本書較為系統(tǒng)地講解了用戶體驗設(shè)計師的職能及價值體現(xiàn)的方法，由點到面地分析了用戶體驗設(shè)計的方法與技巧，目的是讓讀者能夠全方位地進行學習，使自己在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)變化如此迅速的當下不被淘汰。 全書分為8章。第1章對用戶體驗的概念、用戶體驗設(shè)計師的職責與價值等內(nèi)容進行了分析；第2章主要對App設(shè)計中的基礎(chǔ)規(guī)范進行了系統(tǒng)全面的講解

《深度學習導論》講述了前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Tensorflow、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、詞嵌入與循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、序列到序列學習、深度強化學習、無監(jiān)督神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等深度學習領(lǐng)域的基本概念和技術(shù)，通過一系列的編程任務(wù)，向讀者介紹了熱門的人工智能應(yīng)用，包括計算機視覺和自然語言處理等。 本書編寫簡明扼要，理論聯(lián)系實踐，每一章都包含習題以及補充閱

本書主要討論在智能經(jīng)濟的浪潮下，人工智能技術(shù)與區(qū)塊鏈技術(shù)的范式變革與產(chǎn)業(yè)應(yīng)用，以及如何從數(shù)字經(jīng)濟學視角理解智能經(jīng)濟發(fā)展的商業(yè)邏輯變化和它所帶來的商業(yè)認知升級。全書包括從信息技術(shù)到智能經(jīng)濟、區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用與場景、人工智能技術(shù)應(yīng)用與場景、智能經(jīng)濟時代的商業(yè)趨勢四部分，共20講內(nèi)容。 本書通過跨學科研究，構(gòu)建了一整套認知人工

隨著人工智能技術(shù)在越來越多的行業(yè)中應(yīng)用，諸多問題也隨之而來，最主要的問題在于人工智能技術(shù)與行業(yè)的結(jié)合深度不足。在大多數(shù)情況下，人工智能技術(shù)只能解決表層的行業(yè)問題，對于深層的業(yè)務(wù)問題賦能不足。當前急需探索人工智能技術(shù)與行業(yè)結(jié)合的方法與模式。本書結(jié)合了筆者構(gòu)建人工智能產(chǎn)品的實際經(jīng)驗，從人工智能產(chǎn)品流程、行業(yè)能力模型、人工智

本書收錄了《認知物聯(lián)網(wǎng)中基于障礙物感知的機會數(shù)據(jù)傳輸策略》《圖數(shù)據(jù)流上的子圖查詢》《基于類間稀疏結(jié)構(gòu)保持的鑒別回歸方法》《智能導學系統(tǒng)中基于有效非負矩陣分解的學習成績預測》等。

本書是英國著名理論天文學家、數(shù)學家、前英國皇家學會會長、《DK宇宙大百科》作者馬丁?里斯（MartinRees）的最新力作。 生物技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、機器人技術(shù)和人工智能的進步——如果我們能夠明智地加以追求和應(yīng)用——將使我們能夠促進發(fā)展中國家和發(fā)達國家的發(fā)展，并克服人類在地球上面臨的威脅，從氣候變化到核戰(zhàn)爭。與此同時，太

隨著人工智能技術(shù)在各行業(yè)的應(yīng)用蓬勃發(fā)展，其已滲透社會及人們?nèi)粘Ｉ�活的方方面面，且在圖像分類、目標識別、自然語言處理等領(lǐng)域顯示了良好的效果和前景。但是，人工智能及其分支技術(shù)有一些特定的脆弱性，在某些場景下容易受到欺騙和攻擊，若不對此采取一定措施，就有可能造成嚴重的后果。本書通過介紹針對圖像分類的對抗技術(shù)，描述了深度神經(jīng)網(wǎng)

本書介紹了機器學習的基本算法、歷史發(fā)展、應(yīng)用前景及相關(guān)問題。內(nèi)容包括：機器學習所涉及的必要的數(shù)學知識，機器學習的基本模式和任務(wù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本理論及算法結(jié)構(gòu)，分類與聚類學習算法，數(shù)據(jù)維度歸約的基本方法，圖理論及方法以及當前比較流行的機器學習理論和算法。本書在加深學生對經(jīng)典機器學習方法理解的基礎(chǔ)上適當擴展其視野，以培養(yǎng)和

本書是與劉振全等編著的《自動控制原理》(西安電子科技大學出版社2017年出版)中“上部：經(jīng)典控制理論”配套的學習指導用書。本書對教材每章后的全部習題作了詳細解答,而且在第4章“控制系統(tǒng)的根軌跡分析”中還額外補充了“易錯題解析”的內(nèi)容,方便讀者更全面地把握根軌跡分析的相關(guān)內(nèi)容。 本書可作為工科院校本科(或應(yīng)用型本科)自

本書內(nèi)容包含人工智能新技術(shù)、大數(shù)據(jù)、機器學習、深度學習、知識圖譜、AI圖像技術(shù)、自然語言處理、智慧物聯(lián)、數(shù)字工廠、智能機器人、智慧城市。本書案例豐富、結(jié)構(gòu)清晰、通俗易懂，是一本比較全面、系統(tǒng)地介紹人工智能基礎(chǔ)技術(shù)的書籍。 本書可作為應(yīng)用型本科、高職院校的人工智能應(yīng)用技術(shù)通識課教材，也可作為人工智能愛好者、從業(yè)者的輔助