本書是用戶體驗設計師的入門讀物，從用戶體驗設計師的角度出發(fā)，系統(tǒng)地介紹了從事用戶體驗設計的學習方法、思維方式、工作流程和方式，覆蓋了用戶體驗設計基礎知識、設計師的角色和職業(yè)困惑、工作流程、需求分析、設計規(guī)劃和設計標準、項目跟進和成果檢驗、設計師職業(yè)修養(yǎng)以及需要具備的意識等，力圖幫助設計師解決在項目中遇到的一些常見問題，

本書是智能計算平臺應用開發(fā)初級教材，主要介紹了智能計算平臺搭建、平臺管理、數(shù)據(jù)管理、應用開發(fā)等相關知識。全書共8章，內(nèi)容包括智能計算平臺應用開發(fā)概述、硬件設備、系統(tǒng)與軟件、系統(tǒng)管理、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲、基礎應用軟件開發(fā)測試、人工智能示教編程。

本書是智能計算平臺應用開發(fā)高級教材，主要介紹了智能計算平臺搭建、平臺管理、數(shù)據(jù)管理、應用開發(fā)等相關知識。全書共9章，內(nèi)容包括智能計算平臺應用開發(fā)概述、智能計算高級環(huán)境、平臺管理、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)備份及恢復、深度學習基礎算法建模、人工智能算法優(yōu)化、人工智能高級應用軟件開發(fā)測試。

本書首先簡要介紹機器人和機器人學的概況，以及機器人學的數(shù)學基礎，然后分別詳細討論智能機器人體系結(jié)構(gòu)、智能機器人中的傳感器、環(huán)境感知與建模、路徑規(guī)劃、機器人控制、多機器人協(xié)同，以及智能機器人的HRI等內(nèi)容。

本書旨在為讀者建立完整的深度學習知識體系。全書內(nèi)容包含3個部分，第一部分為與深度學習相關的數(shù)學基礎；第二部分為深度學習的算法基礎以及相關實現(xiàn)；第三部分為深度學習的實際應用。通過閱讀本書，讀者可加深對深度學習算法的理解，并將其應用到實際工作中。本書適用于對深度學習感興趣并希望從事相關工作的讀者，也可作為高校相關專業(yè)的教學

Kittenblock是深圳市小喵科技開發(fā)的一款基于Scratch3.0的圖形化編程軟件。Scratch3.0強調(diào)的是創(chuàng)作與分享，更注重純軟件編程；Kittenblock強調(diào)的是教育與創(chuàng)造屬性，根據(jù)當下的教育需求，重點增加人工智能、物聯(lián)網(wǎng)和Python編程，盡可能地滿足教育的系統(tǒng)性和連續(xù)性需求，讓學生和老師無須切換多個

本書以實踐為導向，深入淺出，從人工智能技術(shù)、機器學習框架和微服務等概念講起，對主流的人工智能云平臺產(chǎn)品進行剖析和比較，對從訓練學習到服務封裝再到模型發(fā)布應用的全過程進行介紹，并對人工智能云平臺技術(shù)棧涉及的云計算、集群管理、任務調(diào)度、共享存儲等技術(shù)進行了詳細講解，以提高研發(fā)人員對人工智能全生產(chǎn)流程的理解。書中結(jié)合以上技術(shù)

本書對超限學習機近年來取得的各方面成果進行詳細的闡述與分析。本書分為4個部分：第1部分（第1～2章）主要介紹超限學習機的基本概念與核心理論；第2部分（第3～4章）系統(tǒng)介紹超限學習機理論為應對數(shù)據(jù)分類、回歸以及特征學習等重要機器學習任務所做的技術(shù)性調(diào)整；第3部分（第5～6章）主要介紹超限學習機的工程實現(xiàn)與領域應用案例；第

本書主要對算法的原理進行了介紹，并融合大量的應用案例，詳細介紹使用機器學習模型的一般方法，幫助讀者理解算法原理，學會模型設計。本書首先介紹數(shù)據(jù)理解、數(shù)據(jù)的處理與特征，幫助讀者認識數(shù)據(jù)；然后從宏觀、系統(tǒng)的角度介紹機器學習算法分類、一般學習規(guī)則及機器學習的基礎應用；接著根據(jù)項目研發(fā)的流程，詳細介紹了模型選擇和結(jié)構(gòu)設計、目標

本書比較全面系統(tǒng)地闡述了自動控制原理的基本理論和應用。全書分8章。第1章深入淺出地講述了自動控制的基本概念和發(fā)展歷史；第2章介紹了線性連續(xù)控制系統(tǒng)在時域和復域中的數(shù)學模型及其結(jié)構(gòu)圖和信號流圖；第3~5章分別講述了線性連續(xù)控制系統(tǒng)的時域分析法、根軌跡分析法、頻域分析法；第6章比較全面地闡述了線性連續(xù)控制系統(tǒng)的幾種典型校正

