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人工智能:商業化落地實戰
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人工智能的發展已經成為趨勢。在這一時代背景下,本書選取最具代表性的AI科技與AI產品進行系統的講述。在介紹理論時,本書會結合經典案例進行解讀,以便讓晦澀的理論變得易于理解。而且書中選取的案例都極具代表性,以便文章的內容更加生動形象,活潑有趣。當然,本書并不是簡單的案例描述,而是系統分析AI產品案例成功的要點,讓致力于AI產品落地的讀者能夠學到更多的落地技巧。本書介紹的大量優秀的AI應用、AI產品、AI專家及AI公司的案例,非常具有參考價值。例如,亞馬遜的Echo智能音箱、IBM的智能醫療、谷歌的無人駕駛、百度的度秘智能語音系統等。這些優秀的AI公司及AI產品案例,能夠為其他有志于打造AI業務的企業提供良好的借鑒。在語言風格上也更接地氣,更具生活氣息。另外,選取的這些優秀案例,都是近年來最時尚、最成功的商業案例,具有較強的時效性。通過對本書的閱讀,讀者能夠對AI的歷史、發展現狀及發展前景有一個清晰的認知。本書選取的案例大多與生活場景相關,能夠與我們的衣食住行、娛樂文藝相聯系,因而讀者在讀書的過程中會有身臨其境的感覺。另外,本書架構完整,邏輯清晰,語言表述嚴謹,但又不失活潑,將為讀者提供愉快的閱讀體驗。

韓東 陳軍 ·自動化 ·12.8萬字

大數據平臺異常檢測分析系統的若干關鍵技術研究
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大數據技術生態體系中的各類技術構件本身沒有可自省的安全機制,構件間使用的RPC協議也沒有安全機制,大數據平臺的安全性面臨著巨大挑戰,如何高效、快速地檢測大數據平臺中的應用異常對提高大數據平臺的安全性具有重要意義。本書在介紹相關研究工作及相關基礎內容之后,主要針對大數據平臺的應用層日志數據,研究了平臺異常的檢測與分析問題,構建了大數據平臺異常的離線檢測分析的方法體系及實時檢測的機制。研究了基于數據流二重概念漂移檢測的增量學習、分布式日志的最大頻繁序列模式挖掘算法、基于最大頻繁模式的動態規則庫構建算法、基于Web會話流的分布式實時異常定位算法、基于最大信息系數的在線異常檢測算法、基于聚類分析的離線異常檢測算法、基于相鄰請求的動態時間閾值會話識別算法、基于會話特征相似性模糊聚類的SFAD異常檢測算法、基于貝葉斯粒子群的異常檢測算法、平臺異常時的推測式任務調度策略、基于實時負載的推測式任務調度算法。分析了大數據平臺異常檢測分析(RADA)系統在實現時所采用的大數據技術與組件技術選型,針對RADA系統進行了深入的結構化分析,介紹了基于融合架構的RADA系統概要設計,研究了RADA系統的詳細設計與實現方法,完整地總結了大數據平臺異常的實時檢測技術與分析RADA系統的關鍵技術。

肖如良 ·自動化 ·12.6萬字

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