会员
智能优化算法:基于生物行为模型的案例分析与设计
刘洋编著更新时间:2023-08-10 17:53:24
最新章节:参考文献开会员,本书免费读 >
本书从生物建模机理、算法设计和工程应用层面针对典型的生物觅食行为启发式计算方法进行研究,取得了具有创新性和应用价值的成果,所提出的改进策略和优化方法对于拓展相关领域的研究、指导实际应用都将具有一定的借鉴意义,可为从事相关智能优化方法研究的科研工作者提供可借鉴的理论指导。
品牌:清华大学
上架时间:2022-04-01 00:00:00
出版社:清华大学出版社
本书数字版权由清华大学提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
智能优化算法:基于生物行为模型的案例分析与设计最新章节
查看全部- 参考文献
- 6.5 本章小结
- 6.4 HARFO算法性能测试
- 6.3 植物根系自适应生长层级演化算法
- 6.2.2 层级间信息交流模式
- 6.2.1 同层级信息交流模式
- 6.2 植物根系层级演化交流模式
- 6.1.5 根尖老化死亡
- 6.1.4 侧根随机搜索
- 6.1.3 分根
刘洋编著
主页
同类热门书
最新上架
- 会员
ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调
《ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调》作为《PyTorch2.0深度学习从零开始学》的姊妹篇,专注于大模型的本地化部署、应用开发以及微调等。《ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调》不仅系统地阐述了深度学习大模型的核心理论,更注重实践应用,通过丰富的案例和场景,引导读者从理论走向实践,真正领悟和掌握大模型本地化应用的精髓。全书共分13章,全方位、多角度地展示了大模型本地化计算机13万字 - 会员
巧用ChatGPT进行数据分析与挖掘
这既是一本引导读者如何使用ChatGPT低门槛、高效率学习Python数据分析与挖掘方法的著作,又是一本指导读者如何使用ChatGPT精准、高效地进行Python数据分析与挖掘实操的著作。从读者对象的角度看,本书既大大降低了没有编程经验的读者学习Python数据分析的门槛,又为有经验的Python数据分析师提供了大量实用的AI数据分析技巧,帮助他们快速转型为具备AI能力的数据分析师。从核心内容的角计算机16.9万字 - 会员
自适应和反应式机器人控制:动态系统法
本书主要介绍如何通过动态系统学习控制律,从而使机器人具备实时反应能力。本书首先介绍机器人学习数据的收集方法,然后重点讲解使用动态系统学习控制律的核心技术,使用动态系统进行轨迹规划的方法,以及使用动态系统进行柔性控制和力控制的方法。本书提供大量应用示例,包括机械臂、拟人手和仿人机器人的全身控制等。本书要求读者熟悉关于机器人控制的基础知识,并熟悉机器学习、统计、优化以及动态系统等相关内容,适合作为高等计算机20.3万字 空间计算:人工智能驱动的新商业革命
空间计算是一种不断发展的以三维世界为中心的计算形式和交互形式,是以计算机视觉为基础的高阶应用。其核心是使用AI、计算机视觉和扩展现实将虚拟体验融入物理世界,让用户摆脱屏幕的束缚,自然地与数字世界中的对象互动,就像与真实世界中的对象互动一样。随着生成式AI的爆发,空间计算平台将拥有更加丰富的内容,将在很大程度上改变我们的生活和工作,重新定义商业模式,并改变我们与技术和整个世界互动的方式,推动我们进入计算机12.1万字- 会员
AI效率手册:从ChatGPT开启高效能
ChatGPT是当下最新、最热门的工具、效率工具,但为什么不同的人使用效果天差地别,整体上来说:一是认知上的不足;二是方法上的不足。这正是本书要解决的问题。本书不仅让读者会用ChatGPT,更尝试让读者意识到自己需要构建一个完整的学习体系,同时本书提供构建这个学习体系的方法。有了这个学习体系,才能真正用好ChatGPT,也不止能用好ChatGPT。读者能够根据自己的需求,用好ChatGPT,既不停计算机22.5万字 - 会员
自动驾驶:人工智能理论与实践
本书参照产业界自动驾驶技术研发的基本流程,充分借鉴了产业界在自动驾驶技术领域中的实际研发经验,以高性能的智能小车和高度仿真的车道沙盘为实验教具和运行环境,深入浅出地讲解自动驾驶技术的原理与实际应用,为初学者打开一扇通往人工智能世界的大门。本书以帮助初学者如何从无到有地打造出具备自动驾驶功能的智能小车为主线,内容分为看车(了解自动驾驶)、造车(设计智能小车)、开车(收集训练数据)、写车(编写自动驾驶计算机14.9万字 - 会员
PyTorch 2.0深度学习从零开始学
PyTorch是一个开源的机器学习框架,它提供了动态计算图的支持,让用户能够自定义和训练自己的神经网络,目前是机器学习领域中的框架之一。《PyTorch2.0深度学习从零开始学》共分15章,内容包括PyTorch概述、开发环境搭建、基于PyTorch的MNIST分类实战、深度学习理论基础、MNIST分类实战、数据处理与模型可视化、基于PyTorch卷积层的分类实战、PyTorch数据处理与模型可计算机11.3万字 - 会员
机器学习的算法分析和实践
本书是一本全面介绍机器学习方法特别是算法的新书,适合初学者和有一定基础的读者。机器学习可以分成三大类别,监督式学习、非监督式学习和强化学习。三大类别背后的算法也各有不同。监督式学习使用了数学分析中函数逼近方法、概率统计中的极大似然方法。非监督式学习使用了聚类和贝叶斯算法。强化学习使用了马尔可夫决策过程算法。机器学习背后的数学部分来自概率、统计、数学分析以及线性代数等领域。虽然用到的数学较多,但是最计算机7.4万字 - 会员
PyTorch深度学习与企业级项目实战
《PyTorch深度学习与企业级项目实战》立足于具体的企业级项目开发实践,以通俗易懂的方式详细介绍PyTorch深度学习的基础理论以及相关的必要知识,同时以实际动手操作的方式来引导读者入门人工智能深度学习。《PyTorch深度学习与企业级项目实战》共分18章,内容主要包括人工智能、机器学习和深度学习之间的关系,深度学习框架PyTorch2.0的环境搭建,Python数据科学库,深度学习基本原理,计算机10.8万字