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深度学习基础与案例教程
『简体书』 作者：迟殿委 贾泽豪 出版：机械工业出版社 日期：2025-08-01 《深度学习基础与案例教程》主要介绍深度学习基础理论及案例实战，共11章内容，从人工智能基础，到深度学习算法原理，再到深度学习项目实战，逻辑清晰，由浅入深，内容层次分明，从简单的线性模型引出非线性的深度学习模型。深度学习模型部分主要讲解卷积神经网络、循环神经网络、Transformer模型、生成对抗网 ... |
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深度学习：走向语文核心素养
『简体书』 作者：袁婷 出版：光明日报出版社 日期：2024-08-01 本书是在当前“深度学习”教学实践研究基础上，结合语文课程教学实际和学生学习现状而撰写的一本以“走向深度学习”为主题的专著。第一章的内容主要为“高中语文深度学习的内涵和意义”。深入解读深度学习的定义、内涵以及在高中语文中的具体应用，探讨与渐层学习的区别。详细剖析深度学习的主要特征，包含学习动机、整合性 ... |
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深度学习和大模型原理与实践
『简体书』 作者：常耀斌 王文惠 出版：清华大学出版社 日期：2024-12-01 本书是一本全面深入探讨深度学习领域的核心原理与应用实践的专业书籍。本书旨在为读者提供系统的学习路径，从深度学习的基础知识出发，逐步深入到复杂的大模型架构和算法实现。本书适合深度学习初学者、中级开发者以及对大模型有深入研究需求的专业人士。通过阅读本书，读者不仅能够掌握深度学习的理论基础，还能通过丰富的 ... |
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深度学习技术基础（微课版）
『简体书』 作者：田春伟、左旺孟 出版：清华大学出版社 日期：2024-12-01 随着人工智能和数字技术的飞速发展，深度学习已成为现代技术革新的核心驱动力之一。从语音识别到自动驾驶，深度学习的应用正在不断改变人们的生活方式。然而，深度学习技术的复杂性和广泛性，使得初学者和实践者在理解与应用这些技术时面临诸多挑战。因此，本书对深度学习的基本理论、核心技术及实际应用进行了系统梳理，旨 ... |
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深度学习：基础理论及其应用
『简体书』 作者：张鑫 出版：哈尔滨工业大学出版社 日期：2025-01-01 本书针对深度学习技术，描述了深度学习的基本理论，以及在相关领域中的应用和最新成果。本书主要介绍了隐藏变量的深度密度模型和基于循环神经网络的深度学习模型，并对其在汉字手写体识别和中文文本手写体识别、自然语言处理、海洋数据分析等领域的应用进行介绍。 本书适合计算机科学与技术、统计学、电子信息工程等专业 ... |
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深度稀疏多尺度网络及应用
『简体书』 作者：焦李成 出版：西安电子科技大学出版社 日期：2024-12-01 本书全面且系统地阐述了深度稀疏多尺度网络技术理论及应用。首先介绍了深度稀疏学习理论及多尺度几何逼近系统与表征理论；然后介绍了深度稀疏及多尺度相关的具体应用；最后对多尺度稀疏深度网络理论的研究难点及未来发展方向进行了详细分析与展望，为后续的研究工作提供了探索方向。 本书可作为人工智能、计算机科学与技 ... |
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道路交通事故深度调查实务指引
『简体书』 作者：公安部道路交通安全研究中心 出版：人民交通出版社 日期：2025-05-01 本书主要内容包括道路交通事故深度调查的理论基础、道路交通事故深度调查流程、道路交通事故深度调查的法律责任认定及相关结果运用、交通警察渎职犯罪的惩戒与预防。本书理论联系实际，方便读者全面了解道路交通事故深度调查的重要意义、应用流程以及职务犯罪预防。本书可供公安机关交通管理部门从业人员参考使用。 ... |
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基于深度学习的小学数学教学研究
