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人机物融合群智计算
￥83.40
近年来，智能物联网、群体智能、工业互联网等新兴技术逐步兴起，人（智能手机、可穿戴设备等）、机（云设备、边缘设备）、物（具感知计算能力的物理实体）这三种基础要素正在走向协作和融合，迈向人机物融合群智计算时代，即通过人、机、物异构群智能体的有机融合，利用其感知能力的差异性、计算资源的互补性、节间的协作性和竞争性，构建具有自组织、自学习、自适应、持续演化等能力的智能感知计算空间，实现智能体个体技能和群体认知能力的提升。 2020年，根据微软学术（Microsoft Academic）统计分析的关于群智感知（Crowd sensing）研究的作者排名（Top Authors）中，本书作者团队位列全球。本书作者带着十余年从事群智感知计算研究的思考，将传统的“以人为中心”的群智感知计算拓展深化为“人-机-物异构群智能体融合计算”（简称“人机物融合群智计算”），从单纯的群智感知数据收集提升为人机物群智融合的协作计算与增强学习，探索异构群智协同的基础理论创新和关键技术突破。 本书系统化地阐明新一代“群智感知计算”内涵，并匠造出一把启“人机物融合群智计算”新世界大门的钥匙。本书既可以作为专著，为物联网、人工智能、工业互联网、智慧城市、智能制造等领域的科研人员和IT从业者提供创新的发展视角及相关理论、方法与技术支撑，也可以作为高年级本科生或研究生的参考教材。
自然语言理解与行业知识图谱:概念、方法与工程落地
￥71.40
首先阐述自然语言理解的发展脉络和分析逻辑，主要围绕语言符号、处理体系、语义理解等行探讨，引出自然语言理解的自动分析原理和方法，包括对自然语言特征、统计语言学习、常规机器学习、深度学习、知识图谱方面的介绍。在上述基本自然语言处理方法讲解基础上，继续阐述行业知识图谱搭建和行业应用的方法。通过作者团队几年来在自然语言处理和行业知识图谱的实践经验，探讨垂直行业认知的逻辑和解决方案。本书为互联网企业的文本智能平台构建的提供了很好的案例参考，也为行业信息化从业者提供了从门到阶的一整套技术指导，同时也适合作为自然语言处理、知识图谱、计算机、人工智能等领域从业者的学习指导书，若是对自然语言处理、知识图谱、人工智能感兴趣的学生、创业团队，本书也非常适宜阅读。
AIoT系统开发:基于机器学习和Python深度学习
￥53.40
本书重阐述利用机器学习、深度学习、自然语言处理等多种方法，以及当前流行的Python库——Tensorflow和Keras构建实时数据的智能物联网IOT系统。还给出了工业物联网、智能城市和家庭自动化等物联网主要应用领域的实际案例。
机器阅读理解:算法与实践
￥51.35
微软高级研究员撰写，剖析机器阅读理解支撑技术、模型架构、前沿算法、模型SDNet源码与落地应用。 全书分为三篇，共8章内容。基础篇（第1～3章），介绍机器阅读理解的基础知识和关键支撑技术，涵盖机器阅读理解任务的定义，阅读理解模型中常用的自然语言处理技术和深度学习网络模块，例如如何让计算机表示文章和问题、做多项选择题及生成回答等。架构篇（第4～6章），介绍解决各类机器阅读理解任务的基本模型架构和前沿算法，并剖析对机器阅读理解研究有着重要影响的预训练模型（如BERT和GPT）。实战篇（第7～8章），包括笔者在2018年获得CoQA对话阅读理解竞赛*名时所用的模型SDNet的代码解读，机器阅读理解在各种工业界应用中的具体落地过程和挑战，以及笔者对于机器阅读理解未来发展方向的思考。 作者亲授“机器阅读理解”直播课，搭配图书学习效果更佳！ 回放&PPT获取方式 1、微信关注“华章计算机” 2、在后台回复关键词：机器阅读理解
嵌入式Linux设备驱动程序开发指南(原书第2版)
￥95.40