本書把窄帶物聯(lián)網(wǎng)（NB-IoT）的應用知識體系歸納為終端、信息郵局、人機交互系統(tǒng)3個有機組成部分。針對終端，給出通用嵌入式計算機的概念，并將其軟件分為BIOS與User兩部分；針對信息郵局，將其抽象為固定IP地址與端口，并由此設計了云偵聽程序模板；針對人機交互系統(tǒng)，設計了Web網(wǎng)頁、微信小程序、手機App及PC客戶端等

本書較全面地介紹了目前人工智能的主流概念、理論、方法、技術(shù)及應用等內(nèi)容。全書共12章，首先介紹了智能的定義以及人工智能的定義、歷史、實現(xiàn)方法、研究內(nèi)容與發(fā)展趨勢；其次介紹了人工智能的哲學觀以及腦科學的相關概念與基礎知識；再次在人工智能的方法與技術(shù)方面，介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡，機器學習的基本方法與原理，以及感知智能、認知智能

本書以NB-IoT實訓套件為載體，采用項目化教學方式，講解了NB-IoT的相關知識及其在物聯(lián)網(wǎng)中的重要作用。本書主要分為理論、項目和實戰(zhàn)演練三部分。理論部分講解了NB-IoT物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)，并對架構(gòu)中的每個節(jié)點做技術(shù)解析；項目部分由淺入深，從NB-IoT通信、OceanConnect平臺操作系統(tǒng)到LiteOS的基礎實戰(zhàn)開發(fā)

本書以人機界面評價研究為背景，分析了人機界面評價研究的必要性，回顧了國內(nèi)外人機界面評價研究的現(xiàn)狀，論述了人機界面評價理論及方法。以工效學標準為基礎，構(gòu)建了核電廠主控室人機界面評價指標體系，開發(fā)了人機界面評價軟件。主要內(nèi)容包括人機界面評價指標篩選方法的分析與構(gòu)建、人機界面評價指標體系的構(gòu)建、人機界面評價指標權(quán)重分配方法的

深度學習是目前學術(shù)界和工業(yè)界都非常火熱的話題，在許多行業(yè)有著成功應用。本書由Hulu的近30位算法研究員和算法工程師共同編寫完成，專門針對深度學習領域，是《百面機器學習：算法工程師帶你去面試》的延伸。全書內(nèi)容大致分為兩個部分，第一部分介紹經(jīng)典的深度學習算法和模型，包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡、圖神經(jīng)網(wǎng)絡、生成模型、生

本書首先從Python基本語法開始討論，逐步介紹必備的數(shù)學知識與神經(jīng)網(wǎng)絡的基本知識，并利用討論的內(nèi)容編寫一個深度學習框架TensorPy，有了這些知識作為鋪墊后，就開始討論生成對抗網(wǎng)絡（GAN）相關的內(nèi)容。然后，本書使用比較簡單的語言來描述GAN涉及的思想、模型與數(shù)學原理，接著便通過TensorFlow實現(xiàn)傳統(tǒng)的GAN

本書理論知識體系完備，由淺入深，系統(tǒng)性地介紹了深度學習模型的發(fā)展脈絡，以及模型深度設計、模型寬度設計、模型通道維度設計、殘差連接設計、分組卷積設計、多尺度與非正常卷積設計、多輸入網(wǎng)絡設計、時序神經(jīng)網(wǎng)絡設計、三維卷積網(wǎng)絡設計、動態(tài)推理模型與注意力機制設計、生成對抗網(wǎng)絡設計這10類主流的深度學習模型設計思想。同時，本書為各

這是一本有關交互設計規(guī)范與思維方式的指導用書。本書分為8章：第1章介紹交互設計的基本知識，第2章講解交互設計的基本原則，第3章講解iOS和MaterialDesign系統(tǒng)的交互設計規(guī)范，第4章是作者結(jié)合自身經(jīng)驗梳理總結(jié)的一套移動端的設計規(guī)范，第5章講解的是Web端的設計規(guī)范，第6章講解了交互原型圖的設計規(guī)范與方法，第7

《機器學習中的基本算法》共八章.第1章和第2章簡要介紹了機器學習的基本概念、研究內(nèi)容、算法體系，以及相關的優(yōu)化理論與優(yōu)化算法.第3章和第4章詳細介紹了幾類作為分類器和回歸器的支持向量機算法，包括算法出發(fā)點、建模思想、理論推導和算法在數(shù)據(jù)分類、識別、擬合、預測等方面的應用.第5章和第6章著重介紹了兩類常用的數(shù)據(jù)預處理方法

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