pg电子系统维护要多久才能完成

本書較全面地敘述了智能控制的基本理論、方法和應用。全書共分17章，主要內容為模糊控制的基本原理和應用、神經網絡控制的基本原理和應用、智能優化算法及其應用。本書系統性強，突出理論聯系實際，敘述深入淺出，適合于初學者學習。書中給出了一些智能算法的仿真實例和MATLAB仿真程序，并配有一定數量的習題和上機操作題，可作為高等院校工業自動化、計算機應用、電子工程等專業的高年級本科生和碩士研究生的教材，也適合從事工業自動化領域的工程技術人員閱讀和參考。

·9.6萬字

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樹莓派4與人工智能實戰項目

本書主要介紹樹莓派不同類型的特性，以及樹莓派入門所需要的基礎知識；涵蓋了樹莓派GPIO的不同操作方法，以及樹莓派的I2C總線、SPI總線、UART串口、PWM脈寬調制等偏硬件操作的內容；同時也為讀者準備了一些樹莓派上常見的服務類型的搭建和配置，包括樹莓派推流服務器搭建的方法，常見數據庫MariaDB、PostgreSQL的安裝配置操作，MQTT服務器的搭建配置，DHCP服務器的搭建配置等。此外，還加入了一些比較有趣的實驗，例如利用TensorFlow實現對象檢測，使用OpenCV制作一個樹莓派掃描儀，或利用OpenCV實現換鼻子的實驗，帶領讀者了解樹莓派通過攝像頭能夠實現的一些應用。本書為初學者全面入門了解樹莓派提供了很好的切入點，使讀者可以了解更多樹莓派的使用方法以及操作小技巧。同時，在整體的編程過程中使用了C語言、Python語言及Shell腳本語言等常見語言，對于擁有此類語言編程經驗的用戶更友好。希望讀者能夠在這里找到自己喜歡的實驗，并順利入門樹莓派！

·7.6萬字

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超有趣的GPT：AI公子逆襲記

AI（ArtificialIntelligence，人工智能）是如何擁有創造力的？圖像和文本生成如何做到以假亂真？什么是ChatGPT？人工智能的未來會怎樣？這些問題都會在這個有趣的故事中被一一解答。本書講述了AI公子為了在心愛的千金小姐的招親大會中獲勝而努力學習的幽默故事。本書討論了AI與人類學習的相似性，結合AI公子的學習過程講述ChatGPT核心技術的發展脈絡。本書適合對ChatGPT感興趣的人員閱讀。

·2.9萬字

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機器崛起前傳：自我意識與人類智慧的開端

這是一場關于人類認知的再發現之旅。從生命誕生到人工智能大行其道，作為宇宙中平凡的一員，我們為何能站在智能的頂端，成為萬物之靈？千百萬年前，恐龍作為地球的霸主，為什么沒有產生高級智能？從歷史長河中的國家興衰到社會組織中的群體行為，從語言分析哲學中的奇異現象到心靈哲學中的意向性，從自然科學的起源到現代科技的前沿綜述，本書從歷史上的諸多謎題出發，沿著自然科學的思維脈絡，會通陸王心學與心靈哲學，對自我意識和人類認知的起源與進化進行梳理和解讀，并將其建構為觸覺大腦假說和認知坎陷三大定律。我們生活的時代正處于機器崛起的前夜，我們對人類智能的理解將決定著明天會是一個怎樣的世界。本書將提供一個統一的認知框架，為開辟出新的知識體系提供堅實的基礎。

·14.5萬字

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自然語言處理導論

自然語言處理是人工智能的重要方向之一，被譽為人工智能皇冠上的"明珠”。它融合了語言學、計算機科學、機器學習等多學科內容。本書主要包含基礎技術、核心技術以及模型分析三個部分。基礎技術部分主要介紹自然語言處理的基礎任務和底層技術，包含詞匯分析、句法分析、語義分析、篇章分析和語言模型；核心技術部分主要介紹自然語言處理應用任務和相關技術，主要包括信息抽取、機器翻譯、情感分析、智能問答、文本摘要、知識圖譜；模型分析部分主要介紹基于機器學習的自然語言處理模型的穩健性和可解釋性問題。

·36.5萬字

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自然語言處理實踐：聊天機器人技術原理與應用

本書全面系統地介紹了聊天機器人的背景、典型應用場景，以及核心技術模塊。并圍繞問答系統、任務對話系統和閑聊系統三種聊天機器人的具體展現，從技術原理和實踐兩個方面進行闡述，適合對自然語言處理有一定基礎又想進入聊天機器人應用研發的一線研發人員學習。

