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基于深度学习的目标检测原理与应用
翟中华等编著更新时间:2023-11-20 19:57:36
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本书遵循循序渐进、深入浅出的理念,引领读者夯实相关基础知识,掌握传统目标检测方法,再逐步过渡到深度学习的基本概念及分类用法,进而深入讲解目标检测的两阶段深度学习方法、一阶段学习方法,即从以R-CNN为代表的两阶段深度学习方法、以YOLO系列为代表的一阶段学习方法等,层层揭开深度学习用于目标检测的“神秘面纱”,探究其中的奥秘。
上架时间:2023-08-01 00:00:00
出版社:电子工业出版社
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智能控制与强化学习:先进值迭代评判设计
在人工智能技术的大力驱动下,智能控制与强化学习发展迅猛,先进自动化设计与控制日新月异。本书针对复杂离散时间系统的优化调节、最优跟踪、零和博弈等问题,以实现稳定学习、演化学习和快速学习为目标,建立一套先进的值迭代评判学习控制理论与设计方法。首先,对先进值迭代框架下迭代策略的稳定性进行全面深入的分析,建立一系列适用于不同场景的稳定性判据,从理论层面揭示值迭代算法能够实现离线最优控制和在线演化控制。其次计算机8.7万字 - 会员
人工智能对北京市就业的影响与应对
人工智能作为数字经济及高精尖产业发展的原创性、引领性和代表性技术,在北京国际科技创新中心、全球数字经济标杆城市的建设中迎来了发展的“关键窗口期”和“政策红利期”,成为北京高质量发展的重要引擎和打造高质量就业“北京样板”的重大机遇。本书是一部经济学学术专著,书稿导向积极。本书采用多元数据来源,运用案例研究法、舆情分析与大数据分析法等多种研究方法,从产业与就业动态匹配视角,聚焦人工智能对北京市就业的影计算机25.6万字 - 会员
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机器学习中的统计思维(Python实现)
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洞察AIGC:智能创作的应用、机遇与挑战
《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。计算机13.9万字 - 会员
基于信息增强的图神经网络学习方法研究
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计算机8.1万字 - 会员
机器学习的算法分析和实践
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