计算机科学理论与基础知识
-
Python应用开发技术廖建尚本书主要介绍Python应用开发技术,包括Python编程基础、Python编程进阶、Python嵌入式应用开发、Python通信应用开发、Python机器视觉应用开发和Python综合应用开发。本书先深入浅出地介绍相关的理论知识,再进行案例的开发实践,将理论知识的学习和案例开发的实践紧密地结合起来,有助于读者快速掌握相关技术。本书给出了完整的案例开发代码,读者可以在开发代码的基础上快速地进行二次开发。
-
中国电子信息工程科技发展研究中国信息与电子工程科技发展战略研究中心控制技术是前三次工业革命的重要使能技术,分别实现了机械自动化、电气自动化和信息自动化。面向第四次工业革命,实现知识自动化是本学科的重要使命,研究以工业人工智能为代表的新算法、研制以人参与的信息物理系统为代表的新型控制系统,成为本学科领域的两个主要发展任务。新一代信息通信技术飞速发展,以感知、决策和执行为代表的领域基本方法和技术呈现出全新发展趋势。《中国电子信息工程科技发展研究.控制专题》充分结合上述新使命、新任务、新趋势,对国内外研究现状、进展和热点进行论述,同时指出我国应重点发展的方向,以期为控制/自动化领域发展规划提供参考。
-
基于TensorFlow的图像生成(英)Soon Yau Cheong(张舜尧)本书是一本使用深度学习生成图像和视频的实用指南。书中深入浅出地介绍了基于TensorFlow生成图像的基本原理。本书有三部分共10章,部分介绍使用TensorFlow生成图像的基本知识,包括概率模型、自动编码器和生成对抗网络(GAN);第二部分通过一些应用程序案例介绍具体的图像生成模型,包括图像到图像转换技术、风格转换和人工智能(AI)画家案例;第三部分介绍生成对抗网络的具体应用,包括高保真面孔生成、图像生成的自我关注和视频合成。本书内容详尽、案例丰富,通过阅读本书,读者不仅可以理解基于TensorFlow生成图像的基本原理,还可以真正掌握图像生成的技能。本书适合图像处理、计算机视觉和机器学习等专业的本科生、研究生及相关技术人员阅读参考。
-
移动机器人自主控制倪建军本书系统研究了移动机器人自主控制问题,着重研究了各种人工智能理论与方法在移动机器人自主导航与路径规划、机器人视觉与环境感知、机器人同步定位与建图、多机器人协作等方面的具体解决思路,并给出实验结果和分析。全书分为8章,包括绪论、移动机器人导航、移动机器人路径规划、机器人视觉技术、机器人环境感知、机器人同步定位与建图、多机器人协作以及移动机器人自主控制进展与展望。
-
大学计算机基础教程陈立潮 曹建芳 主编;宋晓霞 刘继华 副主编本教程根据《大学计算机基础课程教学基本要求》,以计算思维为理念、信息素养培养为核心、问题求解为目标,介绍了大学计算机基础的知识体系和教学内容,主要包括:计算机与计算思维、计算机原理与系统、算法设计、程序设计语言、数据库、网络与信息安全、办公自动化、数字媒体处理、计算新技术、计算机职业素养等内容。教程在编写上不仅采用了新形态教材规范,而且在每章给出了延伸与拓展知识,增强学习的主动性和思维空间,是一部适应新时期大学计算机基础教学的教程。 本教程内容丰富、知识新颖,可作为大学非计算机专业大学计算机基础教程,也适应各类学习计算机技术的工程和技术人员参考。
-
工赋万物上海市工业互联网协会 编当前,全球新一轮科技革命和产业变革方兴未艾,数字化正以不可逆转的趋势重塑生产、生活和生态体系。本书是上海市工业互联网协会联合工赋诸葛会专家组,就全面推进城市数字化转型,建设具有世界影响力的国际数字之都的一次总结。是上海市勇立潮头,在全国率先启动知识化、质量型、数字孪生的工业转型之路的一次展示。
-
动态批量与预测时阈慕银平,靖富营预测时阈的确定对动态批量的生产至关重要,较长的预测时阈意味着要处理更多的未来数据信息,会导致大量人力、物力和时间的消耗,而较短的预测时阈将导致未来数据信息的缺失,造成决策结果的不准确和成本的增加。本书研究系统地研究动态批量决策与预测时阈问题。
-
深度学习与机器人张锐暂缺简介...
-
认识电竞[加]威廉·科利斯 后浪几乎在一夜之间,电子竞技迅速发展成为人类历史上规模最大的娱乐项目和体育现象。本书将为对此感兴趣的读者解答:电子竞技到底是什么,怎么这么快就这么火了?《英雄联盟》《绝地求生》是如何成为爆款的?视频游戏到底会走向何方?要想在这一行里找到自己的定位、取得成功,需要掌握哪些知识?无论你是忠实玩家、好奇家长,还是试图了解这一新兴行业的投资人,都不可错过这本权威指南。除了介绍产业生态、历史,作者还精心编选收录了知名业界人士的访谈,通过其中交织着信任、背叛与各种“极限操作”的故事,去探寻规律、解释过去、展望未来。还等什么呢?让我们乘上这班“特快专列”,进入虚拟世界吧。
-
基于集成学习的文本情感分类问题研究王刚本书是近年来作者对文本情感分类研究成果及经验的总结。本书针对文本情感分类中存在的高维数据、非均衡数据和无标签数据等问题,将泛化能力和适应性较强的集成学习引入文本情感分类问题的研究中,系统比较各类集成学习方法在文本情感分析中的有效性,以此为基础分别研究基于POS-RS的文本情感分类问题、基于非均衡数据分类的文本情感分类问题,以及基于半监督学习的文本情感分类问题。