嵌式微处理器功能强大、节能和低成本与嵌式Linux系统的灵活性结合，促使业界许多公司基于嵌式微处理器发出了很多新产品。本书教读者基于设备树嵌式Linux系统如何发设备驱动程序。读者将学习编写不同类型的Linux驱动程序，以及与内核和用户空间交互的应用程序程序口（API）和方法。本书以实战为核心，阐述了Linux内核基础知识，将编写大约30个驱动程序并移植到三种不同的微处理器上。本书在实验部分中基于NXP i.MX7D、Microchip SAMA5D2和Broadcom BCM2837三种不同微处理器详细阐述了驱动程序的发的实现，读者可参考实验部分选择发和测试自己的驱动程序。在阅读本书之前，建议读者先一个基于这些微处理器之一的发板，板上至少应有一个SPI和I2C控制器，例如Raspberry Pi3模型B板。
生成对抗网络入门指南(第2版)
￥53.40
本书作者王钺曾在国际管理咨询公司担任高管，拥有20年实际管理工作经验。作者基于其工作实践和思考，总结出一套战略管理方法论： 战略管理=（战略规划×战略解码×战略执行）领导力 本书详细阐述了战略三环的具体应用过程，提供了各种管理工具、表格与流程，并精心编写了30个实战案例，可作为战略管理的实操指南。 本书提出的战略三环方法论，融合了战略咨询与企业内部战略管理的实战经验，并提供大量真实案例和工具指引，易懂易学。 本书用真实的成功与失败案例来具体说明方法论的应用，避免了像许多战略管理类书籍那样，走过于理论化的误区。其次，这套方法论所集成的内容，大部分基于国际管理咨询公司与中外知名企业的实践，既有强大的理论基础，又有逻辑和数据支撑，避免了完全独立创新的试错风险，可以让读者放心地学习与应用。在本书中，首先梳理了关于企业战略管理的整体思路，同时也能让读者形成或优化自己的方法论；其次帮助企业高管团队形成共同语言，便于他们在企业战略管理过程中高效沟通与达成共识。对于还不具备战略管理责任的经理人员来说，阅读本书，主要是理解企业战略的由来，能够把握自己在战略分解与执行过程中应该起到的作用。对于众多管理咨询公司与培训公司的专业人士而言，本书除了让他们强化方法论与工具应用，更重要的是理解企业内部“战略解码与执行”过程中的诸多细节与困难，让他们以后能更好地与企业沟通，从战略管理全过程提供专业价值，而不再局限于战略的前端。对于商学院的教职人员来说，鉴于书中分享了不少近期的真实案例，不妨把本书作为那些企业战略管理的经典大作在中国市场落地的补充参考。
现代决策树模型及其编程实践:从传统决策树到深度决策树
￥83.85
决策树是数据分析中广泛使用的机器学习模型，其模型简单、算法快速且具有可解释性。但随着大数据的涌现，将决策树真正应用到实践中还面临诸多困难。本书正是为解决这一痛而作，旨在帮助读者系统且全面地了解决策树，并成功地将其用于工程实践。
深度学习:卷积神经网络技术与实践
￥51.35
本书共11章，主要内容包括深度学习简介、Python基础、神经网络基础、卷积神经网络、经典卷积网络结构、迁移学习、循环神经网络、强化学习、深度强化学习、基于策略的算法更新与趋势等，通过具体案例，将Python语言、深度学习思想、强化学习思想和实际工程完美地结合起来。本书由浅深，从易到难，各章节既相对独立又前后关联，其*大的特就是破了传统书籍的讲解方法，在介绍各部分理论基础的同时，搭配具体实例，通过对相关程序的详细讲解一步加深对理论基础的理解。
OpenCV深度学习应用与性能优化实践
￥57.85
Intel音视频团队与阿里巴巴图像处理专家联合撰写，知名专家联袂推荐，深解析OpenCV DNN 模块、基于GPU/CPU的加速实现、性能优化技巧与可视化工具，以及人脸活体检测（完整案例）与主流识别项目解析。 第1～2章介绍了OpenCV编译、运行，深度学习模块（Open DNN）的架构、实现原理，以及深度学习的数学基础与如何快速上手。 第3～5章主要介绍了OpenCV的GPU加速原理，涵盖必要的并行计算知识、Intel GPU硬件结构，以及OpenCL和Vulkan加速实现，是性能优化工作的核心。 第6章介绍了CPU的硬件知识，以及深度学习模块的CPU加速方法，重讲解了指令集SIMD加速，讨论了Halide后端加速、OpenVINO（Intel推理引擎）加速。 第7章介绍了常用的深度神经网络可视化工具——TensorBoard（适用于TensorFlow网络格式），Netscope（适用于Caffe网络格式），针对Intel硬件平台的性能调优工具VTune，以及高阶程序优化的思路和方法。 第8～9章重讲解实践细节，包括用深度学习方法处理计算机视觉的基本问题，以及一个完整的人脸活体检测项目与主流识别项目解析。
