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人工智能
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前往:机器人
《现代机器人学》从生物系统的运动系入手,通过研究人体骨、肌和软件组织及其相应的力学性质来阐述生物体的运动机理
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《现代机器人学》从生物系统的运动系入手,通过研究人体骨、肌和软件组织及其相应的力学性质来阐述生物体的运动机理
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《工业机器人》工业机器人的运动学基础、动力学基础、基本结构、定位技术、视觉系统、听觉系统、控制系统、设计与实现
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前往:知识读本
《智能电网知识读本》主要内容有中国电力概况、坚强智能电网、智能电网与能源资源优化配置、新能源发电、可靠供电、和谐用电、信息通信、前沿技术、工程实践
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《机器人学导论》机器人机构、控制、视觉、力觉、接近觉,水下、遥控、智能机器人
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《机器人学导论》机器人机构、控制、视觉、力觉、接近觉,水下、遥控、智能机器人
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前往:机器学习
《机器学习与数据挖掘方法和应用》工程设计,文本、图像和音乐,网页分析、计算机病毒和控制,医疗诊断、生物医疗信号分析和水质分析中的生物信号处理
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《机器学习与数据挖掘方法和应用》工程设计,文本、图像和音乐,网页分析、计算机病毒和控制,医疗诊断、生物医疗信号分析和水质分析中的生物信号处理
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前往:计算智能
《人工免疫系统原理与应用》生物免疫系统、人工免疫系统原理、模型、机制研究、算法与进化、神经网络、工程
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《人工免疫系统原理与应用》生物免疫系统、人工免疫系统原理、模型、机制研究、算法与进化、神经网络、工程
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前往:自动化图册
《识别-工厂自动化应用》工厂自动化技术、图像式扫描技术、工厂自动化应用、制药和化妆品、自动识别产品系列
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前往:游戏编程
《PC游戏编程-人机博弈》详细披露了编写人机对弈程序的原理,技术和各种相关内容。包含一个完整的中国象棋人机对弈程序和一个完整的五子棋人机对弈程序实例
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前往:智能技术
《高级人工智能》力求从理论、算法、系统、应用讨论人工智能的方法和关键技术,用人工的方法和技术,研制智能机器或智能系统
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前往:数据挖掘
《数据挖掘_实用机器学习技术_原书第2版》各种模型(决策树,关联规则、线性模型、聚类、贝叶斯网以及神经网络)以及在实践中的运用,所存任缺陷的分析
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《数据挖掘_实用机器学习技术_原书第2版》各种模型(决策树,关联规则、线性模型、聚类、贝叶斯网以及神经网络)以及在实践中的运用,所存任缺陷的分析
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前往:自动化-英语
《自动化专业英语》/21世纪全国高等院校自动化系列实用规划教材、具有选材广泛、内容丰富、专业性和实用性强的特点
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《自动化专业英语》/21世纪全国高等院校自动化系列实用规划教材、具有选材广泛、内容丰富、专业性和实用性强的特点
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前往:自动化图册
《自动化机械图解》自动供给,输送的观念、振动式工件进料器的工件整列法、采用自动供给的工件设定要点
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前往:机器学习
《机器学习导论》涵盖了监督学习、贝叶斯决策理论、参数方法、多元方法、维度归约、聚类、非参数方法、决策树、线性判别式
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《机器学习导论》涵盖了监督学习、贝叶斯决策理论、参数方法、多元方法、维度归约、聚类、非参数方法、决策树、线性判别式
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前往:自动化编程
《Perl入门》Perl的经验之下、'小骆驼书'以新的面貌重生了,既能让初次接触Perl的读者容易理解,又保留了翔实的讨论、齐全的范例以及著名的巧思妙语
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前往:人工数学
《具体数学-计算机科学基础》大师们诙谐、细腻的笔触,描绘着数学工作中的欢乐和忧伤,那些或平淡、或深刻、或严肃、或幽默的涂鸦,更让我们在轻松愉悦的心境下体会数学的美妙
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前往:人工智能
《机器学习》本书综合了许多的研究成果,例如统计学、人工智能、哲学、信息论、生物学、认知科学、计算复杂性和控制论
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前往:智能技术
《人工智能技术与方法》介绍人工智能的主要原理与技术、方法,介绍现代智能技术的研究与发展,并从应用角度讨论实际问题的解决方法
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《人工智能技术与方法》介绍人工智能的主要原理与技术、方法,介绍现代智能技术的研究与发展,并从应用角度讨论实际问题的解决方法
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《人工智能技术与方法》介绍人工智能的主要原理与技术、方法,介绍现代智能技术的研究与发展,并从应用角度讨论实际问题的解决方法
前往:智能语言
《人工智能(AI)程序设计(面向对象语言)》智能化是当前计算机、自动化、通信、管理等信息科学技术领域中的新方法、新技术、新产品的重要发展方向与开发策略
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《人工智能(AI)程序设计(面向对象语言)》智能化是当前计算机、自动化、通信、管理等信息科学技术领域中的新方法、新技术、新产品的重要发展方向与开发策略
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前往:模式识别
《模式识别》贝叶斯决策理论、线性和非线性判别函数、人工神经网络、模糊模式识别、模拟退火和遗传算法,以及统计学习理论和支持向量机
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《模式识别》贝叶斯决策理论、线性和非线性判别函数、人工神经网络、模糊模式识别、模拟退火和遗传算法,以及统计学习理论和支持向量机
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前往:数据挖掘
《数据挖掘教程》背景信息、相关概念、主要技术、分类、聚类和关联规则的常用算法、Web挖掘、空间、时序数据和序列
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《数据挖掘教程》背景信息、相关概念、主要技术、分类、聚类和关联规则的常用算法、Web挖掘、空间、时序数据和序列
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《数据挖掘教程》背景信息、相关概念、主要技术、分类、聚类和关联规则的常用算法、Web挖掘、空间、时序数据和序列
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