本書分為三篇，共15章。*篇為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)篇（第1~3章），主要內(nèi)容包括生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論基礎(chǔ)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)理基礎(chǔ)，從生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)角度出發(fā)介紹了神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)、生物電活動(dòng)，在細(xì)胞層面解釋了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行信息傳遞和信息存儲(chǔ)的機(jī)理，并對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論在各個(gè)階段的發(fā)展、特點(diǎn)、應(yīng)用，以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法中運(yùn)用到

新知圖書館（探索系上中下卷）是USA美國(guó)科學(xué)書架（科學(xué)探索）八本的合成，內(nèi)容豐富，從海洋、信息、智能、宇宙等方面切入，非常契合我過(guò)目前科技攻堅(jiān)領(lǐng)域的*動(dòng)態(tài)。讓讀者能理解目前*興的科技領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識(shí)，是培養(yǎng)讀者愛科學(xué)、走近科學(xué)的閱讀喜好課科學(xué)素養(yǎng)。

本書系統(tǒng)地介紹了直覺模糊核匹配追蹤理論與方法在模式識(shí)別、圖像信息融合等領(lǐng)域的應(yīng)用。全書分為三個(gè)部分，共13章。第1部分為基礎(chǔ)知識(shí)部分（第1~5章），第1章介紹目標(biāo)識(shí)別的背景、意義、發(fā)展現(xiàn)狀及直覺模糊集、核匹配追蹤的概況；第2章介紹直覺模糊集的定義、性質(zhì)及基本運(yùn)算；第3章介紹直覺模糊集非隸屬度函數(shù)的幾種規(guī)范性確定方法；第

TensorFlow深度學(xué)習(xí) 第2版（影印版）

經(jīng)過(guò)近幾年的發(fā)展，人工智能已經(jīng)從實(shí)驗(yàn)室走出來(lái)，被應(yīng)用到人們的實(shí)際生活和工作中。那么，人工智能的應(yīng)用是怎樣落地的呢？它又給人們帶來(lái)了哪些變化？本書就是帶著這些問(wèn)題，為讀者做出解答。首先，本書重點(diǎn)講述了人工智能的發(fā)展歷史、技術(shù)支撐等內(nèi)容，其技術(shù)支撐點(diǎn)包括大數(shù)據(jù)、云計(jì)算及深度學(xué)習(xí)；然后，本書選取農(nóng)業(yè)、工業(yè)、金融、醫(yī)療、泛娛樂(lè)

近幾年，物聯(lián)網(wǎng)從誕生到迅速發(fā)展，受到了產(chǎn)業(yè)界及學(xué)術(shù)界的廣泛重視，并上升到國(guó)家戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的高度。本書對(duì)物聯(lián)網(wǎng)中的關(guān)鍵技術(shù)及其在眾多生產(chǎn)與生活領(lǐng)域中的應(yīng)用進(jìn)行了研究，主要內(nèi)容涵蓋了RFID技術(shù)、智能傳感器與無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)通信與傳輸技術(shù)等。本書結(jié)構(gòu)合理，條理清晰，內(nèi)容豐富新穎，可供從事物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)工作的研究人員

本書分三個(gè)部分來(lái)講述："競(jìng)爭(zhēng)”講述了智能語(yǔ)音時(shí)代的競(jìng)爭(zhēng)之戰(zhàn)和范式轉(zhuǎn)換；"創(chuàng)新”講述了語(yǔ)音技術(shù)的探索之路，同時(shí)探索了語(yǔ)音人工智能的技術(shù)突破、個(gè)性設(shè)計(jì)和交談能力，"未來(lái)”探討了預(yù)測(cè)了語(yǔ)音科技的未來(lái)，并探討了它將如何最終改變世界。

作為一本綜合指南，《精通TensorFlow1.x（影印版英文版）》將帶領(lǐng)你探究TensorFlow1.x的高級(jí)特性。深入了解TensorFlowCore、Keras、TFEstimators、TFLearn、TF-Slim、PrettyTensor以及Sonnet。通過(guò)TensorFlow和Keras的強(qiáng)大功能，利用

TensorFlow自然語(yǔ)言處理（影印版）

作為一名開發(fā)人員，您總是需要留心并做好準(zhǔn)備以應(yīng)對(duì)即將發(fā)生的事情，同時(shí)還要關(guān)注當(dāng)前趨勢(shì)。那么，有什么比學(xué)習(xí)現(xiàn)在和未來(lái)這兩個(gè)世界的完美結(jié)合更好呢？人工智能（AI）被廣泛認(rèn)為是繼移動(dòng)之后的下一個(gè)大產(chǎn)業(yè)，而谷歌的TensorFlow是*的開源機(jī)器學(xué)習(xí)框架，也是人工智能熱門的分支。這《TensorFlow智能移動(dòng)項(xiàng)目（影印版英文