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人工智慧應用開發(基於LabVIEW與百度飛槳EasyDL的設計與實現)/清華開發者書庫

  • 作者：編者:楊帆//張彩麗//劉晉東//李寧|責編:崔彤
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302636366
  • 出版日期：2023/08/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：323
人民幣：RMB 79.9 元      售價：元
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內容大鋼
    本書將LabVIEW數據採集技術和EasyDL人工智慧開發技術進行有機融合，探索並實踐一種AI技術賦能傳統數據採集技術的新方法。全書詳細介紹了LabVIEW程序設計基礎、基於LabVIEW的數值、聲音、圖像3種類型數據採集技術、百度飛槳EasyDL中數值、聲音、圖像有關智能應用的快速建模及應用測試基本方法，最後將前述內容融會貫通，以數值數據預測、時間序列預測、聲音分類、語音識別、圖像分類、物體檢測、圖像分割等典型人工智慧應用程序設計為目標，給出了基於LabVIEW和EasyDL的AI應用技術原型實現的詳細過程。
    本書可作為應用型本科及高職院校電子信息類、自動化類、機電類專業學生綜合實驗、課程設計、畢業設計的參考教材，也可作為相關專業學生拓展視野的參考書，還可供測試測量工作相關技術人員學習與參考。
作者介紹
編者:楊帆//張彩麗//劉晉東//李寧|責編:崔彤
    楊帆，陝西科技大學副教授。國家級一流專業（電子信息工程）負責人，主要從事電子系統設計、電腦監控與智能信息處理相關教學與科研工作。曾獲陝西科技大學教學成果一等獎3次，全國電子信息類專業課程實驗教學案例設計競賽一等獎、三等獎，參與或主持完成國家級、省部級科技項目、教改研究項目多項。
目錄
第1章  LabVIEW程序設計快速入門
  1.1  LabVIEW開發平台簡介
    1.1.1  圖形化編程與LabVIEW
    1.1.2  LabVIEW 2018開發環境
    1.1.3  LabVIEW程序設計初步
    1.1.4  LabVIEW程序運行與調試
  1.2  LabVIEW中的數據類型
    1.2.1  數值類型
    1.2.2  布爾類型
    1.2.3  枚舉類型
    1.2.4  字元串類型
    1.2.5  數組
    1.2.6  簇數據
  1.3  LabVIEW程序設計基礎
    1.3.1  循環結構
    1.3.2  條件結構
    1.3.3  順序結構
    1.3.4  事件結構
    1.3.5  子VI設計
    1.3.6  局部變數與全局變數
    1.3.7  屬性節點與功能節點
第2章  LabVIEW程序設計擴展技術
  2.1  動態鏈接庫應用編程
    2.1.1  DLL簡介
    2.1.2  創建DLL
    2.1.3  調用實例
  2.2  JSON應用編程
    2.2.1  基本概念
    2.2.2  主要節點
    2.2.3  應用實例
  2.3  HTTP協議應用編程
    2.3.1  基本概念
    2.3.2  主要節點
    2.3.3  應用實例
  2.4  文件I/O操作
    2.4.1  基本概念
    2.4.2  主要節點
    2.4.3  應用實例
第3章  LabVIEW數據採集技術
  3.1  數據採集技術概論
    3.1.1  基本概念
    3.1.2  信號分類
    3.1.3  接線方式
    3.1.4  系統組成
    3.1.5  常用技術指標
  3.2  數值數據採集
    3.2.1  數值採集
    3.2.2  應用開發實例
  3.3  聲音數據採集
    3.3.1  聲音採集

