本書是物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用技術(shù)專業(yè)核心課程之一，根據(jù)中等職業(yè)學(xué)校的教學(xué)特點(diǎn)和培養(yǎng)目標(biāo)進(jìn)行編寫。本書采用“核心課程+教學(xué)項目”式的編寫體例，以4個學(xué)習(xí)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(yīng)用層——物聯(lián)網(wǎng)的“大腦”）進(jìn)行引領(lǐng)，下設(shè)若干子任務(wù)進(jìn)行支撐說明，讓學(xué)生在閱讀多個實際物聯(lián)網(wǎng)生

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

新一輪人工智能的浪潮正在席卷世界。它正在改變我們的行為、我們的決策乃至我們的商業(yè)，在這股浪潮之下未來的商業(yè)將被如何改變？我們的管理者如何能讓自己的企業(yè)在新的商業(yè)秩序下脫穎而出？本書將深入解讀人工智能的商業(yè)價值、應(yīng)用場景和未來10年的發(fā)展，并終對人工智能的未來形態(tài)進(jìn)行大膽展望。

基礎(chǔ)篇(1-3章)：介紹深度學(xué)習(xí)的基本概念和Tensorflow的基本介紹。原理與實踐篇（4-8章）：大量的關(guān)于深度學(xué)習(xí)中BP、CNN以及RNN網(wǎng)絡(luò)等概念的數(shù)學(xué)知識解析，加以更樸素的語言與類比，使得非數(shù)學(xué)專業(yè)的程序員還是能夠比較容易看懂。擴(kuò)展篇（9-13章）：介紹新增的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)變種與較新的深度學(xué)習(xí)特性，并給出有趣的

本書是一本較為全面地介紹人工心理的研究方法和相關(guān)技術(shù)的著作。在對人工心理、人工情感和情感計算的基本概念、主要內(nèi)容和應(yīng)用領(lǐng)域進(jìn)行介紹之后，分別對心理建模、情感建模、人工大腦、人臉識別、人臉合成、表情識別、行為理解、人性化信息服務(wù)系統(tǒng)、數(shù)字虛擬人技術(shù)、個人機(jī)器人技術(shù)做了詳細(xì)的介紹，并對對人工心理的未來研究做了展望。

該書系統(tǒng)地論述了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要理論、設(shè)計基礎(chǔ)及應(yīng)用實例，旨在使讀者理解和熟悉神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理和主要應(yīng)用，掌握它的結(jié)構(gòu)和設(shè)計應(yīng)用方法，為深入研究和應(yīng)用開發(fā)打下基礎(chǔ)。為了便于讀者理解，書中盡量避免煩瑣的數(shù)學(xué)推導(dǎo)，加強(qiáng)了應(yīng)用舉例，并在內(nèi)容的選擇和編排上注意到讀者初次接觸新概念的易接受性和思維的邏輯性，也注意引入目前神經(jīng)

本書采用項目導(dǎo)向和任務(wù)驅(qū)動的編寫模式，構(gòu)建物聯(lián)網(wǎng)上位機(jī)編程的知識體系。根據(jù)物聯(lián)網(wǎng)編程特點(diǎn)，按照項目之間的邏輯關(guān)系進(jìn)行組織，同時注意循序漸進(jìn)，結(jié)合實際，采用任務(wù)驅(qū)動的方法，提高學(xué)生解決實際問題的能力。整個課程以企想QX—IHIM物聯(lián)網(wǎng)實驗平臺為依托，從實際應(yīng)用角度出發(fā)，精選出3個具有代表性的教學(xué)項目，即智能家居管理系統(tǒng)、

《基于格值邏輯的語義歸結(jié)自動推理》的內(nèi)容分為6章。第1、2章介紹了基于格值邏輯的歸結(jié)自動推理研究概況和格值邏輯系統(tǒng)的初步知識；第3章介紹了格值邏輯系統(tǒng)中廣義文字的歸結(jié)性；第4章介紹了格值邏輯系統(tǒng)的語義歸結(jié)自動推理；第5章介紹了格值邏輯系統(tǒng)的廣義語義歸結(jié)自動推理；第6章介紹了格值邏輯系統(tǒng)中歸結(jié)方法的相容性�！痘�于格值邏輯

本書內(nèi)容包括：知識重構(gòu)與抽象模型框架及其擴(kuò)展概述；業(yè)務(wù)流程模型與抽象相關(guān)概念；KRA模型框架的智能世界擴(kuò)展；業(yè)務(wù)流程的一般抽象模型框架；基于聚類技術(shù)的業(yè)務(wù)流程模型抽象。

近年來，深度學(xué)習(xí)可謂是機(jī)器學(xué)習(xí)方向的明星概念，不同的深度學(xué)習(xí)模型分別在圖像處理與自然語言處理等任務(wù)中取得了前所未有的好成績。 在許多場合都有這樣的需求“如何對感興趣的領(lǐng)域快速理解和使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)?”答案涉及復(fù)雜的數(shù)學(xué)、編程語言(如C、C++和Java)。但隨著R的興起,現(xiàn)在使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)比以往更容易。因為R易學(xué)易