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細說機器學習:從理論到實踐
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《細說機器學習:從理論到實踐》從數學知識入手,詳盡細致地闡述機器學習各方面的理論知識、常用算法與流行框架,并以大量代碼示例進行實踐。本書內容分為三篇:第一篇為基礎知識,包括機器學習概述、開發環境和常用模塊、特征工程、模型評估、降維方法等內容。本篇詳細而友好地介紹機器學習的核心概念與原理,并結合大量示例幫助讀者輕松入門。第二篇為算法應用,涵蓋機器學習最重要與高頻使用的模型,包括K-Means聚類、K最近鄰、回歸、決策樹、樸素貝葉斯、支持向量機、神經網絡等內容。本篇不僅詳細講解各個算法的原理,還提供大量注釋詳盡的代碼示例,使這些算法變得直觀易懂。第三篇為拓展應用,包括集成學習、深度學習框架TensorFlow與PyTorch入門、卷積網絡、激活函數以及模型微調與項目實戰。本篇內容更加前沿與高級,帶領讀者跨過機器學習的門檻,進行真實項目的實踐與部署。《細說機器學習:從理論到實踐》內容豐富、系統且實用,大量相關代碼示例貼近實戰,能夠為讀者學習機器學習打下扎實的基礎,并真正掌握運用這些知識與算法解決實際問題的技能。適合機器學習入門者、大學生、人工智能從業者,以及各行業技術人員和科研人員使用,也可作為培訓機構和大專院校人工智能課程的教學用書。

凌峰編著 ·基礎知識 ·17.6萬字

計算光刻與版圖優化
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光刻是集成電路制造的核心技術,光刻工藝成本已經超出集成電路制造總成本的三分之一。在集成電路制造的諸多工藝單元中,只有光刻工藝可以在硅片上產生圖形,從而完成器件和電路三維結構的制造。計算光刻被公認為是一種可以進一步提高光刻成像質量和工藝窗口的有效手段。基于光刻成像模型,計算光刻不僅可以對光源的照明方式做優化,對掩模上圖形的形狀和尺寸做修正,還可以從工藝難度的角度對設計版圖提出修改意見,最終保證光刻工藝有足夠的分辨率和工藝窗口。本書共7章,首先對集成電路設計與制造的流程做簡要介紹,接著介紹集成電路物理設計(版圖設計)的全流程,然后介紹光刻模型、分辨率增強技術、刻蝕效應修正、可制造性設計,最后介紹設計與工藝協同優化。本書內容緊扣先進技術節點集成電路制造的實際情況,涵蓋計算光刻與版圖優化的發展狀態和未來趨勢,系統介紹了計算光刻與刻蝕的理論,論述了版圖設計與制造工藝的關系,以及版圖設計對制造良率的影響,講述和討論了版圖設計與制造工藝協同優化的概念和方法論,并結合具體實施案例介紹了業界的具體做法。本書不僅適合集成電路設計與制造領域的從業者閱讀,而且適合高等院校微電子相關專業的本科生、研究生閱讀和參考。

韋亞一等 ·基礎知識 ·14萬字

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