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1.
基於信息增強的圖神經網絡學習方法研究（簡體書）
作者：
王傑
出版社：
電子工業出版社
出版日：
2025/02/01
裝訂：
平裝
本書深入剖析了圖神經網絡領域所面臨的兩大核心挑戰：深度加深模型退化和監督信息過度依賴。針對這兩大挑戰，本書提出了一系列解決思路，涵蓋模型結構設計、訓練策略優化等方面的內容。全書共7章，第1章主要介紹了圖神經網絡研究的背景與意義，闡述了近年來國內外網絡表示學習與圖神經網絡的研究現狀，分析了圖神經網絡當前面臨的挑戰及其主要問題等；第2章主要對圖神經網絡進行概要論述，包括基礎的理論、典型的模型方法及應用；第3章針對圖神經網絡在節點聚合過程中面臨的節點鄰域混雜的問題，提出了一種基於混合階的圖神經網絡模型；第4章針對圖神經網絡在節點交互過程中面臨的全域結構信息缺失問題，提出了一種基於拓撲結構自適應的圖神經網絡模型；第5章針對自監督信息缺失且包含噪聲的問題，提出了一種圖結構與節點屬性聯合學習的變分圖自編碼器模型；第6章針對節點自監督信息貢獻不做區分的問題，提出了一種基於注意力機制的圖對比學習模型；第7章總結全書並對圖神經網絡可能的研究方向進行展望。 本書可供從事人工智能、數據挖掘、機器學習及網絡數據分析等相關領域的科研及工程人員參考，也可作為高等院校計算機、人工智能等專業本科生與研究生的學習參考書。
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2.
計算智能（簡體書）
作者：
畢曉君
出版社：
人民郵電出版社
出版日：
2024/12/01
裝訂：
平裝
計算智能是人工智能領域較為前沿的研究方向，它是受“大自然智慧”啟發而被設計出的一類算法的統稱。計算智能所具有的全域搜索、高效並行等優點為解決複雜優化問題提供了新思路和新手段，引起了國內外學者的廣泛重視並掀起了研究熱潮。目前，計算智能的相關技術已成功應用於信息處理、調度優化、工程控制、經濟管理等眾多領域。本書在歸納近年來計算智能研究成果的基礎上，系統且詳細地介紹了計算智能中較為典型的9種算法――人工神經網絡、遺傳算法、蟻群算法、人工免疫算法、粒子群優化算法、人工蜂群算法、生物地理學優化算法、多目標優化算法以及約束優化算法，並給出了各個算法基於MATLAB軟件的仿真實現過程和在信號與通信領域的應用實例，這使本書知識點的講解通俗易懂、直觀生動，易於讀者快速掌握。本書可作為高等學校信號與信息處理、計算機應用技術、人工智能、模式識別與智能系統、自動化等專業本科生和研究生的教材，也可供計算智能相關領域的研究人員學習參考。
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3.
變頻正弦混沌神經網絡分析與設計（簡體書）
作者：
胡志強
出版社：
電子工業出版社
出版日：
2024/11/12
裝訂：
平裝
本書基於國內外對混沌神經網絡的研究成果，提出了一種基於腦電波生物機制的變頻正弦混沌神經網絡(FCSCNN)模型，並通過對該模型的激勵函數、退火函數、生物機制、優化機制等進行研究，進一步提出了多種衍生模型。本書詳細分析了FCSCNN模型及其衍生模型的混沌動力學特性，通過對解決函數優化、組合優化等問題與同類模型進行對比實驗，驗證了FCSCNN模型及其衍生模型的優化性能。本書適用於人工神經網絡、人工智能等相關專業領域的高校學生、教師及科研工作者。
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4.
煙花算法理論及應用（簡體書）
作者：
譚營
出版社：
人民郵電出版社
出版日：
2024/11/01
裝訂：
平裝
本書是一本全面、系統地介紹煙花算法主要研究和典型應用的學術專著，從基礎、理論、進展及應用4個方面詳細地介紹了煙花算法的研究內容，清晰地展示了煙花算法的研究全貌。書中不僅介紹了許多煙花算法理論研究成果，還提供了大量重要煙花算法改進算法的流程圖和煙花算法的統一代碼框架，同時展示了豐富的成功應用實例。本書可作為智能科學、人工智能、計算機科學和數據科學等相關專業高年級本科生和研究生的教材或參考書，也可作為信息、控制、通信、管理、工程技術等相關領域的研究人員和工程師的參考書。
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5.
