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严密系统设计(方法趋势与挑战)(精)
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：(法/希)约瑟夫·希发基思|责编:秦淑灵|译者:王强//张继勇出版社：电子工业
本书提出了一种基于形式化模型的严密的系统设计方法，详细阐述了严密系统设计方法的基本原理，介绍了严密系统设计框架BIP （Behavior, Interaction, Priority）的建模语言、形式语义及其工具链。自主系统作为人工智能技术应用落地的重要形态，讨论了自主系统设计的趋势和挑战，阐述了一种集成模型驱动方法与数据驱动方法的思路，并提出了一种新的基于替换测试的智能测试方法，用以判断自主系统在完成多种不同类型任务方面的智能水平。
人民币：RMB 79.00 元售价：NT$ 316.00 元

机器学习(贝叶斯和优化方法原书第2版)/智能科学与技术丛书
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：(希)西格尔斯·西奥多里蒂斯|责编:曲熠|译者:王刚//李忠伟//任明明//李鹏出版社：机械工业
丛书项：智能科学与技术丛书
《机器学习：贝叶斯和优化方法（原书第2版）》对所有重要的机器学习方法和新近研究趋势进行了深入探索，通过讲解监督学习的两大支柱—— 回归和分类，站在全景视角将这些繁杂的方法一一打通，形成了明晰的机器学习知识体系。新版对内容做了全面更新，使各章内容相对独立。全书聚焦于数学理论背后的物理推理，关注贴近应用层的方法和算法，并辅以大量实例和习题，适合该领域的科研人员和工程师阅读，也适合学习模式识别、统计／自适应信号处理、统计／贝叶斯学习、稀疏建模和深度学习等课程的学生参考。此外，《机器学习：贝叶斯和优化方法（原书第2版）》的所有代码均可免费下载，包含 MATLAB和Python两个版本。《机器学习：贝叶斯和优化方法（原书第2版）》重要更新及特色：重写了关于神经网络和深度学习的章节，以反映自第1版以来的研究进展。这一章从感知器和前馈神经网络的基础概念开始讨论，对深度网络进行了深入研究，涵盖较新的优化算法、批标准化、正则化技术（如Dropout方法）、CNN和RNN、注意力机制、对抗样本和对抗训练、胶囊网络、生成架构（如RBM）、变分自编码器和GAN。扩展了关于贝叶斯学习的内容，包括非参数贝叶斯方法，重点讨论中国餐馆过程（CRP）和印度自助餐过程（IBP）。追踪新的研究趋势，包括稀疏、凸分析与凸优化、在线分布式算法、 RKH空间学习、贝叶斯推断、图模型与隐马尔可夫模型、粒子滤波、深度学习、字典学习和潜变量建模等。提供实用案例分析，包括蛋白质折叠预测、光学字符识别、文本作者身份识别、fMRI数据分析、变点检测、高光谱图像分离、目标定位等。
人民币：RMB 279.00 元售价：NT$ 1116.00 元

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