移动机器人原理与设计(原书第2版)
￥53.40
介绍相关基础知识和分析工具，主要内容包括三维建模、反馈线性化、无模型控制、导引、实时定位、辨识和卡尔曼滤波等，涵盖执行器、传感器、导航和控制理论等方面。
边缘计算:原理、技术与实践
￥65.35
随着通信和计算技术的快速发展、计算成本的不断降低，物理世界与信息世界正在发生加速融合。不仅仅是物理世界的信息被映射到网络当中，通信和计算的能力也随着嵌式技术的发展融到了世间万物。随着物联网和5G通信产业的快速兴起，越来越多的人和物始持续产生大量、多样的计算任务，“无处不在的计算”成为了各类应用共性而迫切的需求，边缘计算应运而生。 相比于云计算，边缘计算将计算资源下沉到网络边缘设备、甚至嵌到各类网络系统当中，为大至自动驾驶车联网、小到可穿戴设备提供快速、稳定、无处不在的计算服务。如果说物联网让物理世界具备了“感知”和“沟通”的能力，那么边缘计算的使命则是让世间万物具备“思考”的能力。网络边缘在形态上可以千变万化，既可以是部署在移动蜂窝网络的数据中心、亦可以是随车而载的小型服务器，甚至可以是随身携带的迷你节，以完成各类场景的计算服务，这些场景包括移动计算、自动驾驶车联网、智慧工业、智能家居、可穿戴计算等。
飞桨PaddlePaddle深度学习实战
￥65.35
本书由百度官方出品，百度公司CTO王海峰博士作序，张钹院士、李未院士、百度集团副总裁吴甜联袂推荐。 本书遵循“内容全面、由浅深、注重实践”的原则，基于飞桨PaddlePaddle深度学习平台，较为全面地覆盖了学习深度学习技术所必须具备的基础知识以及深度学习主要核心技术，包括相关的数学基础、Python编程基础、机器学习基础以及正向/反向传播算法、卷积神经网络、循环神经网络等，尽量做到读懂一本书即可达到“零基础”到“全精通”。 在章节安排上，考虑读者的特和认知规律，在知识架构和案例穿插的设计上确保循序渐、由浅深。同时，本书提供了大量的深度学习实战案例，覆盖了当前计算机视觉、自然语言处理、个性化推荐等领域主流应用典型的算法，每章都单独配以飞桨代码实现，详细解析实操过程，手把手引导读者展实践练习、深掌握相关知识。 本书提供配套代码合集，详情请访问https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/518424
代数大脑:揭秘智能背后的逻辑
￥51.35
本书英文版出版至今已近20年，但关于大脑究竟如何工作的问题至今仍无答案，而符号主义（认为大脑是类似于计算机的加工符号的机器）与联结主义（认为大脑是并行运转的大型神经网络）之间的争论也从未停息。本书分析了联结主义模型和符号加工模型在计算方面的优势和劣势，关注不同联结主义模型之间的差异以及特定模型与符号加工的特定假设之间的关系，并围绕多层感知器展讨论。书中的观在今天依然频繁成为学术讨论的焦，并为认知科学、人工智能、深度学习等领域的未来研究指明了可能的方向。
ANSYS nCode DesignLife疲劳耐久性分析应用案例集
￥68.60