深入淺出神經網絡與深度學習（簡體書）
作者：
(澳)邁克爾‧尼爾森
出版社：
人民郵電出版社
出版日：
2024/11/01
裝訂：
平裝
本書深入講解神經網絡和深度學習技術，側重於闡釋深度學習的核心概念。作者以技術原理為導向，輔以貫穿全書的MNIST手寫數字識別項目示例，介紹神經網絡架構、反向傳播算法、過擬合解決方案、卷積神經網絡等內容，以及如何利用這些知識改進深度學習項目。學完本書後，讀者將能夠通過編寫Python代碼來解決複雜的模式識別問題。
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6.
圖神經網絡：基礎、前沿與應用（簡體書）
作者：
吳凌飛
;
崔鵬
;
裴健
;
趙亮
出版社：
人民郵電出版社
出版日：
2024/11/01
裝訂：
平裝
本書致力於介紹圖神經網絡的基本概念和算法、研究前沿以及廣泛和新興的應用，涵蓋圖神經網絡的廣泛主題，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網絡的基本概念；第二部分討論圖神經網絡成熟的方法；第三部分介紹圖神經網絡典型的前沿領域；第四部分描述可能對圖神經網絡未來研究比較重要和有前途的方法與應用的進展情況。 本書適合高年級本科生和研究生、博士後研究人員、講師以及行業從業者閱讀與參考。
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7.
Python神經網絡編程（簡體書）
作者：
(英)塔里克‧拉希德
出版社：
人民郵電出版社
出版日：
2024/11/01
裝訂：
平裝
本書首先從簡單的思路著手，詳細介紹了理解神經網絡如何工作所必須的基礎知識。第一部分介紹基本的思路，包括神經網絡底層的數學知識，第2部分是實踐，介紹了學習Python編程的流行和輕鬆的方法，從而逐漸使用該語言構建神經網絡，以能夠識別人類手寫的字母，特別是讓其像專家所開發的網絡那樣地工作。第3部分是擴展，介紹如何將神經網絡的性能提升到工業應用的層級，甚至讓其在Raspberry Pi上工作。
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8.
意圖驅動自智網絡（簡體書）
作者：
楊春剛
出版社：
科學出版社
出版日：
2024/10/12
裝訂：
精裝
《意圖驅動自智網絡》詳細闡述意圖驅動自智網絡的關鍵技術與應用實例。內容涵蓋意圖驅動自主智能網絡的基礎概念與背景，以及意圖智能轉譯、意圖閉環驗證、自主策略生成、意圖態勢感知等意圖環路技術。此外，探討針對意圖驅動智能運維、意圖驅動網絡負載均衡、意圖驅動6G編排和意圖驅動衛星網絡管控等典型應用案例。
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9.
高效卷積神經網絡的結構設計與優化（簡體書）
作者：
丁霄漢
出版社：
清華大學出版社(大陸)
出版日：
2024/10/01
裝訂：
平裝
隨著深度學習相關技術的發展，特別是卷積神經網絡技術的成熟，深度學習已經成為多種計算機視覺任務的常用工具。卷積神經網絡模型由於其強大的表徵能力，可以作為一種優秀主幹模型，但往往以較大的參數量和計算量為代價。本書從基本架構設計、新式通用組件、模型壓縮方法三個方面著手，試圖普遍地、一般地提升卷積神經網絡的精度和效率。書中介紹的方法與深度學習實踐聯繫緊密：現實生活中的視覺應用一般要求在一定的推理延遲、吞吐量、模型大小和功耗的約束下盡可能追求更高的精度，所以開發者既可以應用一種新的架構，可以用一些新式組件來提升現有架構，亦可以對一個精度更高也更大的模型應用壓縮技術使之滿足既定的效率約束條件。本書聚焦基礎，所提出的“結構重參數化”理論、新式模型結構和模型壓縮方法可以廣泛用於多種模型和多種任務。本書可為機器學習和計算機視覺領域的初學者和具備一定基礎的工程技術人員及研究人員提供參考
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10.
圖神經網絡導論（簡體書）
作者：
劉知遠
;
周界
出版社：
人民郵電出版社
出版日：
2024/10/01
裝訂：
平裝
圖神經網路（GNN）是基於深度學習的圖資料處理方法，因其卓越的性能而受到廣泛關注。本書全面介紹了GNN的基本概念、具體模型和實際應用。書中首先概述數學基礎和神經網路以及圖神經網路的基本概念，接著介紹不同種類的GNN，包括卷積圖神經網路、迴圈圖神經網路、圖注意力網路、圖殘差網路，以及幾個通用框架。此外，本書還介紹了GNN在結構化場景、非結構化場景和其他場景中的應用。讀完本書，你將對GNN的最新成果和
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11.
