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古典詩詞的女兒-葉嘉瑩

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簡體書 (6)
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商品定價

$200~$399 (1)
$400~$599 (2)
$600~$799 (2)
$800以上 (1)
出版日期

2024年 (2)
2022~2023 (3)
2018~2019 (1)
裝訂方式

平裝 (4)
精裝 (2)
作者

焦李成、尚榮華、劉芳、楊淑媛、侯彪、王爽、馬文萍 (2)
焦李成、侯彪、劉芳、楊淑媛、王爽、朱浩 (1)
焦李成、李陽陽、侯彪 (1)
焦李成、楊淑媛、劉芳、劉旭、田晨曦、侯彪 (1)
焦李成、田小林、侯彪、李陽陽、馬文萍 (1)
出版社/品牌

清華大學出版社(大陸) (4)
科學出版社 (2)

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6筆商品,1/1頁
人工智能實驗教程(簡體書)
滿額折
作者:焦李成; 田小林; 侯彪; 李陽陽; 馬文萍  出版社:清華大學出版社(大陸)  出版日:2024/10/01 裝訂:平裝
海外經銷商無庫存,到貨日平均30天至45天
定價:354 元, 優惠價:87 308
人工智能本碩博培養體系(簡體書)
滿額折
作者:焦李成; 李陽陽; 侯彪  出版社:清華大學出版社(大陸)  出版日:2019/09/01 裝訂:平裝
內 容 簡 介西安電子科技大學人工智能學院面向國家重大戰略發展和國際前沿發展需求,深入貫徹“十九大”報告精神和《新一代人工智能發展規劃》,踐行“互聯網+”“一帶一路”和創新型國家建設、軍民融合發展等一系列國家戰略,著力打造人工智能領域高端人才培養基地、創新成果研發中心和高層次團隊培育平臺。本書匯總了學院十餘年科教結合探索和實踐的經驗,採取“國際化+西電特色”本碩博一體化人才培養、“國際學術前沿+國
海外經銷商無庫存,到貨日平均30天至45天
定價:534 元, 優惠價:87 465
深度學習的理論基礎與核心算法(簡體書)
滿額折
作者:焦李成; 楊淑媛; 劉芳; 劉旭; 田晨曦; 侯彪  出版社:清華大學出版社(大陸)  出版日:2024/01/10 裝訂:平裝
本書聚焦深度學習算法的基礎理論和核心算法,全面系統地論述深度學習的基礎理論,兼顧人工智能數學基礎知識與領域**原創基礎理論,構建脈絡清晰的人工智能理論體系。本書首先介紹了深度學習的相關數學基礎,主要包括線性代數、概率論、信息論三部分;緊接著系統地介紹了深度學習的重點內容,主要分為五方面,即深度學習的逼近理論,深度學習的表徵理論,深度學習的學習理論,深度學習的優化理論,深度學習的核心算法。
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定價:594 元, 優惠價:87 517
遙感腦理論及應用(簡體書)
滿額折
作者:焦李成; 侯彪; 劉芳; 楊淑媛; 王爽; 朱浩  出版社:清華大學出版社(大陸)  出版日:2023/05/18 裝訂:平裝
針對海量、動態、多維、異構的高分辨率衛星遙感觀測數據,通過對高分辨壓縮信息的獲取(“感”),建立多尺度幾何分析的建模(“知”),完成特徵的學習和分析(“用”),從而提高對地觀測系統的綜合利用能力,這已成為遙感技術發展的必然趨勢。 全書共十五章,系統地論述了遙感腦的理論基礎、感知與解譯應用及遙感腦系統。第一至第四章主要介紹遙感技術和類腦啟發的研究背景及意義,壓縮感知基礎、遙感成像機理與特性、深度神經網絡的**進展等;第五至第十二章主要介紹作者團隊在遙感腦感知與解譯兩方面的具體相關應用成果;第十三至第十四章主要介紹作者團隊研發的遙感腦系統;第十五章主要是展望和總結該領域的主要公開問題。以此抛磚引玉,希望本書能為讀者呈現出遙感腦理論和應用等較為全面的脈絡、趨勢和圖景。 本書適應於涉及深度學習和圖像處理類高年級本科生、研究生,以及廣大科技工作者。
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定價:774 元, 優惠價:87 673
認知計算與多目標優化(簡體書)
滿額折
作者:焦李成; 尚榮華; 劉芳; 楊淑媛; 侯彪; 王爽; 馬文萍  出版社:科學出版社  出版日:2022/02/16 裝訂:精裝
本書對近年來認知計算和多目標優化領域常見的理論及技術進行了較為全面的闡述和總結,並結合作者多年的研究成果,對相關理論及技術在應用領域的實踐情況進行了展示和報告。全書從認知計算和多目標優化兩個方面展開,主要內容包含如下方面:認知科學及其特點簡介,多目標優化問題簡介,基於等度規映射的ε支配機制用於求解多目標優化問題,基於線上非支配抗體的自適應多目標優化演算法,基於自適應等級克隆和動態m近鄰表的克隆選擇
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定價:720 元, 優惠價:87 626
稀疏學習、分類與識別(簡體書)
滿額折
作者:焦李成; 尚榮華; 劉芳; 楊淑媛; 侯彪; 王爽; 馬文萍  出版社:科學出版社  出版日:2022/02/15 裝訂:精裝
本書對近年來稀疏學習、分類與識別領域常見的理論及技術進行了較為全面的闡述和總結,並結合作者多年的研究成果,對相關理論及技術在應用領域的實踐情況進行了展示和報告。全書從認稀疏學習、分類與識別三個方面展開,主要內容包含如下方面:機器學習理論基礎;快速密度加權低秩近似譜聚類;雙圖正則非負矩陣分解;學習魯棒低秩矩陣分解;學習譜表示應用於半監督聚類;用低秩矩陣填充學習資料表示;結合約束與低秩核學習的半監督學
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定價:1080 元, 優惠價:87 940

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