·8.9萬字

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現代決策樹模型及其編程實踐：從傳統決策樹到深度決策樹

決策樹是數據分析中廣泛使用的機器學習模型，其模型簡單、算法快速且具有可解釋性。但隨著大數據的涌現，將決策樹真正應用到實踐中還面臨諸多困難。本書正是為解決這一痛點而作，旨在幫助讀者系統且全面地了解決策樹，并成功地將其用于工程實踐。

·22.1萬字

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神經網絡與深度學習：基于MATLAB的仿真與實現

本書闡述經典神經網絡及典型的深度學習（神經網絡）方法的基本架構、算法原理及相關問題。在此基礎上，介紹MATLAB中神經網絡工具箱在神經網絡、深度學習中的應用，并給出相應的應用實例。本書可作為高等院校相關專業的本科生、研究生及從事神經網絡及深度學習方面學習及研究工作的專業人員的參考書。

·13.5萬字

AR改變世界

《AR改變世界》讓我們對空間的和可穿戴的計算無處不在的新世界，以及這些技術的經濟和社會影響有了超級洞察力。你一定會喜歡這本由AR賦能的書，這使它不僅僅是一本書。就像人類的未來一樣，它被增強了！

·15.5萬字

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ChatGLM3大模型本地化部署、應用開發與微調

《ChatGLM3大模型本地化部署、應用開發與微調》作為《PyTorch2.0深度學習從零開始學》的姊妹篇，專注于大模型的本地化部署、應用開發以及微調等。《ChatGLM3大模型本地化部署、應用開發與微調》不僅系統地闡述了深度學習大模型的核心理論，更注重實踐應用，通過豐富的案例和場景，引導讀者從理論走向實踐，真正領悟和掌握大模型本地化應用的精髓。全書共分13章，全方位、多角度地展示了大模型本地化實戰的完整方案，內容包括大模型時代的開端、PyTorch2.0深度學習環境搭建、基于gradio的云上自托管ChatGLM3部署實戰、使用ChatGLM3與LangChain實現知識圖譜抽取和智能問答、適配ChatGLM3終端的Template與Chain詳解、ChatGLM3多文本檢索的增強生成實戰、構建以人為本的ChatGLM3規范化Prompt提示工程、使用ChatGLM3的思維鏈構建、GLM源碼分析與文本生成實戰、低資源單GPU微調ChatGLM3實戰、會使用工具的ChatGLM3、上市公司財務報表非結構化信息抽取實戰、上市公司財務報表智能問答與財務預警實戰。《ChatGLM3大模型本地化部署、應用開發與微調》適合大模型的初學者、有一定基礎的大模型研究人員、大模型應用開發人員。同時，《ChatGLM3大模型本地化部署、應用開發與微調》還可作為高等院校或高職高專相關專業大模型課程的教材，助力培養新一代的大模型領域人才。

·13萬字

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人工智能：智能制造

本書從人工智能技術與先進制造技術融合的角度，介紹了人工智能技術在產品設計與制造中的應用，也就是智能制造技術，著重介紹了定性立體建模和不確定性多學科設計優化等智能設計技術、設計理性知識建模和復雜產品研制工程知識管理等知識工程與管理技術，以及智能裝配序列規劃和制造過程智能計算等智能生產與制造技術，并結合具體示例介紹了相關技術方法的應用。本書可以作為高等院校機械、信息、自動化等專業的教材，也可以作為與智能制造技術相關的廣大工程技術人員的參考用書。

·18.2萬字

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遷移學習導論

遷移學習作為機器學習和人工智能領域的重要方法，在計算機視覺、自然語言處理、語音識別等領域都得到了廣泛的應用。本書的編寫目的是幫助遷移學習及機器學習相關領域的初學者快速入門。全書主要分為背景與概念、方法與技術、擴展與探索及應用與展望四大部分。在這四大部分中，我們詳盡介紹了遷移學習的背景、概念、方法和應用。除此之外，本書還配有相關的代碼、數據和論文資料，最大限度地降低初學者的學習和使用門檻。本書適合對遷移學習感興趣的讀者閱讀，也可以作為相關課程的配套教材。

·14.5萬字

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人工智能導論

當今時代，人工智能技術越來越受重視，影響著人類生活的方方面面，提高人工智能相關知識素養，十分有必要。全書是人工智能入門類基礎書，共10章，內容包括人工智能概述、機器學習、神經網絡與深度學習、智能語音處理及應用、計算機視覺處理及應用、自然語言處理及應用、知識圖譜及應用、機器人、經典智能算法Python實現、展望等。《人工智能導論》適合作為高等院校人工智能、計算機科學與技術、大數據、軟件工程或相關專業的入門教材，也適合從事相關工作的人工智能愛好者和工程師閱讀。