本书结合大量工程实例，介绍如何使用ANSYS nCode DesignLife在有限元分析结果的基础上行疲劳分析。算例1、2、3、10和11中，通过ANSYS Workbench平台启动nCode DesignLife，介绍基于ANSYS有限元分析的疲劳分析，凸显软件与ANSYS Workbench融为一体，数据无缝传递，分析设置简单等优。算例4-9和算例12-26中，单独启动nCode DesignLife，使用独立nCode DesignLife完成，凸显nCode DesignLife具有极强的兼容性，可以基于多种有限元分析软件的结果，行疲劳耐久性分析。同时，ANSYS nCode DesignLife软件功能非常完备，支持焊疲劳、热——机械疲劳、复合材料疲劳、振动疲劳、蠕变疲劳和多轴疲劳等分析类型，允许用户对多种实际工程问题行分析；同时具有虚拟应变片、热区域判断、分析区域过滤、批处理和二次发等功能，允许用户方便、快捷的行分析设置，以快的速度完成分析。
虚拟现实与增强现实技术
￥55.30
虚拟现实和增强现实技术目前在智能制造中得到了越来越多的应用。本书重介绍在应用此类技术涉及的关键技术，包括绘制技术、人机交互技术、发平台特别是几何引擎和动力学引擎等，对于其在智能制造中的典型应用给予了专门介绍。书中大部分案例都取自作者所在课题组实际发的工程实例，是一本理论与实用兼顾的参考工具书。
精益软件开发管理之道
￥31.85
本书是一本软件开发方法学的书。作者从24个不同的视角，在更大的空间、时间、行业、文化背景下，考察了敏捷和精益方法。这本书详细阐述了敏捷和精益开发方法取得成功的深层原因。本书包括以下内容：系统思考，以适当足够的方式关注客户；技术杰出，介绍了杰出软件开发的基础——低耦合的架构、测试驱动的开发过程等；可靠交付，讨论了工作流和日程计划，以及反馈的重要作用；无情改进，讨论了所有精益组织的基本特点：持续不断、永不满足的改进；卓越的人，卓越的结果来自于卓越的人；一致的领导，讨论在领导团队中达成一致。 本书适合敏捷教练、敏捷咨询师、软件开发及管理人员参考。
树莓派Linux操作系统移植
￥41.30
本书介绍Linux 内核的编译和移植、根文件系统的制作、基础系统、桌面系统, 以及这些软件在系统中的 作用、软件之间的依赖关系、各种软件的移植方法。由于很多树莓派应用是由Python 语言发的, 本书也 专门介绍树莓派上硬件口的Python 控制模块和其他一些基础应用。全书共分6 章，第1 章介绍Linux 内核的 移植及根文件系统的制作；在第1 章的基础上, 第2 章移植了一些基础软件, 增强了树莓派的联网功能；第3 章 介绍Linux 的基础图形库、文本布局软件、X Window 系统, 直至构成一个完整的XFCE4 桌面环境；第4 章介 绍一些应用软件的移植, 包括远程桌面、音视频编码与解码及媒体播放、文档阅读, 以及网络监控软件；第 5 章 介绍典型的Linux 发工具的移植, 移植了编译器的树莓派系统初步具备板载发能力；鉴于树莓派被广泛用于 电子设计制作, 第6 章专门讨论树莓派GPIO 口的功能, 介绍一款典型的GPIO Python 模块的使用, 并介绍 各种应用模块的工作原理和程序控制方法。 本书能对树莓派爱好者深学习提供一定的帮助, 对于其他嵌式发人员, 书中介绍的大多数内容也有 同样的参考意义。此外, 本书也可作为高等学校电子信息专业在学习嵌式Linux 操作系统时的教学参考书。
智能优化算法——基于生物行为模型的案例分析与设计
￥41.30
本书是一部系统论述基于生物行为模型的智能优化算法案例与实现的著作。全书共分为6章:第1 章介绍生物启发式计算的研究背景, 对传统生物启发式计算方法行了概述;第2章介绍将层次型信息 交流拓扑结构引人工蜂群觅食模型中的内容, 提出基于层次型信息交流机制的多蜂群协同化优化算 法, 使用该算法在搜索过程中能够维持整个种群多样性的群落级化, 从而克服传统单层生物启发式优化 模型的“ 早熟收敛” 问题, 并一步提升算法的收敛速度与收敛精度; 第3章借鉴微生物学**研究成果, 从能量变化角度对细菌构建基于生命周期的优化模型, 一步介绍基于生命周期的菌群觅食自适应优 化算法;第4章研究如何将改的蜂群觅食优化算法用于求解聚类问题, 将基于层次型信息交流机制 的多蜂群协同化优化的聚类优化算法用于教学评价体系;第5章研究如何将基于 L C B F A 的多阈值 图像分割算法用于图像分割的问题;第6章对植物根系自适应生长与**觅食这种典型生物个体行 为行深研究, 建立了基于根系生长的智能计算模型— — —混合人工植物根系生长优化模型。 本书从生物建模机理、 算法设计和工程应用层面针对典型的生物觅食行为启发式计算方法行 研究, 取得了具有创新性和应用价值的成果, 所提出的改策略和优化方法对于拓展相关领域的研 究、 指导实际应用都将具有一定的借鉴意义, 可为从事相关智能优化方法研究的科研工作者提供可 借鉴的理论指导。