    3.3.2  應用開發實例
  3.4  圖像數據採集
    3.4.1  圖像採集
    3.4.2  應用開發實例
第4章  飛槳EasyDL開發平台概況
  4.1  EasyDL平台簡介
    4.1.1  EasyDL快速認知
    4.1.2  EasyDL產品優勢
    4.1.3  EasyDL常用概念
    4.1.4  EasyDL平台分類
  4.2  EasyDL平台AI應用建模
    4.2.1  一般流程
    4.2.2  創建模型
    4.2.3  上傳數據
    4.2.4  訓練與校驗
    4.2.5  發布模型
    4.2.6  應用測試
第5章  飛槳EasyDL結構化數據AI應用建模
  5.1  表格數據預測建模
    5.1.1  基本流程
    5.1.2  創建模型
    5.1.3  數據準備
    5.1.4  模型訓練
    5.1.5  模型校驗
    5.1.6  模型發布
    5.1.7  介面測試
  5.2  時序數據預測建模
    5.2.1  基本流程
    5.2.2  創建模型
    5.2.3  數據準備
    5.2.4  模型訓練
    5.2.5  模型校驗
    5.2.6  模型發布
    5.2.7  介面測試
第6章  飛槳EasyDL語音數據AI應用建模
  6.1  聲音分類建模
    6.1.1  基本流程
    6.1.2  創建模型
    6.1.3  數據準備
    6.1.4  模型訓練
    6.1.5  模型校驗
    6.1.6  模型發布
    6.1.7  介面測試
  6.2  語音識別建模
    6.2.1  基本流程
    6.2.2  創建模型
    6.2.3  數據準備
    6.2.4  模型訓練
    6.2.5  模型發布
    6.2.6  介面測試

第7章  飛槳EasyDL圖像數據AI應用建模
  7.1  圖像分類建模
    7.1.1  基本流程
    7.1.2  創建模型
    7.1.3  數據準備
    7.1.4  模型訓練
    7.1.5  模型校驗
    7.1.6  模型發布
    7.1.7  介面測試
  7.2  物體檢測建模
    7.2.1  基本流程
    7.2.2  創建模型
    7.2.3  數據準備
    7.2.4  數據標注
    7.2.5  模型訓練
    7.2.6  模型校驗
    7.2.7  模型發布
    7.2.8  介面測試
  7.3  圖像分割建模
    7.3.1  基本流程
    7.3.2  創建模型
    7.3.3  數據準備
    7.3.4  數據標注
    7.3.5  模型訓練
    7.3.6  模型校驗
    7.3.7  模型發布
    7.3.8  介面測試
第8章  數值數據採集與智能應用開發
  8.1  表格數據預測應用開發實例
    8.1.1  程序設計目標
    8.1.2  程序總體結構
    8.1.3  獲取服務令牌
    8.1.4  生成請求數據
    8.1.5  發出服務請求
    8.1.6  解析響應數據
    8.1.7  完整程序框圖
    8.1.8  運行結果分析
  8.2  時序數據預測應用開發實例
    8.2.1  程序設計目標
    8.2.2  程序總體結構
    8.2.3  獲取服務令牌
    8.2.4  生成請求數據
    8.2.5  發出服務請求
    8.2.6  解析響應數據
    8.2.7  完整程序框圖
    8.2.8  運行結果分析
第9章  聲音數據採集與智能應用開發
  9.1  聲音分類應用開發實例
    9.1.1  程序設計目標
    9.1.2  程序總體結構

    9.1.3  獲取服務令牌
    9.1.4  生成請求數據
    9.1.5  發出服務請求
    9.1.6  解析響應數據
    9.1.7  完整程序框圖
    9.1.8  運行結果分析
  9.2  語音識別應用開發實例
    9.2.1  程序設計目標
    9.2.2  程序總體結構
    9.2.3  獲取服務令牌
    9.2.4  生成請求數據
    9.2.5  發出服務請求
    9.2.6  解析響應數據
    9.2.7  完整程序框圖
    9.2.8  運行結果分析
第10章  圖像數據採集與智能應用開發
  10.1  圖像分類應用開發實例
    10.1.1  程序設計目標
    10.1.2  程序總體結構
    10.1.3  獲取服務令牌
    10.1.4  生成請求數據
    10.1.5  發出服務請求
    10.1.6  解析響應數據
    10.1.7  完整程序框圖
    10.1.8  運行結果分析
  10.2  物體檢測應用開發實例
    10.2.1  程序設計目標
    10.2.2  程序總體結構
    10.2.3  獲取服務令牌
    10.2.4  生成請求數據
    10.2.5  發出服務請求
    10.2.6  解析響應數據
    10.2.7  完整程序框圖
    10.2.8  運行結果分析
  10.3  圖像分割應用開發實例
    10.3.1  程序設計目標
    10.3.2  程序總體結構
    10.3.3  獲取服務令牌
    10.3.4  生成請求數據
    10.3.5  發出服務請求
    10.3.6  解析響應數據
    10.3.7  完整程序框圖
    10.3.8  運行結果分析

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