本書以深度核機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)為對象，介紹了支持向量機(jī)技術(shù)、多核學(xué)習(xí)技術(shù)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的相關(guān)內(nèi)容。包括基本原理、主流算法形式、參數(shù)設(shè)計(jì)策略以及相應(yīng)的實(shí)驗(yàn)分析等，并結(jié)合圖像特征提取和遙感圖像目標(biāo)識別等場景闡述了先進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)的典型應(yīng)用案例。

《核能未來與Z箍縮驅(qū)動聚變裂變混合堆》是中國工程物理研究院研究團(tuán)隊(duì)多年在Z箍縮驅(qū)動聚變裂變混合堆研究方面的總結(jié)，也是對這條能源技術(shù)路線的論證。在論證過程中，研究團(tuán)隊(duì)獲得了如下具有科學(xué)意義的重要認(rèn)識：①純聚變能源經(jīng)濟(jì)上沒有競爭力，也不可能取之不盡、用之不竭；②對慣性約束聚變能源而言，驅(qū)動器必須在約10ns時(shí)間之內(nèi)向聚變靶

流形學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)研究的一個(gè)熱點(diǎn)方向，在許多領(lǐng)域中有著廣泛的應(yīng)用。本書從非線性維數(shù)約簡的角度系統(tǒng)闡述了流形學(xué)習(xí)的基本概念、典型算法以及研究成果。全書共分七章。第一章介紹流形學(xué)習(xí)的研究背景及現(xiàn)狀；第二章討論了經(jīng)典的流形學(xué)習(xí)算法；第三至六章主要介紹噪聲流形學(xué)習(xí)、改進(jìn)無監(jiān)督流形學(xué)習(xí)、監(jiān)督流形學(xué)習(xí)和半監(jiān)督流形學(xué)習(xí)算法；第七章介

本教材中的內(nèi)容采用項(xiàng)目化方式，內(nèi)容深入淺出、實(shí)踐性強(qiáng)，其把理論知識融入到項(xiàng)目實(shí)踐過程中，由淺入深，引導(dǎo)學(xué)生學(xué)習(xí)。項(xiàng)目的設(shè)計(jì)上采用行業(yè)主流技術(shù)和開發(fā)平臺，項(xiàng)目內(nèi)容貼合行業(yè)應(yīng)用，具有很強(qiáng)的適應(yīng)性和實(shí)用性。

本書首先闡述深度學(xué)習(xí)的理論基礎(chǔ)，接著介紹TensorFlow的基本知識，以此為基礎(chǔ)，結(jié)合實(shí)際案例，對深度學(xué)習(xí)中常見的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行闡述，并附代碼參考與結(jié)果圖。

形式概念分析是人工智能中數(shù)據(jù)挖掘的有效工具。概念格的構(gòu)造理論是形式概念分析的熱點(diǎn)研究內(nèi)容之一。本書主要講述經(jīng)典概念格、三支概念格、三支面向?qū)ο?屬性)概念格、區(qū)間形式的概念格的構(gòu)造方法、算法以及L-模糊三支概念格及其不確定性分析并且分析這幾種概念格之間的聯(lián)系。

本書詳細(xì)介紹了自動化專業(yè)“自動控制原理”課程的遠(yuǎn)程和虛擬實(shí)驗(yàn)內(nèi)容。全書分為三個(gè)部分，第一部分由淺入深地介紹了自動控制原理12個(gè)基本和綜合實(shí)驗(yàn)，第二部分和第三部分為仿真實(shí)驗(yàn)教學(xué)中心的技術(shù)說明書和操作手冊。

本書從人類大腦的進(jìn)化介紹到人工智能的發(fā)展歷程，小小極客可以暢想人工智能的應(yīng)用方式！

TensorFlow是目前流行的數(shù)值計(jì)算庫，專用于構(gòu)建分布式、云計(jì)算和移動環(huán)境。TensorFlow將數(shù)據(jù)表示為張量，將計(jì)算表示為計(jì)算圖�！毒�通TensorFlow》是一本綜合指南，可讓您理解TensorFlow1.x的高級功能，深入了解TensorFlow內(nèi)核、Keras、TFEstimator、TFLearn、TF

本書結(jié)合典型機(jī)械系統(tǒng)控制的實(shí)例，系統(tǒng)地介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的基本理論、基本方法和應(yīng)用技術(shù)。本書是作者多年來從事控制系統(tǒng)教學(xué)和科研工作的結(jié)晶，同時(shí)融入了國內(nèi)外同行近年來所取得的新成果。 全書共分16章，包括緒論、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)與仿真、基于梯度下降法的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、自適應(yīng)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)滑�？刂