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本书主要讲解了机器学习算法的基础知识，以及业界常用算法的应用。其中，项目1介绍了机器学习的定义、类型、环境搭建以及开发步骤；项目2介绍了如何进行数据预处理，包含如何对获取的原始数据进行处理、数据集的划分、数据的归一化，以及如何使用主成分分析来提取数据的主要特征等内容；其他8个项目主要介绍了目前主流的机器学习算法。每个项

《TensorFlowLite移动设备深度学习从入门到实践》循序渐进地讲解了使用TensorFlowLite开发移动设备深度学习程序的核心知识，并通过具体实例的实现过程演练了使用TensorFlowLite的方法和流程。全书共12章，分别讲解了人工智能和机器学习基础、搭建开发环境、第一个TensorFlowLite程序

本书是为高等院校计算机科学与技术、软件工程、人工智能、大数据技术、信息管理等相关专业的“人机交互技术”或“人机界面设计”等课程编写的以实验和实践为主线开展教学的主教材。全书通过一系列在网络环境下学习和实践的实验练习，把人机交互技术的概念、理论知识与技术融入实践中，加深读者对该课程的认识和理解。内容包括人机交互与用户体验

本书以轨道交通行业为背景，从人工智能在轨道交通中的应用、机器分类、图像检测、语音识别、文本分析、OCR识别以及项目实战应用案例等方面，由浅入深，全面、系统地介绍了人工智能技术服务及各种应用。在编写上以项目教学为主线，以任务驱动为核心，以培养技术应用型人才为目标，将基本技能培养和主流技术结合，使学生通过学习，能够掌握人工

本书系统阐述了人工智能的基本原理、方法和应用技术，以知识为线索，分为知识搜索、知识发现、知识推理和知识应用四个部分，全面反映了人工智能领域国内外的最新研究进展和动态。为便于读者深入学习，每章的最后一节均配有相关方法的案例和编程内容，大部分章末配有课后练习，读者可扫描书中二维码获取相关代码和参考答案。本书可作为高等学校智

当前AI图书市场，理论知识与实践经验的脱节，是很多书籍的缺点。本书立足于理论，从实例入手，将理论知识和实际应用结合，目标是让读者能够快速地熟悉人工智能中经典算法。全书分为4篇，共20章。其中第1篇为基础算法篇，主要讲述排序、查找、线性结构、树、队列、散列、图、堆栈等基本数据结构算法；第2篇为机器学习算法篇，主要讲述分类

本书从理论和工程应用相结合的角度,比较全面和系统地阐述了控制理论(包括经典控制理论和现代控制理论)的基本内容。书中内容侧重介绍一些基本概念、基本理论和基本分析方法,尽量降低理论方面的难度,并注意强化读者的工程意识,提高其工程实践能力。本书的主要特色是在保持理论完整性和系统性的前提下,从仿真实现的角度,采用目前流行的控制

本书从人工智能的概念、发展、分类、研究方向和主要应用领域的内容出发,介绍了人工智能的相关技术,介绍大数据技术、云计算、人工神经网络、机器学习和深度学习等人工智能的相关技术。从人工智能+智能制造、人工智能+智慧城市、人工智能+智慧交通、人工智能+智能物流、人工智能+视觉几个方面的应用及发展前景,最后从人工智能的发展趋势、

本书主要作为本科院校和高职高专院校的机械类及近机械类专业的控制工程基础课程实验教材，也可供相关领域的工程技术人员参考。本书中、英部分均分为Ⅰ、Ⅱ两篇。第Ⅰ篇基于质量-弹簧-阻尼机械振动实验系统，共包含4个实验，分别为实验系统参数辨识、实验系统数学建模与仿真、PID控制及开放实验——双自由度系统自由振动模态分析。第Ⅱ篇基