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MindSpore科學(xué)計(jì)算
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本書全面、系統(tǒng)地探討科學(xué)計(jì)算的背景、機(jī)器學(xué)習(xí)的重要性以及昇思MindSpore框架在科學(xué)計(jì)算中的廣泛應(yīng)用。科學(xué)計(jì)算作為一門交叉學(xué)科,融合了數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)等領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí),在現(xiàn)代科學(xué)研究和工程實(shí)踐中起著關(guān)鍵作用。本書以MindSpore為平臺(tái),深入研究這一全場(chǎng)景AI框架在科學(xué)計(jì)算中的探索與實(shí)踐,通過對(duì)基礎(chǔ)理論、行業(yè)應(yīng)用和實(shí)際案例的詳細(xì)介紹,為讀者提供全方位的學(xué)習(xí)和參考資料。全書共8章,首先詳細(xì)介紹科學(xué)計(jì)算的基礎(chǔ)理論,包括數(shù)學(xué)模型、算法原理等,為讀者打下堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。然后,通過MindSpore在電磁學(xué)、生物計(jì)算、流體力學(xué)、氣象學(xué)、材料化學(xué)及量子計(jì)算等領(lǐng)域的實(shí)際案例,幫助讀者深刻理解MindSpore在現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中的應(yīng)用,為未來的科學(xué)計(jì)算實(shí)踐提供實(shí)際的指導(dǎo)和參考。本書不僅適合AI、智能科學(xué)與技術(shù)、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、電子信息工程、自動(dòng)化等相關(guān)專業(yè)的本科生和研究生閱讀,也可為軟件開發(fā)工程師和科研人員提供深入了解MindSpore框架及其實(shí)踐的豐富資料。

陳雷編著 ·人工智能 ·15.7萬字

DeepSeek:人人都能學(xué)會(huì)的AI工具
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本書以當(dāng)下熱門的人工智能工具DeepSeek為核心,通過豐富實(shí)用的內(nèi)容,助力讀者從對(duì)DeepSeek一無所知的新手,成長(zhǎng)為能夠靈活運(yùn)用其功能解決各類問題的行家。書中選取了多個(gè)領(lǐng)域的典型應(yīng)用場(chǎng)景,如學(xué)習(xí)輔助、職場(chǎng)辦公、生活?yuàn)蕵芬约白悦襟w創(chuàng)作等,為讀者全方位展示DeepSeek的強(qiáng)大功能。全書共7章,內(nèi)容層層遞進(jìn)。第1~3章為讀者介紹了DeepSeek的功能和技術(shù)特點(diǎn)、基礎(chǔ)操作技巧和提問策略,幫助讀者快速上手。第4章~7章,分別展示了DeepSeek在不同場(chǎng)景下的應(yīng)用。在學(xué)習(xí)與寫作方面,它能查找資料、答疑解惑、創(chuàng)作文案,提升學(xué)習(xí)效率與寫作質(zhì)量;在職場(chǎng)工作中,可助力完成報(bào)告撰寫、數(shù)據(jù)分析、會(huì)議紀(jì)要整理等任務(wù),提高工作效率;在生活與娛樂領(lǐng)域,能實(shí)現(xiàn)智能問答、趣味故事創(chuàng)作、個(gè)性化娛樂推薦,豐富日常生活。第7章則深入探討DeepSeek如何助力自媒體創(chuàng)作,從創(chuàng)意構(gòu)思、內(nèi)容策劃到粉絲互動(dòng),為自媒體創(chuàng)作者提供全方位支持。無論是剛接觸人工智能的學(xué)生群體,還是希望借助AI提升工作與生活效率的職場(chǎng)人士,都能從本書中獲取實(shí)用的知識(shí)與技巧,充分發(fā)揮DeepSeek的價(jià)值。

麓山AI研習(xí)社編著 ·人工智能 ·9萬字

TensorFlow知識(shí)圖譜實(shí)戰(zhàn)
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大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來,為人工智能的飛速發(fā)展帶來前所未有的數(shù)據(jù)紅利。在大數(shù)據(jù)的“喂養(yǎng)”下,大量知識(shí)不斷涌現(xiàn),如何有效地發(fā)掘這些知識(shí)呢?知識(shí)圖譜橫空出世。本書是一本講解如何使用TensorFlow2構(gòu)建知識(shí)圖譜的入門教程,引導(dǎo)讀者掌握基于深度學(xué)習(xí)的知識(shí)圖譜構(gòu)建概念、理論和方法。本書分為13章:第1章從搭建環(huán)境開始,包含TensorFlowCPU版本和GPU版本的安裝,并通過一個(gè)知識(shí)圖譜的例子引導(dǎo)讀者開始學(xué)習(xí);第2~4章介紹TensorFlowAPI的使用;第5章是DatasetAPI,學(xué)習(xí)使用原生API處理數(shù)據(jù)的方法;第6~8章是實(shí)戰(zhàn)準(zhǔn)備部分,介紹ResNet模型、詞嵌入(wordembedding)模型、情感分類;第9~10章在“注意力模型”基礎(chǔ)上搭建了“編碼器模型”;第11~13章搭建了知識(shí)圖譜聯(lián)合抽取模型,利用本書所學(xué)知識(shí)實(shí)戰(zhàn)知識(shí)圖譜的搭建過程和性能提升方案。本書內(nèi)容詳盡、示例豐富,適合作為知識(shí)圖譜和深度學(xué)習(xí)讀者的參考書,同時(shí)也適合開設(shè)人工智能專業(yè)的大中專院校師生閱讀,還可作為高等院校計(jì)算機(jī)及相關(guān)專業(yè)教材使用。

王曉華 ·人工智能 ·9.9萬字

三維人臉建模方法研究與應(yīng)用
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真實(shí)感三維人臉建模技術(shù)是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域一個(gè)備受關(guān)注的研究熱點(diǎn),基于形變模型的三維人臉建模方法是目前建模效果最好的方法之一。本書結(jié)合作者自身的研究經(jīng)歷,回顧該領(lǐng)域的發(fā)展過程,介紹形變模型建模方法的基本原理和關(guān)鍵技術(shù)。本書可分為四部分:第一部分介紹三維人臉建模的預(yù)備內(nèi)容(發(fā)展概述、初始三維人臉樣本獲取方法、三維人臉樣本規(guī)格化的方法和目前主流的三維人臉建模方法);第二部分介紹基于形變模型的三維人臉建模方法以及筆者在此方面所做的工作包括:基于典型相關(guān)性分析的三維人臉建模,基于粒子群優(yōu)化算法的三維人臉建模方法研究;第三部分介紹三維人臉識(shí)別方面的工作,包括基于LBP的三維人臉識(shí)別,基于系數(shù)表示的三維人臉識(shí)別、基于幾何特征的三維人臉識(shí)別和帶表情三維人臉識(shí)別;第四部分介紹三維人臉建模方法的相關(guān)應(yīng)用,包括基于形變模型的三維人臉樣本生成,三維人臉?biāo)ダ蠑?shù)據(jù)生成,戴眼鏡三維人臉樣本的生成,三維人臉識(shí)別和三維人臉表情建模和識(shí)別;最后一部分是三維人臉建模在動(dòng)畫方面的應(yīng)用,包括基于MPEG-4的三維人臉動(dòng)畫研究、基于多層次模型驅(qū)動(dòng)的三維人臉動(dòng)畫研究和基于一般模型驅(qū)動(dòng)的三維人臉動(dòng)畫研究。

蓋赟 ·人工智能 ·7.7萬字

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