本书共17章,主要内容包括神经网络理论基础、BP神经网络设计、基于工具箱的BP神经网络训练与测试、基于BP网络的数据拟合与误差补偿、模糊BP神经网络数据拟合与误差补偿、RBF神经网络设计、模糊RBF神经网络设计、ELM网络算法设计、基于高斯基函数特征提取的FELM神经网络、基于ELM神经网络和FELM神经网络的数据拟合
内容简介能简单使用DeepSeek等AI工具就等于会AI办公了吗?本书将颠覆你对AI办公的认知!这是一本面向所有职场人的AI办公实战指南,它将带领我们实现从AI小白到AI办公高手的跃迁。本书以DeepSeek为核心工具,深度讲解DeepSeek与Kimi、豆包、飞书等13个工具深度协同,以及与VBA、Python等技术
本书是微软推出的AIforBeginners系列课程的中文版,专门为希望进入AI领域的初学者设计。本书提供为期12周、共24堂课的系统学习路径,每堂课配有JupyterNotebook实践笔记本,附带测验与练习,中文版还在Gitee上托管了课程相关的Notebook,便于读者在实践中掌握人工智能的核心概念和应用。书中涵
本书将从强化学习最基本的概念开始介绍,将介绍基础的分析工具包括贝尔曼公式和贝尔曼最优公式,之后会推广到基于模型的和无模型的强化学习算法,最后会推广到基于函数逼近的强化学习方法。本书强调从数学的角度接引入概念、分析问题、分析算法。并不强调算法的编程实现,因为目前已经有很多这方面的书籍,本书将不再重复造轮子。 本书面向对强
本书全面且深入地呈现了深度学习领域的知识体系,系统梳理了该领域的核心知识,阐述了深度学习的关键概念、基础理论及核心思想,剖析了当代深度学习架构与技术。全书共20章。本书首先介绍深度学习的发展历程、基本概念及其在诸多领域(如医疗诊断、图像合成等)产生的深远影响;继而深入探讨支撑深度学习的数学原理,包括概率、标准分布等;在
深度学习目标检测识别技术是人工智能专业当前研究热点,在民用和国防领域都有着重大需求,也是一个巨大的技术难题,在资源受限平台下,目标感知不确定性大、效率低、功耗大。本书旨在通过对智能网络目标识别技术主要原理和方法的介绍,并且结合作者自己多年来智能感知方面的研究成果,对于其他书籍未涉及到的一些前沿研究进行了补充阐述。本书共
\"本书回顾了人工智能(从专家系统到机器学习)近半个世纪的发展历程,并揭示其中资本的递归力量与军方、国家的鼎力支持。运用劳动过程理论和马克思主义新解读反驳哈特和内格里等人提出的后工人主义和非物质劳动理论,并通过对人机混合、抽象合作和新自主性的批判分析,得出资本而非劳动者的自主性不断增强的趋势,展示了马克思主义的强大解释
《交互设计创新方法与实践》以交互设计的创新理论方法为重点,配合设计实践案例的介绍,全面讲解了与交互设计领域相关的各方面知识,包括:交互设计学科的核心学习方向;用户体验、用户研究、信息设计、交互设计等分支方向的理论方法与案例分析;如何在具体情境中应用相应知识点的交互设计实践指导;进行学术研究、论文阅读与写作的方法;各个知
本书共七章,内容包括:数字交互设计基础、用户体验与界面设计原理、信息架构与导航设计方法、响应式设计与移动界面优化方法、交互设计工具与技术应用等。
本书将挑战你对用户体验(UX)研究的先入之见,并鼓励你思考表象背后的本质。你将了解如何规划和进行UX研究、分析数据、说服团队针对研究结果采取行动,并在UX领域规划自己的职业生涯。本书将帮助你从更具战略性的视角看待产品设计,以便更好地专注于优化UX。UX研究者、设计师、项目经理、敏捷教练、业务分析师和市场营销经理都将在书