本書是一本全面、系統(tǒng)地介紹煙花算法主要研究和典型應(yīng)用的學(xué)術(shù)專著，從基礎(chǔ)、理論、進(jìn)展及應(yīng)用4個(gè)方面詳細(xì)地介紹了煙花算法的研究?jī)?nèi)容，清晰地展示了煙花算法的研究全貌。書中不僅介紹了許多煙花算法理論研究成果，還提供了大量重要煙花算法改進(jìn)算法的流程圖和煙花算法的統(tǒng)一代碼框架，同時(shí)展示了豐富的成功應(yīng)用實(shí)例。 本書可作為智能科學(xué)、人

本書共八章，內(nèi)容包括：人工智能與計(jì)算機(jī)應(yīng)用、人工智能與電子信息技術(shù)的應(yīng)用實(shí)例、人工智能與電子信息技術(shù)的應(yīng)用范圍、電子信息技術(shù)、電工與電路、模擬電路與數(shù)字電路實(shí)驗(yàn)、信號(hào)與系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)、我國(guó)人工智能與電子信息技術(shù)的開發(fā)。

全書共8章，第1章對(duì)現(xiàn)有常見的基于深度學(xué)習(xí)剩余壽命預(yù)測(cè)技術(shù)研究現(xiàn)狀進(jìn)行深入分析，第2章給出了一種充分融合深度學(xué)習(xí)和隨機(jī)過程優(yōu)勢(shì)的退化系統(tǒng)剩余壽命預(yù)測(cè)方法，第3章與第4章重點(diǎn)圍繞全壽命周期情形所開展的剩余壽命預(yù)測(cè)方法研究，第3章得到的點(diǎn)估計(jì)預(yù)測(cè)結(jié)果，第4章是在Bayesian深度學(xué)習(xí)框架下確定的是概率分布預(yù)測(cè)結(jié)果，第5章

本書主要分為五章，第一章介紹機(jī)器視覺的基礎(chǔ)內(nèi)容，包括機(jī)器視覺行業(yè)發(fā)展與應(yīng)用，機(jī)器視覺系統(tǒng)的含義、組成與開發(fā)流程，以及機(jī)器視覺技術(shù)在智能制造中的應(yīng)用發(fā)展趨勢(shì)分析，讓讀者對(duì)機(jī)器視覺技術(shù)有一定的了解；第二章介紹機(jī)器視覺中的典型圖像處理算法分析研究，通過對(duì)圖像空間域?yàn)V波、圖像頻率域?yàn)V波、三種圖像分割以及三種形態(tài)學(xué)方法進(jìn)行分析，

ChatGPT對(duì)話：駕馭AI做助手 AI大模型時(shí)代的對(duì)話關(guān)鍵技能 一本書學(xué)會(huì)AI提問實(shí)用性導(dǎo)向提示詞工程師入門書

人工智能新商機(jī) : ChatGPT變現(xiàn)方法 簡(jiǎn)單易學(xué)的收入多元化的方式方法 從技術(shù)及原理到實(shí)踐應(yīng)用場(chǎng)景簡(jiǎn)單易學(xué)

本書從人工智能的概念、應(yīng)用和發(fā)展方向?qū)θ斯ぶ悄苓M(jìn)行了初步分析，然后對(duì)人工智能的基礎(chǔ)知識(shí)做了闡述，并在此基礎(chǔ)上引出了人工智能的基礎(chǔ)算法原理，然后對(duì)智能極端的模糊算法、神經(jīng)計(jì)算和群集智能算法進(jìn)行了分析探索。

本書圍繞人工智能的人才需求與崗位能力進(jìn)行內(nèi)容設(shè)計(jì)，將深度學(xué)習(xí)技術(shù)與實(shí)際應(yīng)用相結(jié)合，旨在幫助讀者全面了解深度學(xué)習(xí)的基本原理、常用模型和優(yōu)化算法，并深入探討在目標(biāo)檢測(cè)、圖像識(shí)別、自然語言處理、風(fēng)格遷移等領(lǐng)域的應(yīng)用案例。本書共6個(gè)項(xiàng)目、15個(gè)任務(wù)，主要內(nèi)容包括使用TensorFlow實(shí)現(xiàn)服裝圖像分類、使用TensorFlow

智能科學(xué)與技術(shù)一級(jí)學(xué)科本碩博培養(yǎng)體系

人工智能（AI）已成為世界各地的熱門話題，因?yàn)樗�可以為人類帶來顯著的好處，以及可能隱藏在該技術(shù)中的感知和實(shí)際危險(xiǎn)。在《人工智能風(fēng)險(xiǎn)·回報(bào)·未來》：中，KevinChen用清晰簡(jiǎn)單的語言闡述了人工智能的許多方面，詳細(xì)介紹了人工智能如何給世界的運(yùn)作方式帶來深刻的變化。人工智能正在交通、物流、醫(yī)學(xué)