本书首先在分析国内外智能交通系统建设现状的基础上，提出了智慧交通云的概念，并对智慧交通云做了简要介绍，深入讲解了云计算的关键技术、智慧交通云的总体框架、智慧交通云的建设内容；然后就智慧交通云的关键技术，如基于云计算的交通信息采集与处理、基于云计算的交通控制、基于云计算的交通诱导、基于云计算的交通控制与诱导协同等进行了详细的论述，最后探讨了智慧交通云系统设计的相关问题。 本书可供道路交通管理部门、建设部门、科研机构和生产厂家等参考，也可作为交通类、计算机类相关专业本科生、研究生的参考资料。

本书从人工智能、机器学习和深度学习三者的关系开始，以深度学习在计算机视觉、自然语言处理和推荐系统的应用实践为主线，逐步剖析模型原理和代码实现。书中的内容深入浅出，通过原理与代码结合、产业实践和作业结合的方式，帮助读者更好地掌握深度学习的理论知识和深度学习开源框架的使用方法。为了让更多的读者从中受益，快速应对复杂多变的AI应用，书中还 介绍了各种模型资源和辅助工具，旨在帮助读者在人工智能的战场上和“AI大师”一样无往不利。 人工智能是一门跨学科的技术，本书既可作为深度学习的入门读物，又可作为人工智能或相关学科本科生和研究生的教材，还可供AI爱好者和从业者使用。

本书适合那些对人工智能感兴趣，且具备一定移动终端应用程序开发经验的读者。如果您掌握一定的JAVA 、C++或Python语言开发知识，同时具备Android操作系统或IOS操作系统的应用的开发经验，将能迅速掌握基本的移动终端人工智能应用开发方法。如果您只是对人工智能技术感兴趣，相信本书也能带您了解人工智能技术是如何在移动终端上部署和运行的。

自然语言在语法、语义和语用三个平面上的结构统称为语言结构，通过计算得到语言结构是自然语言理解的核心任务。语言结构计算可以泛化为识别语言单元和建立语言单元之间的关系、为语言单元和关系赋予属性的过程。本书利用网格结构分析语言单元和关系，通过键值方式对其属性进行描述和计算，采用数据表解析不同类型的知识，借助有限状态自动机剖析语言的具体应用场景。这种基于网格的自然语言结构分析框架（Grid based Parsing Framework，GPF）具有良好的包容性，通过可编程的脚本和数据交换标准接口，融合了深度学习的参数计算和基于符号的知识计算。GPF为自然语言处理研究和应用提供了新的研究思路和计算框架。 本书适合专业为自然语言处理、计算语言学以及与语言学本体研究有关的学生当作教材，也可以作为高等院校人工智能、信息科学研究、大数据分析等相关专业的参考书。同时，本书也适合对语料库建设与应用感兴趣的人员阅读。

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本书全面综合地介绍了知觉学习的现象、理论和应用，重点关注视觉领域。本书首先对知觉学习的原理进行阐述，然后探讨知觉学习的基本现象（学习和迁移）和机制（噪声特性、生理学证据）。同时，介绍知觉学习的计算模型，强调反馈对知觉学习的重要性，并讨论任务、注意力和奖励在知觉学习中的作用，对比视觉知觉学习和其他感官领域学习，讨论知觉学习的现有应用，并提出优化框架。本书适合知觉学习领域的学生、研究人员及相关从业者阅读参考。

本书主要面向光电信息科学与工程专业的本科实验教学。全书共8章，内容涵盖光电信息实验基础知识、应用光学的8个实验项目、物理光学的8个实验项目、激光原理与技术的8个实验项目、光纤原理与技术的6个实验项目、光电图像处理技术的6个实验项目、光电子学实验的6个实验项目以及半导体物理的6个实验项目，共计48个实验项目。实验项目内容在精选经典光电信息实验项目的基础上，新增设计了16个新型光电信息实验项目，将激光、光学、光纤、图像处理、半导体等技术领域近期新的科研进展引入教学实验，以适应光电信息技术快速发展的要求。

本书的写作初衷是，从学者的角度，用一种通俗易懂的方式，将基于深度学习的目标检测的相关论文中的理论和方法呈现给读者，同时针对作者在深度学习教学过程中遇到的难点，进行深入的分析和讲解。本书侧重对卷积神经网络的介绍，而深度学习的内容不止于此。所以，作者将深度学习分为有监督学习、无监督学习和强化学习三类，将图像分类、目标检测、人脸识别、语音识别、双向生成对抗网络和AlphaGo等应用场景归入不同的类别，并分别对其原理进行了概括性的讲解。本书适合有一定深度学习或目标检测学习基础的学生、研究者、从业者阅读。

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