本書與《軟件測試(第2版)》相配套，內(nèi)容包括兩部分。第1部分是習題解析，針對主教材的8章內(nèi)容，給出每章的知識重點，精心設(shè)計了相應的習題，并給出了詳細的解析和參考答案。第2部分是實驗指導，主要包括黑盒測試(等價類劃分法、邊界值分析法、因果圖)、白盒測試(邏輯覆蓋、路徑分析)以及JUnit、TestDirector、Loa

這本書探討了多維粒子群優(yōu)化,由作者開發(fā)了一種技術(shù)解決這些需求。在介紹關(guān)鍵優(yōu)化技術(shù)后,作者介紹了統(tǒng)一的框架，并展示了其在具有挑戰(zhàn)性的應用領(lǐng)域的優(yōu)勢,包括多維擴展粒子群優(yōu)化的全局收斂性、動態(tài)數(shù)據(jù)聚類、進化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生物醫(yī)學應用程序和個性化的心電圖分類、基于內(nèi)容的圖像分類和檢索、合成與演化特征。

人工智能的迅速發(fā)展將深刻改變?nèi)祟惿鐣�生活、改變世界。本書稿選取了《人民日報》等權(quán)威報刊的重要文章，從人工智能發(fā)展進入新階段、人工智能影響下的社會變革、中國人工智能的戰(zhàn)略方位、中國人工智能的未來發(fā)展以及人工智能發(fā)展的不確定性帶來新挑戰(zhàn)等方面進行詳細闡述，有助于讀者更加深入地了解人工智能的發(fā)展，從而調(diào)動參與支持人工智能發(fā)展

人臉工程學的研究內(nèi)容主要包括人臉識別、表情識別和人臉合成三個部分。本書分別介紹了人臉識別、表情識別和人臉合成研究中用到的相關(guān)理論和算法，后在總結(jié)作者所在課題組研究成果的基礎(chǔ)上，給出了人臉識別、表情識別和人臉合成系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)流程實例。

本書面向人工心理和情感機器人等前沿領(lǐng)域，討論了情感機器人表情控制和機械結(jié)構(gòu)設(shè)計的理論、技術(shù)及其應用的若干方面，主要包括機器人的起源及發(fā)展、機械頭及身軀設(shè)計、表情控制模式、電動機控制、機器視覺、人機交互與合作、軟件集成、數(shù)據(jù)庫及知識庫技術(shù)、情感模型與機器學習等方面的研究理論、技術(shù)與應用方法，取材新穎，內(nèi)容深入淺出、材料豐

未來的工作今天沒有，今天的工作未來也不會有�？萍计纥c會改變一切，但是它首先會體現(xiàn)在經(jīng)濟領(lǐng)域，主要是以技術(shù)性失業(yè)的形式體現(xiàn)出來。過去，人們一般認為人工智能只能作為人類的助手，從事較為枯燥單調(diào)的工作。但是隨著人工智能的持續(xù)進化，人們認識到，在不遠的將來，人工智能或許可以在所有領(lǐng)域取代人類。我們會不會面臨一個沒有“工作”的未

《深度學習》由全球知名的三位專家IanGoodfellow、YoshuaBengio和AaronCourville撰寫，是深度學習領(lǐng)域奠基性的經(jīng)典教材。全書的內(nèi)容包括3個部分：第1部分介紹基本的數(shù)學工具和機器學習的概念，它們是深度學習的預備知識；第2部分系統(tǒng)深入地講解現(xiàn)今已成熟的深度學習方法和技術(shù)；第3部分討論某些具有

該書系共14冊，，涉及了生命起源、生物工程、氣象學、軍事科學、人工智能等多個科學領(lǐng)域，由中國科學界代表著這些領(lǐng)域Zui高水準的資深院士、專家編寫，為青少年打開一扇了解科學、探索科學的大門。

本書是物聯(lián)網(wǎng)應用技術(shù)專業(yè)核心課程之一，根據(jù)中等職業(yè)學校的教學特點和培養(yǎng)目標進行編寫。本書采用“核心課程+教學項目”式的編寫體例，以4個學習單元（走近物聯(lián)網(wǎng)、感知層——物聯(lián)網(wǎng)的“皮膚”和“五官”、網(wǎng)絡(luò)層——物聯(lián)網(wǎng)的“神經(jīng)中樞”、應用層——物聯(lián)網(wǎng)的“大腦”）進行引領(lǐng)，下設(shè)若干子任務(wù)進行支撐說明，讓學生在閱讀多個實際物聯(lián)網(wǎng)生

本書詳細論述了采用深度結(jié)構(gòu)的動機、原理和理論依據(jù)，討論了訓練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的難點，繼而詳盡地介紹了自動編碼器、受限玻爾茲曼機以及深度置信網(wǎng)絡(luò)的概念和理論，并進行了理論分析。