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机器人的设计与制作

项建峰
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计算机网络人工智能3.6万字

更新时间:2020-07-23 14:34:46 最新章节:参考文献

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书籍简介

本书以送餐机器人为例,从机器人的发展历程与应用领域、机器人机械结构的建模与装配、机器人控制电路的设计与制板和机器人控制程序的编写与调试四个方面详细地介绍了设计与制作机器人的过程,让学习者通过本书的学习从而能够自行设计和制作相应功能的机器人,服务于日常的生产生活。
上架时间:2020-05-01 00:00:00
出版社:电子工业出版社
上海阅文信息技术有限公司已经获得合法授权,并进行制作发行

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  • 会员
    本书旨在采用一种符合读者认知角度且能提升其学习效率的方式来讲解深度学习背后的基础知识。本书总计9章,深入浅出地介绍了深度学习的理论与算法基础,从理论到实战全方位展开。前三章旨在帮助读者快速入门,介绍了必要的数学概念和必备工具的用法。后六章沿着深度学习的发展脉络,从最简单的多层感知机开始,讲解了深度神经网络的基本原理、常见挑战、优化算法,以及三大典型模型(基础卷积神经网络、基础循环神经网络和注意力神
    瞿炜 李力 杨洁计算机14.8万字
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    本书以人工智能为核心,上篇讲述了人工智能理论知识及发展蓝图规划,目的是帮助读者认识人工智能,找到入局人工智能领域的途径和方法;中篇罗列了可以为人工智能赋能的前沿技术,包括NLP、机器学习、大数据、物联网、区块链等;下篇总结了人工智能对交通、农业、医疗、制造、教育、金融、文娱等行业的影响和作用,旨在让读者了解人工智能是如何在这些行业实现商业化落地的。本书从多个角度出发,描绘了一幅完整的人工智能发展蓝
    郭哲滔 任宇翔计算机15.8万字
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    《洞察AIGC:智能创作的应用、机遇与挑战》内容分为3篇:第1篇AIGC的蜕变讲述AIGC的发展历史及其背后的智能;第2篇AIGC的应用讲述AIGC在文学创作、日常办公、知识管理、科研出版、工业制造、健康医疗、金融服务、品牌营销领域的应用现状及常用工具;第3篇AIGC的机遇与挑战讲述AIGC的资本与技术前景,同时提出需要注意的风险。
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    本书强调“把AI作为方法”(AI即ArtifcialIntelligence,人工智能)这一核心理念,旨在引导读者掌握与AI对话的关键技巧,并将AI融入工作和生活真正体验AI带给人类的高效与便捷。本书从技术的发展规律人手,探讨了把AI作为方法的必然性和必要性,进一步剖析了算法与哲学在内在逻辑上的贯通性。此外,本书通过丰富多样的案例展示了AI的强大魅力,通过一系列“召唤术”帮助读者运用AI创造性地
    谭少卿计算机9.7万字
  • 空间计算是一种不断发展的以三维世界为中心的计算形式和交互形式,是以计算机视觉为基础的高阶应用。其核心是使用AI、计算机视觉和扩展现实将虚拟体验融入物理世界,让用户摆脱屏幕的束缚,自然地与数字世界中的对象互动,就像与真实世界中的对象互动一样。随着生成式AI的爆发,空间计算平台将拥有更加丰富的内容,将在很大程度上改变我们的生活和工作,重新定义商业模式,并改变我们与技术和整个世界互动的方式,推动我们进入
    (美)凯西·哈克尔 伊雷娜·克罗宁计算机12.1万字
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    本书以人工智能技术在合成生物学领域的理论、方法及应用为主线,详细阐述人工智能在合成生物学不同层面设计中的应用进展,深入讨论人工智能在合成生物学实际应用中面临的挑战与困难。本书先概述合成生物学与人工智能基本概念以及发展简史,然后介绍人工智能技术在生物元件、生物模块、生物系统设计方面的应用,并通过案例展示了人工智能与合成生物学技术在生物医药领域的研究进展,最后分析了人工智能驱动合成生物技术的发展趋势,
    滕越主编计算机23万字
  • 会员
    机器学习是人工智能的重要技术基础,涉及的内容十分广泛。本书涵盖了机器学习和深度学习的基础知识,主要包括机器学习的概述、统计学基础、分类、聚类、神经网络、贝叶斯网络、支持向量机、文本分析、分布式机器学习算法等经典的机器学习基础知识,还包括卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、目标检测、自编码器等深度学习的内容。此外,本书还介绍了机器学习的热门应用领域推荐系统以及强化学习等主题。本书深入浅出、内容
    赵卫东 董亮编著计算机30.2万字
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    本书深入剖析了图神经网络领域所面临的两大核心挑战:深度加深模型退化和监督信息过度依赖。针对这两大挑战,本书提出了一系列解决思路,涵盖模型结构设计、训练策略优化等方面的内容。全书共7章,第1章主要介绍了图神经网络研究的背景与意义,阐述了近年来国内外网络表示学习与图神经网络的研究现状,分析了图神经网络当前面临的挑战及其主要问题等;第2章主要对图神经网络进行概要论述,包括基础的理论、典型的模型方法及应用
    王杰计算机8.1万字
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    全书从逻辑上共分3部分。第一部分由第1章和第2章组成,介绍深度学习的基础理论、MindSpore总体架构和编程基础。第二部分由第3~8章组成,介绍MindSpore框架各子系统的具体情况,包括数据处理、算子、神经网络模型开发、数据可视化组件MindInsight、推理、以及移动端AI框架MindSporeLite。第三部分由第9章和第10章组成,介绍使用MindSpore框架开发和训练的经典深度
    李晓黎编著计算机13万字