ANSYS 19.0实例详解
￥76.30
《ANSYS 19.0实例详讲》在总结作者多年教学和工程经验的基础上，从使学习者快速门并能够解决实际问题的角度出发，通过大量典型实例系统地介绍了ANSYS软件的使用方法及其在机电工程领域的应用实例。本书以ANSYS软件的使用方法为中心，其他内容围绕该中心展，目的是让读者从实际应用出发，循序渐，逐渐掌握该软件的精髓，并能够有效地解决实际工作和科研中遇到的问题。 本书共分为12章，第1章介绍产品设计流程及ANSYS软件，第2章讲解ANSYS几何建模及模型修复和简化，第3章介绍网格划分基础，网格质量评定标准及改善网格质量的措施，第4章介绍结构静力学分析及结构仿真模块通用工具和结果后处理工具，第5章介绍结构动力学仿真，第6章介绍振动及疲劳耐久仿真，第7章介绍屈曲分析，第8章介绍热分析及热相关耦合仿真，第9章介绍流体仿真分析，第10章为电磁仿真基础，并通过具体实例演示了磁——热及磁——结构场仿真基本流程，第11章概述ACT插件，第12章为多物理场耦合仿真。 全书ANSYS软件应用案例丰富，每个案例都提供了详细操作流程及参数设置方法，为方便读者学习，随书配套网盘包含全部案例源文件和有声讲解视频。 本书可以作为高等院校机电、力学类相关专业本科生和研究生的教科书，也可作为工程技术人员和培训机构学习ANSYS软件的参考书。
机器学习与深度学习(Python版·微课视频版)
￥48.93
本书以任务为导向，讨论了机器学习和深度学习的主要问题，包括聚类、回归、分类、标注、降维、特征工程、超参数调优、序列决策（强化学习）和对抗攻等。书中对上述每个问题，分别从决策函数类模型、概率类模型和神经网络类模型三个角度来讨论具体的实现算法。 本书在内容上兼顾基础知识和应用实践。总体上，以基本理论知识为主线，逐步展，从概念手，逐步讨论算法思想，着重考虑知识的关联性，最后落实到机器学习扩展库和深度学习框架的具体应用。具体到每个模型，采用以示例手、逐渐深的方式，尽量给出详尽的分析或推导。 本书的特是主要通过示例来讨论相关模型，适合初学者门使用。本书示例代码采用Python 3程序设计语言编写。传统机器学习算法的应用示例主要以ScikitLearn机器学习扩展库来实现，隐马尔可夫模型示例用hmmlearn扩展库来实现，条件随机场模型示例用CRF 工具来实现。深度学习算法的示例采用TensorFlow 2框架和MindSpore框架来实现。 本书适合计算机、人工智能及相关专业的学生使用，对于相关技术研究人员也有参考价值。
深度学习――图像检索原理与应用
￥41.30
本书系统论述深度 学 习 图 像 检 索 的 原 理 与 应 用。全 书 共 分 为 两 篇:第 一 篇 图 像 检 索 基 础( 第 1~3 章) , 介绍图像检索技术、 深度 学 习 基 础、 基 于 深 度 学 习 的 图 像 检 索 方 法;第 二 篇 图 像 检 索 应 用 ( 第 4~8 章) , 以车辆图像为研究对象, 深详细地讲述基于深度神经网络的快速车辆图像检测方法、 基于迁移学习 场景自适应的车辆图像检索方法、 基于多视角图像生成的车辆图像检索方法、 基于车牌图像超分辨率重建 的车辆图像检索方法、 多模型融合的渐式车辆图像检索方法。附录 A 和附录 B分别提供本书实验所使 用的数据集和源代码。 本书适合作为从事深度学习图像检索技术研究的科技工作者、 专业 技术人员、 高校教师、 研究生及高 年级本科生的参考用书。