·15.8萬字

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計算思維與人工智能基礎

本教材共分9章：第1章計算機技術與計算思維基礎、第2章計算機中信息表示、第3章計算機系統基本組成和基本工作原理、第4章互聯網與物聯網、第5章計算機新技術、第6章計算機求解問題基礎、第7章人工智能概述、第8章搜索與博弈和第9章機器學習。

·13.4萬字

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機器人的設計與制作

本書以送餐機器人為例，從機器人的發展歷程與應用領域、機器人機械結構的建模與裝配、機器人控制電路的設計與制板和機器人控制程序的編寫與調試四個方面詳細地介紹了設計與制作機器人的過程，讓學習者通過本書的學習從而能夠自行設計和制作相應功能的機器人，服務于日常的生產生活。

·3.6萬字

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因果推斷與機器學習（修訂版）

本書是一本理論扎實，同時聯系實際應用的圖書。全書系統地介紹了因果推斷的基本知識、基于機器學習的因果推斷方法和基于因果推斷的機器學習方法及其在一些重要領域的應用。全書共分6章。第1章從結構因果模型和潛在結果框架出發，介紹因果推斷的基本概念和方法。第2章介紹近年統計和機器學習文獻中出現的一些重要的基于機器學習的因果推斷方法。第3章介紹能夠提高機器學習模型的泛化能力的因果表征學習。第4章介紹因果機器學習如何提高機器學習模型的可解釋性與公平性。第5章介紹因果機器學習在推薦系統和學習排序中的應用。第6章是對全書的一個總結和對未來的展望。本書對結合因果推斷和機器學習的理論與實踐進行了介紹。并在第1版的基礎上對一些陳舊的內容做了更新。通過閱讀本書，讀者不僅可以掌握因果機器學習的基礎理論，還可對本書中提到的論文代碼進行鉆研，從而在實踐中加深對因果機器學習的理解。

·14.1萬字

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智能家居設計：樹莓派上的Python實現

本教材拋棄傳統的面面俱到的做法，簡單介紹Python及庫的安裝后，馬上利用開源軟件Homeassistant在計算機上進行智能家居的實踐，包括語音、短信、攝像頭、飛利浦燈具、小米智能家居設備；隨后根據進一步擴大智能家居功能的目標出發，介紹Python的相關程序開發方法并把它結合到Homeassistant中；同理介紹OpenCV及其在Homeassistant的應用，包括人臉識別、運動檢測等。隨后引入樹莓派進行Homeassistant智能家居的開發，通過樹莓派在外網利用手機操作智能家居的方法。最后通過幾個綜合案例提升智能家居的開發能力。

·7.5萬字

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深度學習與目標檢測：工具、原理與算法

隨著深度學習技術的發展、計算能力的提升和視覺數據的增加，計算機視覺技術在圖像搜索、智能相冊、人臉閘機、城市智能交通管理、智慧醫療等諸多領域都取得了令人矚目的成績。越來越多的人開始關注這個領域。計算機視覺包含多個分支，其中圖像分類、目標檢測、圖像分割、目標跟蹤等是計算機視覺領域最重要的幾個研究課題。本書介紹的目標檢測技術，本質上就是通過計算機運行特定的算法，檢測圖像中一些受關注的目標。當今時代，我們很容易在互聯網上找到目標檢測算法的開源代碼，運行代碼并不是什么難事，但理解其中的原理卻有一定的難度。我們編寫本書的目的就是由淺入深地向讀者講解目標檢測技術，用相對通俗的語言來介紹算法的背景和原理，在讀者“似懂非懂”時給出實戰案例。實戰案例的代碼已全部通過線下驗證，代碼并不復雜，可以很好地幫助讀者理解算法細節，希望讀者在學習理論之后可以親自動手實踐。目標檢測的理論和實踐是相輔相成的，希望本書可以帶領讀者走進目標檢測的世界。

·8.6萬字

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計算機視覺中的深度學習

人工智能相比于人力而言具有低成本、高效率和全天候等巨大優勢，但其發展往往不能全面滿足實際場景的旺盛需求。近年來人工智能與計算機視覺的結合日益緊密，基于深度學習研究計算機視覺成為一個新方向。深度學習的特點是層次化的特征提取、規模更大、數據更多、計算更復雜。本書從介紹計算機視覺的任務入手，總結從傳統手工提取特征方法到深度學習的發展歷程。然后，針對不同層次的計算機視覺任務，結合作者團隊近年來的研究成果，以及部分學界公認的里程碑式成果，從理論層面論述深度學習在具體計算機視覺任務中的應用。本書作者來自北京郵電大學長期從事多媒體技術教學和研究的一線教師。本書適合從事圖像和視頻的處理和理解的研究人員、相關領域軟件開發人員或研究生閱讀。

·20.3萬字

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智能控制：理論基礎、算法設計與應用