三民網路書店 / 搜尋結果

本書是作者積累多年教學經驗，參考國內外大量文獻資料，追蹤當代人工智能發展趨勢而寫成的著作。 全書共分7篇。第一篇講述模擬人類自然推理的不確定性推理方法和非單調推理方法：包括專家系統MYCIN的不確定性推理方法、主觀Bayes方法、模糊推理、證據理論和非單調推理；第二篇講述機器學習的概念與方法：包括概念學習、決策樹學習和學習規則集合；第三篇講述計算智能：包括人工神經網絡、遺傳算法和其它計算智能方

Z形式規約是一種世界上廣泛使用的軟件規格說明語言，在軟件開發的需求規格說明階段和軟件設計階段都可以使用，對于提高大型軟件質量、驗證軟件設計正確性等方面具有非常重要的意義。 由于Z是以集合論和一階邏輯為基礎，是設計用來給人看的而不能由機器執行。將Z轉換成高級語言需要專業的數學知識，而且對于大型軟件，轉換過程極易出錯。Z的機器可執行性已經引起世界范圍的關注，但目前還不能直接從Z語言自動生成應用程序，Z

應該說，近現代以來，以《美術叢書》、《歷代書法論文選》、《歷代書法論文選續編》、《中國書畫全書》等著作為代表，書學文獻的整理與出版還是取得了不少成績的，但是與文學文獻或史學文獻相比，其研究投入明顯不足，而開掘深度亦有待加強。書學的概念大于書法，這一點是毋庸置疑的，但我想在這里強調另一點：書法文獻的概念也顯著地大于書論。無論是研究書法，還是研究書史或者書論，都應該以書學為背景，亦即注意書法的時代環境

本書是作者積累多年教學經驗,參考國內外大量文獻資料,追蹤當代人工智能發展趨勢而寫成的教材。 全書共分七篇。第一篇講述模擬人類自然推理的不確定性椎理方法和非單調推理方法:包括專家系統MYCIN的不確定性椎理方法、主觀Bayes方法、模糊推理、證據理論和非單調推理;第二篇講述機器學習的概念與方法:包括概念學習、決策樹學習和學習規則集合;第二篇講述計算智能:包括人工神經網絡、遺傳算法和其它計算智能方

數據結構是計算機專業的核心課程,是從事計算機軟件開發與計算機應用人員必備的專業基礎。本書從軟件開發設計的角度出發,按照面向對象的程序設計思想,詳細介紹了線性表、裁和隊列、串、數組和廣義表、樹與森林、圖等不同的數據結構,以及這些數據結構在計算機中的存儲表示和算法實現。最後兩章介紹了計算機中常用的兩種運算――查找和排序,並詳細介紹了不同的查找、排序運算的實現及各種算法的效率分析。 本書將數據抽象與面向對象思想作為重點,對傳統的"數據結構"賦予新的內涵、新的處理方式,使其上升為面向對象的數據結構,每種算法都採用C++語言進行描述。 本書敘述清晰、邏輯性強、利於教學,可作為高等院校計算機專業及信息等相關專業的教材,也可作為計算機應用技術人員的參考書。

本計畫為3年期(110-112年)計畫之第1年期，目的為延續前期研究發展交通衝突分析工具之成果，除辦理分年先導測試計畫，驗證相關技術成熟度與限制外，並透過易肇事地點分析，與地方政府合作進行推廣應用。為分析路口交通衝突及駕駛人行為特性，107~109年前期研究結合無人機空拍及人工智慧影像分析等新興技術，並運用交通衝突風險分析技術，已建立交通衝突分析工具。本計畫為驗證相關技術成熟度與限制，透過專家學者座談會及地方機關調查，盤點路口6個常見的交通衝突情境，包括：機會左轉、路口穿越衝突、右轉衝突、非號誌化路口停讓衝突、機會左轉(進階分析)、人車衝突等，並於110-112年每年辦理兩項先導測試計畫。本年度與4個直轄市合作，辦理機會左轉、路口穿越衝突兩項先導測試計畫共14處路口，以及4處易肇事路口分析。先導測試計畫提出三大類駕駛行為：風險駕駛行為、違規行為、交通衝突，並研提相關軌跡判斷邏輯，完成風險駕駛行為或違規行為的偵測；易肇事路口分析則建立交通衝突分析項目及程序，以提供後續應用分析工具之參考。本計畫亦持續優化相關分析技術，包含研發Oriented YOLOv4以簡化影像分析流程及縮短處理時間，並提升車種辨識精確度；交通衝突分析軟體除增加車速熱區圖，以及比例尺、號誌秒差的量測方法，並配合機會左轉、路口穿越衝突兩項先導測試計畫，新增相關分析模組及圖表，能進一步分析發生交通衝突之可能原因，以協助道路管理機關提早進行路口交通安全分析及改善。

本計畫為3年期(110-112年)計畫之第2年期，目的為延續前期研究發展交通衝突分析工具之成果，除辦理分年先導測試計畫，驗證相關技術成熟度與限制外，並透過易肇事地點分析，與地方政府合作進行推廣應用。本年度與公路總局、新北市交通局、臺中市交通局合作，辦理右轉衝突、非號誌化路口停讓衝突兩項先導測試計畫共13處路口，並與基隆市、新竹縣、苗栗縣、彰化縣合作辦理4處易肇事路口分析。右轉衝突空拍路口上游60公尺內的路段，以判斷是否有右轉車輛未靠右、外側車道之直行車輛未遠離右側之風險駕駛行為；非號誌化路口停讓衝突則判斷車輛未慢速通過路口、支線道未禮讓、支線道未停車再開、少線道車未禮讓多線道車先行、轉彎車未禮讓直行車先行、左方車未禮讓右方車先行等項目。易肇事路口分析則優化交通衝突分析項目及程序，以提供後續應用分析工具之參考。本計畫亦持續優化相關分析技術，包含採用GUP加速與參數設定調整，將空拍影片穩定化處理時間縮短至1/2至1/4，並針對提升行人查全率、修正自行車分類情況、車輛偵測框偏斜問題進行研究與探討；交通衝突分析軟體除針對先導測試計畫開發相關分析功能外，並優化軌跡/車速繪製功能升級、衝突熱區影像疊合、衝突影片回放功能升級、兩段式左轉判斷機制，以進一步分析發生交通衝突之可能原因，協助道路管理機關提早進行路口交通安全分析及改善。

鑑於交通事故具隨機性、突發性及無法預測性等特性，為降低交通事故傷亡人數與嚴重程度，交通事故防制已成為政府部門當務之急的課題。交通安全防制與改善之分析需要取得相關之交通資料作為研究基礎。隨著資訊科技研發、影像分析技術及無人機蓬勃發展迅速，無人機空拍影像幾何失真遠較一般監視器影像小，且更能有效分析交岔路口的複雜車流問題。為能有效掌握高事故風險地點特性，本研究選擇桃園市4處具代表性及參考性之交岔路口作為

為能有效率掌握高事故風險地點特性，本研究運用交通衝突分析技術，並結合無人機空中拍攝、影像分析等新興技術，自動化找出人車流衝突事件及熱區，建立高交通事故風險地點的診斷分析工具。分析結果可供交通管理單位與道路設計者，評估交叉路口衝突或風險，俾能在交通事故發生前診斷出交通衝突問題，並做為研擬預防性交通改善之參考資訊，降低交通事故發生數及嚴重性。本研究延續106年「道路交通車流及事故風險偵測與分析工具之發