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人機物融合群智計算
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隨著物聯網和人工智能技術的快速發展與加速融合,智能物聯網(AIinIoT,AIoT)正成長為一個具有具有廣泛發展前景的新興前沿領域。物聯網智能應用和服務已經逐步融入國家重大需求和民生的各個領域,如智慧城市、智能制造、無人駕駛、智慧農業、健康衛生、國防軍事等。在智能物聯網背景下,人(智能手機、可穿戴設備等)、機(云設備/邊緣設備)、物(物聯網終端)這三種基礎要素正在走向協作和融合,邁向人機物融合群智計算時代。人機物融合群智計算(CrowdHMI)是指利用人/機/物感知能力的差異性、計算資源的互補性、節點間的交互性,通過協同感知、分布式學習、群智知識遷移等來解決單獨利用某種智能難以解決的復雜問題,進而構建具有自學習、自組織、自適應、可遷移能力的智慧空間。其潛在的研究挑戰包括人機物群智融合機理,人機物協作群智感知,自學習增強與自適應演化(深度模型壓縮、遷移學習、元學習、終身學習等),群體分布式學習模型(邊緣智能、端邊云協同計算、多智能體強化學習、聯邦學習等)方面。本書將為大家介紹人機物融合群智計算的基礎理論、概念模型、研究挑戰與關鍵技術、典型應用,并對其未來發展方向進行展望。本書可以為物聯網、人工智能、工業互聯網、智慧城市、智能制造等領域的科研人員和IT從業者提供創新的發展視角及相關理論、方法與技術支撐,也可作為相關專業高年級本科生和研究生課程教材。

郭斌 劉思聰 於志文 ·人工智能 ·44.4萬字

機器人SLAM導航:核心技術與實戰
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機器人SLAM導航的一大痛點是很難做到理論與實戰相結合,而本書可謂“百科全書”式講解,可幫助硬件、軟件、算法等不同領域的研究開發人員走出“調參”困境,終結面對硬件和深奧算法時的束手無策,加快算法在實際機器人產品的工程落地與系統性技術突破。本書以ROS編程、傳感器、底盤等機器人開發所涉及的軟硬件基礎知識為切入點,逐步引出SLAM和導航兩大領域核心算法,并結合Cartographer、LOAM、ORB-SLAM、VINS、CNN-SLAM、DeepVO、ros-navigation、TEB、RRT等熱門開源算法對SLAM和導航的數學原理、代碼框架及實操進行深度剖析。本書分為4篇,一共13章。編程基礎篇(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知識,為后續學習打好必要的編程基礎。硬件基礎篇(第4~6章),通過對機器人傳感器、機器人主機和機器人底盤的討論,幫助缺少硬件基礎的開發者系統認識機器人硬件,并更好地理解軟件與硬件之間的協同關系。SLAM篇(第7~10章),以各個具體的SLAM系統實現為例,進一步介紹SLAM算法的代碼框架以及核心算法的細節實現。自主導航篇(第11~13章),基于具體自主導航系統實現,剖析自主導航算法的代碼框架以及核心算法的細節實現,并通過一個真實機器人案例向大家介紹應用SLAM導航技術進行開發的完整流程。

張虎 ·人工智能 ·30.9萬字

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