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本书面向智能信息处理研究的前沿领域，针对群体智能优化算法及其应用中的关键问题，系统的讨论了新型群体智能优化算法以及群体智能优化算法在三维模型处理和可信软件测试中应用，比较全面的反映了国内外在文物三维模型智能处理和基于搜索的可信软件测试的*新研究进展。内容包括经典群体智能优化算法、社会认知优化算法在多个经典问题中的应用、自然社会认知优化算法、混沌细菌群体趋药算法、三维模型多特征提取、基于证据和区间数的智能三维模型融合匹配识别方法、基于群体智能的文物三维模型全局*优匹配算法、基于群体智能的三维模型配准算法、基于粒子群算法的测试数据生成及优化、基于改进粒子群优化的测试用例扩增方法、基于蚁群算法的组合测试数据生成与优化。

TensorFlow 是谷歌公司开发的深度学习框架，也是目前深度学习的主流框架之一。本书从深度学习的基础讲起，深入TensorFlow框架原理、模型构建、源代码分析和网络实现等各个方面。全书分为基础篇、实战篇和提高篇三部分。基础篇讲解人工智能的入门知识，深度学习的方法，TensorFlow的基础原理、系统架构、设计理念、编程模型、常用API、批标准化、模型的存储与加载、队列与线程，实现一个自定义操作，并进行TensorFlow源代码解析，介绍卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的演化发展及其TensorFlow实现、TensorFlow的高级框架等知识；实战篇讲解如何用TensorFlow写一个神经网络程序并介绍TensorFlow实现各种网络（CNN、RNN和自编码网络等）并对MNIST数据集进行训练，讲解TensorFlow在人脸识别、自然语言处理、图像和语音的结合、生成式对抗网络等方面的应用；提高篇讲解TensorFlow的分布式原理、架构、模式、API，还会介绍TensorFlow XLA、TensorFlow Debugger、TensorFlow和Kubernetes结合、TensorFlowOnSpark、TensorFlow移动端应用，以及TensorFlow Serving、TensorFlow Fold和TensorFlow计算加速等其他特性。最后，附录中列出一些可供参考的公开数据集，并结合作者的项目经验介绍项目管理的一些建议。

自2015年以来，中国科学技术协会先后组织近300位院士及专家对我国在信息技术、智能材料、智能制造、智能能源、智能生活等重点领域的科学、技术和产业创新力进行了研判与评估，从多个侧面分析和揭示了我国在这些领域重点方向的科技发展水平及国际定位。本书系统总结与汇编了上述研究成果，全书由三部分组成： 在*部分“面向智能社会的国家创新力定性评估”中，通过专家对相关创新力评估指标打分的方式，对五大重点领域中31个方向的科学创新力、技术创新力和产业创新力进行了评价，从而形成各方向的创新力定性评估结论； 在第二部分“面向智能社会的国家创新力定量评估”中，通过对文献、专利进行计量统计的方式，对五大重点领域中的27个方向进行了评价，从而形成各方向的创新力定量评估结论； 在第三部分“面向智能社会的若干产业创新力评估”中，对大数据、第五代移动通信技术、无人驾驶汽车、智能终端四个典型产业的国内外产业生态进行了分析。希冀读者通过本书对我国在重点领域的科技发展水平有一个系统而全面的认识。