TensorFlow神經網絡設計：基於Python API的深度學習實戰（簡體書）
作者：
(土)奧汗‧亞爾欽
出版社：
清華大學出版社(大陸)
出版日：
2024/10/01
裝訂：
平裝
本書首先介紹深度學習，並與其他機器學習模型進行比較，並闡述與TensorFlow互補的用於創建深度學習模型的技術，如Panda、Scikit-Learn和Numpy。隨後介紹有監督的深度學習模型，並使用單層的多個感知器構建淺層神經網絡，使用Tensorflow 2.0和Keras API創建真實的應用程序。隨後是數據增強和批處理規範化方法，並使用MNIST數據集訓練CNN。最後是使用自動編碼器的理論應用和無監督學習，以及使用tf-agent模型的強化學習。本書主要面向深度學習和機器學習API領域的數據科學家和程序員。
庫存：4
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12.
TensorFlow程序設計（簡體書）
作者：
馬斌
出版社：
電子工業出版社
出版日：
2024/09/01
裝訂：
平裝
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13.
智能計算平臺應用開發(中級)（簡體書）
作者：
華為技術有限公司
編著
出版社：
人民郵電出版社
出版日：
2024/08/01
裝訂：
平裝
本書是智能計算平臺應用開發中級教材，主要介紹了智能計算平臺搭建、平臺管理、數據管理、應用開發等相關知識。全書共分9章，內容包括智能計算平臺應用開發概述、人工智能與平臺搭建、平臺管理、數據采集、數據存儲、數據處理、數據備份與恢復、機器學習基礎算法建模和人工智能模型開發測試。
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定價：299 元，
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14.
人工智能芯片設計（簡體書）
作者：
周巍
出版社：
電子工業出版社
出版日：
2024/08/01
裝訂：
平裝
本書主要介紹人工智能芯片設計相關的知識，包括作為人工智能芯片設計基礎的數字集成電路電路設計知識和數字集成電路系統設計知識，進而分析人工智能芯片設計面臨的挑戰，由此引出本書的重點：人工智能芯片的數據流設計和架構設計，包括了塊浮點數設計、卷積神經網絡數據量化算法、稀疏化算法、加速器系統控制策略、卷積層加速器設計、全連接層加速器設計等前沿技術。本書在幫助讀者獲得對人工智能芯片設計全面理解的基礎上，使讀者也能更好地把握人工智能芯片設計的重點和方向，為讀者在此領域進一步研究和開發打下堅實的基礎。 本書可作為普通高等學校電子信息類專業、人工智能專業、計算機類專業本科生的教材，也可作為從事人工智能芯片設計的工程技術人員的參考書。
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15.
深度神經網絡高效計算：大模型輕量化原理與關鍵技術（簡體書）
作者：
程健
出版社：
電子工業出版社
出版日：
2024/08/01
裝訂：
平裝
近些年來，在深度學習的推動下，人工智能步入新的發展階段。然而，隨著深度學習模型性能的提升，其計算復雜度也在不斷增加，深度學習模型的運行效率面臨巨大挑戰。在這種情況下，深度學習高效計算成為在更大范圍內應用人工智能的重要環節。本書圍繞深度學習模型計算，重點從深度學習模型優化、算法軟件加速、硬件架構設計等方面展開介紹深度學習高效計算，主要包括低秩分解、剪枝、量化、知識蒸餾、精簡網絡設計與搜索、深度神經網絡高效訓練、卷積神經網絡高效計算、大模型高效計算、神經網絡加速器設計等內容。 本書既適合高校相關專業學生，也可作為從業者的案頭參考。
庫存：3
定價：594 元，
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16.
