使用CSV文件、用于數(shù)據(jù)探索和數(shù)據(jù)整理的Pandas、時(shí)間序列和簡(jiǎn)單線性回歸。第11~16章提供多種實(shí)踐案例研究，涉及自然語(yǔ)言處理、Twitter數(shù)據(jù)挖掘、IBMWatson認(rèn)知計(jì)算、包含分類和回歸的有監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)、聚類無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)、包含Hadoop/Spark/NoSQL/物聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)等。

·32.1萬(wàn)字

會(huì)員

機(jī)器學(xué)習(xí)的產(chǎn)業(yè)實(shí)踐之路

本書(shū)的內(nèi)容章節(jié)分為四個(gè)部分，從技術(shù)原理到項(xiàng)目實(shí)踐再到商業(yè)戰(zhàn)略，逐層放開(kāi)視野。內(nèi)容涉及基于人工智能技術(shù)在產(chǎn)業(yè)中做創(chuàng)新業(yè)務(wù)的方法論，通過(guò)交流“思想”和“應(yīng)用方法論”，使大家掌握機(jī)器學(xué)習(xí)的深層次思想，并理解商業(yè)、產(chǎn)品和技術(shù)的深層關(guān)系。

·31.8萬(wàn)字

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機(jī)器人SLAM導(dǎo)航：核心技術(shù)與實(shí)戰(zhàn)

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(shū)可謂“百科全書(shū)”式講解，可幫助硬件、軟件、算法等不同領(lǐng)域的研究開(kāi)發(fā)人員走出“調(diào)參”困境，終結(jié)面對(duì)硬件和深?yuàn)W算法時(shí)的束手無(wú)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(shū)以ROS編程、傳感器、底盤等機(jī)器人開(kāi)發(fā)所涉及的軟硬件基礎(chǔ)知識(shí)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(kāi)源算法對(duì)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(shū)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(shí)，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(guò)對(duì)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(kāi)發(fā)者系統(tǒng)認(rèn)識(shí)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(gè)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(guò)一個(gè)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(kāi)發(fā)的完整流程。

·30.9萬(wàn)字

會(huì)員

機(jī)器學(xué)習(xí)觀止：核心原理與實(shí)踐

在寫作伊始，就把讀者設(shè)想為一位雖然沒(méi)有任何AI基礎(chǔ)，但對(duì)技術(shù)本身抱有濃厚興趣、喜歡“抽絲剝繭”、探究真相的“有識(shí)之士”。有別于市面上部分AI技術(shù)書(shū)籍從一開(kāi)始就直接講解各種“高深莫測(cè)”算法的敘述手法，《機(jī)器學(xué)習(xí)觀止：核心原理與實(shí)踐》嘗試先從零開(kāi)始構(gòu)建基礎(chǔ)技術(shù)點(diǎn)，而后“循序漸進(jìn)”地引領(lǐng)讀者前進(jìn)，最終“直搗黃龍”，贏取最后的勝利。全書(shū)據(jù)此分為5篇，共31章，內(nèi)容基本覆蓋了由AI發(fā)展歷史、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)、機(jī)器學(xué)習(xí)算法等經(jīng)典知識(shí)點(diǎn)以及深度學(xué)習(xí)、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)等較新理論知識(shí)所組成的AI核心技術(shù)。同時(shí)注重“理論聯(lián)系實(shí)踐”，通過(guò)多個(gè)章節(jié)重點(diǎn)介紹了如何在工程項(xiàng)目中運(yùn)用AI來(lái)解決問(wèn)題的諸多經(jīng)驗(yàn)以及相應(yīng)的模型算法，以期讓讀者既能享受到“知其所以然”的樂(lè)趣，還能體會(huì)到“知其然”的輕松和愉悅。

·30.2萬(wàn)字

會(huì)員

機(jī)器學(xué)習(xí)（第2版）

機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的重要技術(shù)基礎(chǔ)，涉及的內(nèi)容十分廣泛。本書(shū)涵蓋了機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)，主要包括機(jī)器學(xué)習(xí)的概述、統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)、分類、聚類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、文本分析、分布式機(jī)器學(xué)習(xí)算法等經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)，還包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)、目標(biāo)檢測(cè)、自編碼器等深度學(xué)習(xí)的內(nèi)容。此外，本書(shū)還介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的熱門應(yīng)用領(lǐng)域推薦系統(tǒng)以及強(qiáng)化學(xué)習(xí)等主題。本書(shū)深入淺出、內(nèi)容全、案例豐富，每章都提供Python程序代碼和習(xí)題，供讀者鞏固所學(xué)知識(shí)。

·30.2萬(wàn)字

會(huì)員

深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)踐（原書(shū)第2版）

本書(shū)的主題是強(qiáng)化學(xué)習(xí)（ReinforcementLearning，RL），它是機(jī)器學(xué)習(xí)（MachineLearning，ML）的一個(gè)分支，強(qiáng)調(diào)如何解決在復(fù)雜環(huán)境中選擇最優(yōu)動(dòng)作時(shí)產(chǎn)生的通用且極具挑戰(zhàn)的問(wèn)題。學(xué)習(xí)過(guò)程僅由獎(jiǎng)勵(lì)值和從環(huán)境中獲得的觀察驅(qū)動(dòng)。該模型非常通用，能應(yīng)用于多個(gè)真實(shí)場(chǎng)景，從玩游戲到優(yōu)化復(fù)雜制造過(guò)程都能涵蓋。

·29萬(wàn)字

會(huì)員

機(jī)器意識(shí)：人工智能的終極挑戰(zhàn)

自20世紀(jì)90年代以來(lái)，人們?cè)俅胃叨汝P(guān)注意識(shí)問(wèn)題，眾多哲學(xué)家、心理學(xué)家與神經(jīng)科學(xué)家在此領(lǐng)域開(kāi)展了深入的研究工作（Zelazo，2007）。與此同時(shí)，人們也開(kāi)始嘗試用計(jì)算方法讓機(jī)器裝置擁有意識(shí)能力。這類研究逐漸被稱為“機(jī)器意識(shí)”（MachineConsciousness）研究，有時(shí)也用“人工意識(shí)”（ArtificialConsciousness）或偶爾用“數(shù)字覺(jué)知”（DigitalAwareness）來(lái)稱呼這一領(lǐng)域。

·27.9萬(wàn)字

會(huì)員

智能運(yùn)維技術(shù)及應(yīng)用

智能運(yùn)維是面向產(chǎn)品全生命周期智能制造的重要組成部分。隨著感知技術(shù)、預(yù)測(cè)技術(shù)和智能技術(shù)的深度應(yīng)用，裝備維修從原來(lái)的事后維修模式、定時(shí)維修模式逐步向基于狀態(tài)的維修模式轉(zhuǎn)變，而提高裝備狀態(tài)監(jiān)測(cè)和維修決策水平是實(shí)現(xiàn)這種轉(zhuǎn)變的關(guān)鍵。本書(shū)在基于狀態(tài)的維修模式及其技術(shù)體系基礎(chǔ)上，對(duì)基于狀態(tài)的維修所涉及的數(shù)據(jù)處理、狀態(tài)監(jiān)測(cè)、趨勢(shì)預(yù)測(cè)、故障診斷、維修決策等關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行闡述，為復(fù)雜裝備制造服務(wù)和智能運(yùn)維提供技術(shù)參考。

·27.8萬(wàn)字

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人工智能

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