暂缺简介...

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这是一本讲解NPU硬件架构设计与技术实现的著作。作者将自己在CPU、GPU和NPU领域15年的软硬件工作经验融会贯通，将四代NPU架构设计经验融为一体，将端侧和云侧NPU架构合二为一，总结并提炼出本书内容。本书主要讨论神经网络硬件层面，尤其是芯片设计层面的内容，主要包含神经网络的分析、神经网络加速器的设计以及具体实现技术。通过阅读本书，读者可以深入了解主流的神经网络结构，掌握如何从零开始设计一个能用、好用的产品级加速器。通过阅读本书，你将：？透彻理解与深度学习相关的机器学习算法及其实现？学会主流图像处理领域神经网络的结构？掌握加速器运算子系统和存储子系统的设计？摸清加速器设计中遇到的具体问题及其解决方法？了解NPU架构需要考虑的控制通路和数据通路

本书是机器学习入门书籍，面向需要提升数据科学技能的开发人员和需要提升编程技能的数据科学家，涵盖了从机器学习基础概念到完整解决方案的各个方面。本书共分为五个部分，主要内容包括人工智能基础知识、实现机器学习解决方案的步骤、微软的ML.NET库、实用的机器学习算法、神经网络、AI云服务等，并且免费提供使用ML.NET库构建的代码示例。

本书从人工智能（AI）项目管理中的实际困难出发，覆盖通用项目管理、通用人工智能、特定领域人工智能三个层次的问题。重点讨论治理、范围、进度和质量四个大类的问题，并提供一系列适用于AI项目管理的基本框架、分析思路和翔实可用的模板、思维图表和流程，帮助读者快速理解人工智能项目管理的特点，并应用到具体的项目中，解决具体的问题。 全书内容可概括为两大部分——“地基”和“上层建筑”。首先覆盖了项目、行业和人这三个基础主题，让AI项目管理能够站在一个稳定的基础知识（地基）上。之后，重点概述了范围、进度和质量三个部分，还将资源、风险、相关方等几个管理领域穿插在各个章节中，这些主题形成了应用部分（上层建筑）。 本书对人工智能项目中的管理人员、算法专家、开发人员、业务人员和领域专家，都会带来一定的帮助。

随着深度学习、大规模预训练模型和生成式人工智能的进展，机器学习已成为解决很多工程和科学问题的**方案。《概率机器学习》一书从概率建模和统计推断的角度系统介绍机器学习的基本概念、经典算法及前沿进展。主要内容包括概率机器学习基础、学习理论、概率图模型、近似概率推断、高斯过程、深度生成模型、强化学习等。全书从实例出发，由浅入深，直观与严谨相结合，并提供了延伸阅读内容和丰富的参考文献。

本书反映了过去十年间机器人领域的一系列变化，通过案例研究和例题来讲解机器人运动学、动力学和控制。本书对机器人控制和数学基础的讲解尤为深入且系统，首先介绍机器人学和运动控制的基础，之后深入研究控制理论和非线性系统分析，并以双连杆机器人为例将本书所涵盖的内容融为一体。第2版新增了关于移动机器人和欠驱动机器人的两章，修订了关于视觉、控制和运动规划的部分，涵盖碰撞躲避和轨迹优化等内容。此外，本书还扩展了大量例题、仿真、习题和案例研究，广泛适用于本科生和研究生的教学。

本书详细介绍VEX IQ第2代机器人的硬件、软件、编程、搭建等内容，并且通过丰富的搭建编程案例来帮助读者实践操作，提升机器人知识和技能，同时重点分享了真实宝贵的参赛选手和家长亲述的参赛经验、收获与心得。学习机器人、参加竞赛不仅仅要求搭建和编程知识，更需要发现问题、解决问题、团队协作、抗压克难的能力和精神，同时通过参加竞赛还可以获得更宝贵的成长经验。本书正是基于此目的，帮助读者既学习机器人知识和搭建技能，又可以拓展想象力、锻炼动手能力，并提高问题解决能力，同时深入了解第一手的参赛信息和心得体会，可以更深入、更高层次地理解机器人的学习和竞赛。本书可以作为VEX IQ机器人学习者、教师学习用书，也可以作为机器人竞赛选手参考用书。

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