本書致力于介紹圖神經(jīng)網(wǎng)絡的基本概念和算法、研究前沿以及廣泛和新興的應用，涵蓋圖神經(jīng)網(wǎng)絡的廣泛主題，從基礎到前沿，從方法到應用，涉及從方法論到應用場景方方面面的內容。全書分為四部分：第一部分介紹圖神經(jīng)網(wǎng)絡的基本概念；第二部分討論圖神經(jīng)網(wǎng)絡成熟的方法；第三部分介紹圖神經(jīng)網(wǎng)絡典型的前沿領域；第四部分描述可能對圖神經(jīng)網(wǎng)絡未來研

神經(jīng)網(wǎng)絡與深度學習是人工智能研究的重要領域，是機器學習的重要組成部分。人工智能是研究理解和模擬人類智能、智能行為及其規(guī)律的科學。本書緊緊圍繞神經(jīng)網(wǎng)絡和深度學習的基礎知識體系進行系統(tǒng)的梳理，力求從基礎理論、經(jīng)典模型和前沿應用展開論述，便于讀者能夠較為全面地掌握深度學習的相關知識。全書共16章。第1章是緒論，簡要介紹人工智

手勢交互是自然人機交互的研究熱點，在很多領域都有著廣泛的應用，例如虛擬/增強現(xiàn)實、普適計算、可穿戴計算、智能家居和游戲娛樂等。本文提出了一套卓有成效的"以用戶為中心的”手勢設計方法，應用在雙面屏智能手機、智能汽車信息系統(tǒng)、智能電視交互系統(tǒng)、沉浸式虛擬現(xiàn)實購物系統(tǒng)中，實踐證明這套方法能夠有效解決傳統(tǒng)手勢設計方法所面臨的一

本書主要針對控制理論的一些重要分支，分析了當前存在的瓶頸問題，展望了其發(fā)展趨勢和面臨的一系列挑戰(zhàn)。全書共分為17章，分別為：優(yōu)化控制研究的概述與關鍵問題分析、邏輯控制系統(tǒng)中的未解問題、系統(tǒng)與控制中優(yōu)化理論與應用的挑戰(zhàn)與瓶頸、分布參數(shù)系統(tǒng)控制、數(shù)據(jù)驅動控制系統(tǒng)、自抗擾控制中的若干未解問題、非線性控制的幾個瓶頸問題、時間與

本書采用全彩圖解+視頻講解的形式，通過生動有趣的童話探秘之旅，介紹了利用JoyFrog（呱比特手柄）和Kittenblock進行人工智能項目開發(fā)的思路及技巧。全書共18課，涵蓋以下知識點：百度大腦中的文字朗讀、語音識別、圖形識別、文字識別、人臉識別和寫詩寫春聯(lián)等，F(xiàn)aceAI中的人臉、微笑、年齡、性別等的檢測，機器學習

人工智能正在以前所未有的速度發(fā)展，其廣泛地應用于汽車、醫(yī)療、交通、制造、金融等多個領域。通常“人工智能”一詞往往與人機交互系統(tǒng)相聯(lián)系，進而突出其應用性，表現(xiàn)為“機器學習”和“問題解決”等。現(xiàn)如今人工智能不再是人的延伸，而是可以自我演進的，是相對獨立的。這就決定了人工智能發(fā)展面臨著巨大的挑戰(zhàn)，不僅是技術層面的諸多挑戰(zhàn)，還

本書基于TensorFlow.NET框架，詳細介紹了.NET平臺下深度學習的基礎原理和應用技術，不僅闡述了算法原理，還演示了實踐代碼和運行效果，其中完整示例主要采用的語言為C#和F#。全書分為3個部分：第一部分介紹了核心API的用法和基礎示例，包括數(shù)據(jù)類型、張量、EagerMode、自動求導、線性回歸、邏輯回歸、tf.

全書可分為五大部分，闡述了分布式人工智能的基礎知識以及相關進展，包括分布式人工智能簡介、分布式規(guī)劃與優(yōu)化、多智能體博弈、多智能體學習和分布式人工智能應用。除此之外，由于本領域尚處于蓬勃發(fā)展階段，相關技術與應用層出不窮，因此書中還提供了研究者對于分布式人工智能發(fā)展的相關預測，主要集中在：第一，更復雜和更大規(guī)模的分布式人工

本書通過扎實、詳細的內容和清晰的結構，從算法理論、算法源碼、實驗結果等方面對深度學習算法進行分析和介紹。本書共三篇，第一篇主要介紹深度學習在計算機視覺方向的一些卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，從基礎骨干網(wǎng)絡、輕量級CNN、模型架構搜索3個方向展開，介紹計算機視覺方向的里程碑算法；第二篇主要介紹深度學習在自然語言處理方向的重要突破，包括基

隨著云計算、大數(shù)據(jù)等的快速發(fā)展，越來越多的組織用信息化手段進行流程管理。如何提升流程執(zhí)行的智能化程度、動態(tài)性和柔性，以提高對非標準業(yè)務的管理效率，是流程管理面臨的一個重要問題。 本書基于流程管理系統(tǒng)積累的日志，提出了3種流程管理的工作流活動推薦方法，分別為基于用戶類別近鄰的活動推薦方法、基于Pearson相關系數(shù)的活動