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本书是作者对自2008年起系统分析"机器能否获得认知发展能力"这一问题而不得不先诉诸于"人工智能基础问题"或"认知哲学"方面的研究其结果的总结。本书立论开宗明义：将机器认知发展问题简化为"物理机器的概念产生问题"。据此，作者遂建立起自己对"概念体系"的理论和对"心灵哲学"的基本观念，之后使用符合哲学讨论习惯的方式进行论

教育信息化促进了教育测评理念的变革，人工智能时代的教育更加关注以智能技术驱动的学习者认知分析与个性化学习的诉求。本书遵循"理论-方法-应用"研究范式，探索人工智能时代的学习认知分析的新理论与新方法。

本书以通俗易懂的语言和有趣的插画来解释深度学习中的概念和方法,生动形象的插图更容易帮助读者理解和记忆。同时,书中指导读者将自己的理解制作成短视频,以加强学习效果。另外,书中还指导读者在Colab平台上进行实践。 本书内容全面,从基础的神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等入门知识,到深度学习的应用领域如计算机视觉、自然

在这本书中，作者着力讨论了几种获取机器学习和数据挖掘算法性能的相关知识的方法。作者展示了如何再次利用这些知识来选择、组合、编撰和调整算法和模型，从而为数据挖掘提供更快、更有效的解决方案，帮助研究人员改进算法，并开发能够自我改进的学习系统。本书的新版在旧版基础上就内容做了非常大的扩充。作者介绍了最新的自动机器学习方法，阐

本书针对推荐系统中的二部图、社交网络和知识图谱的图结构模式，研究基于图表示学习的深度推荐系统。通过挖掘图信息中的隐性关系和高阶关系，使用图学习的方式探索用户和产品的潜在关联，弥补相关推荐系统研究在挖掘用户之间或者产品之间隐性关系方面的不足，形成一系列合理而且有效的推荐技术。增加推荐系统输入的多样性，运用社交网络和知识图

图像融合技术可将多源图像的互补特征进行综合，以得到更加完整和准确的场景描述，从而弥补单一传感器单幅图像的不足，是一种广泛应用的图像预处理技术，如多摄像头拍照、微光夜视、医学诊断、遥感等应用领域。本书以多源图像融合技术为主要内容，在研究图像尺度分析、迁移学习、深度学习算法与模型的基础上，针对多聚焦图像融合、多模态医学图像

本书是一本机器学习实用指南，提供从基础知识到进阶技能的全面学习路径。本书以浅显易懂的方式介绍了机器学习的基本概念和主要类型，并详细介绍使用Python及常见的库进行数据处理和机器学习的实操。此外，介绍了数据预处理的详细过程，最后通过若干典型案例加深读者对机器学习的理解。本书适合对机器学习感兴趣的初学者，也可作为软件开发

数系的扩充始终贯穿于数学理论的发展之中. 本书利用交互式定理证明工具Coq,在Morse-Kelley公理化集合论形式化系统下, 给出中国科学与技术大学汪芳庭教授在其《数学基础》中采用算术超滤分数构造实数的机器证明系统,包括超滤空间与算术超滤的基本概念、超滤变换以及用算术超滤构造算术模型的形式化实现,构建了非标准实数模