智能計算系統：從深度學習到大模型(第2版)（簡體書）
作者：
陳雲霽
出版社：
機械工業出版社
出版日：
2024/07/23
裝訂：
平裝
本書由中科院計算所、軟件所的專家學者傾心寫就，以“圖像風格遷移”應用為例，全面介紹智能計算系統的軟硬件技術棧。第2版以大模型為牽引進行更新，第1章回顧人工智能、智能計算系統的發展歷程，第2、3章在介紹深度學習算法知識的基礎上增加了大模型算法的相關知識，第4章介紹深度學習編程框架PyTorch的發展歷程、基本概念、編程模型和使用方法，第5章介紹編程框架的工作原理，第6章回顧深度學習所用的處理器結構從通用逐步走向專用的過程，第7章介紹深度學習處理器的體系結構應當如何應對大模型處理中的計算、訪存、通信瓶頸，第8章介紹基於BCL語言的高性能算子開發優化實踐，第9章介紹面向大模型的計算系統並以BLOOM作為驅動範例。本書適合作為高等院校相關專業的教材，也適合人工智能領域的科研人員參考。
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定價：1014 元，
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17.
智能計算技術與應用（簡體書）
作者：
李敏
;
趙宏
;
李興娟
出版社：
機械工業出版社
出版日：
2024/07/15
裝訂：
平裝
本書面向初學者介紹智能計算的相關概念、典型應用，採用研究性學習方法和P-MASE模型，按照引入問題、尋找方法、問題分析、問題求解、效果評價的模式，講授智能計算編程、數據獲取和預處理、數據可視化、預測數據的值、分類問題、聚類分析、神經網絡、智能圖像識別、時間序列數據的處理等知識，並給出了兩個綜合案例。本書深入淺出、案例豐富、可操作性強，適合作為高校智能計算相關課程的入門教材，也適合相關技術人員學習參考。
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18.
鯤鵬智能計算導論（簡體書）
作者：
華為技術有限公司
出版社：
人民郵電出版社
出版日：
2024/07/01
裝訂：
平裝
本書以鯤鵬智能計算為主線，共12章，分別為緒論、計算機與服務器、鯤鵬通用計算平臺、鯤鵬openEuler操作系統、鯤鵬openGauss數據庫、鯤鵬openLooKeng數據虛擬化引擎、鯤鵬雲計算技術、鯤鵬應用遷移與開發、鯤鵬通用計算平臺基礎管理、openEuler操作系統及虛擬化應用實踐、基於鯤鵬通用計算平臺的Web實踐，以及基於鯤鵬智能計算平臺的深度學習案例實踐。本書內容簡潔、技術實用，旨在幫助讀者瞭解並熟悉鯤鵬智能計算的相關技術及應用。本書適合IT相關行業的專業技術人員，以及對相關知識感興趣的讀者閱讀，也適合作為高校人工智能、雲計算等計算機相關專業的教材。
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19.
人工神經網絡理論、設計及應用(第3版)（簡體書）
作者：
韓力群
;
施彥
出版社：
化學工業出版社
出版日：
2024/07/01
裝訂：
平裝
本書系統地論述了人工神經網絡的主要理論和設計基礎，給出了大量應用實例，旨在使讀者瞭解神經網絡的發展背景和研究對象，理解和熟悉其基本原理和主要應用，掌握其結構模型和基本設計方法，為以後的深入研究和應用開發打下基礎。 全書共分為10章，第1、2章介紹了神經網絡的發展歷史、基本特徵與功能、應用領域及基礎知識，第3～10章展開介紹了單層感知器、基於誤差反傳的多層感知器、徑向基函數神經網絡、競爭學習神經網絡、組合學習神經網絡、反饋神經網絡、支持向量機、深度神經網絡等內容。為了方便梳理知識點，每章都附有本章小結。為了方便學習、加深理解，在書後附錄中給出了例題與詳解及神經網絡常用術語的英漢對照。 本書可作為高等學校人工智能、智能科學與技術、自動化等相關專業人工神經網絡的教材，也可供人工智能科研人員參考。
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20.
基於多尺度分析與人工神經網絡的多源圖像融合（簡體書）
作者：
金鑫
出版社：
科學出版社
出版日：
2024/05/29
裝訂：
平裝
《基於多尺度分析與人工神經網絡的多源圖像融合》介紹了多源圖像融合技術的發展趨勢和研究現狀，在圖像尺度分析、遷移學習、深度神經網絡模型與算法研究的基礎上，分別針對多聚焦圖像融合、多模態醫學圖像融合、紅外與可見光圖像融合、遙感圖像融合等不同應用領域，提出了具有可行的融合方法，在開展傳統圖像融合技術研究的同時，將一些新的技術和新方法引入到圖像融合領域。《基於多尺度分析與人工神經網絡的多源圖像融合》可以幫助讀者瞭解多源圖像融合技術的基礎知識、研究方法和具體實施方式，從而在此基礎上開展相關領域的研究工作。
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定價：828 元，
優惠價：
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