『简体书』 作者：韩小雷 著 出版：陕西人民教育出版社 日期：2024-09-01 《基于深度学习的小学数学教学研究》旨在探索基于深度学习的小学数学高效课堂教学策略，以提升小学生数学学习效果。通过分析国内小学数学教学现状和问题，研究将深度学习理论与数学教学相结合，设计适用于小学数学教学的深度学习框架。该框架将多媒体和智能化教学资源融入教学过程，实现个性化学习和智能化辅助评估。研究还 ... |
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深度学习推荐方法及应用
『简体书』 作者：庞光垚 出版：电子工业出版社 日期：2025-06-01 《深度学习推荐方法及应用》是一本专注于深度学习技术在推荐系统中应用的权威指南。本书从推荐系统的基础理论出发，逐步深入到基于深度学习的创新方法，如“分-物”注意力机制、多模态数据融合、强化学习推荐等。作者通过丰富的案例和实验数据，展示了如何利用深度学习解决推荐系统中的数据稀疏性、冷启动、动态兴趣建模等 ... |
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基于深度学习的图像处理与实践
『简体书』 作者：王卓、刘德民 出版：清华大学出版社 日期：2024-07-01 《基于深度学习的图像处理与实践》循序渐进、深入浅出地讲解了基于深度学习的图像处理的核心知识，并通过具体实例演示了开发深度学习图像处理程序的方法和流程。全书共 14 章，分别讲解了图像识别技术基础，scikit-image数字图像处理，OpenCV 图像视觉处理，dlib机器学习和图像处理，face_ ... |
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深度学习精粹与PyTorch实践
『简体书』 作者：[美]爱德华·拉夫[Edward Raff]著 郭涛 译 出版：清华大学出版社 日期：2024-08-01 深度学习绝非不可窥探的黑箱!深入理解其模型和算法的实际运作机制，是驾驭并优化结果的关键。你无需成为数学专家或资深数据科学家，同样能够掌握深度学习系统内部的工作原理。本书旨在通过深入浅出的方式，为你揭示这些原理，让你在理解和解释自己的工作时更加自信与从容。 《深度学习精粹与PyTorch实践》以浅显 ... |
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小波变换与深度学习图像处理
『简体书』 作者：李朝荣 出版：科学出版社 日期：2024-10-01 《小波变换与深度学习图像处理》结合小波变换和深度学习这两种先进的技术手段，系统地设计多种小波域上的依赖关系，对小波变换域联合建模进行深入的研究，从而显著地提高小波对图像特征的表示能力，并推动小波分析在理论和应用方面的发展。《小波变换与深度学习图像处理》*先介绍小波变换的基本原理和相关的数学知识，以及 ... |
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深度学习技术图书套装
『简体书』 作者：张重生 郭业才 出版：机械工业出版社 日期：2024-04-01 深度学习是新一代人工智能所使用的主要技术。本书深入浅出地讲解了深度学习的相关技术，包括深度学习编程基础、目标分类、目标检测、图像分割、生成对抗网络等。对每种技术，本书均从原理和程序实现两个方面进行讲解。在原理方面，讲解算法和技术的相关背景、主要算法思想和原理；在程序实现方面，从数据准备、神经网络模型 ... |
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深度学习在推荐系统中的应用
『简体书』 作者：邢星 出版：科学出版社 日期：2025-01-01 针对国内外推荐系统技术热点问题，作者在推荐系统、深度学习领域基础理论方面进行了深入探索研究，借鉴国内外已有资料和前人成果，经过分析论证，围绕基于内容和知识的推荐、混合推荐、深度学习、基于深度学习的推荐以及辅助学习的推荐等五个方面的基本概念、研究现状、主要研究问题、待解决的问题以及未来的发展趋势等，形 ... |
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大单元教学下深度学习案例研究
『简体书』 作者：张骋，吴文俊 出版：中国科学技术大学出版社 日期：2024-09-01 阐述了大单元教学下深度学习的研究背景与现实意义，描述了“大单元教学”“深度学习”的内涵与方式、特征与要素，给出在小学数学领域进行大单元教学下的深度学习实施策略。从“数的运算”“图形的认识”“概念的建构”“数学思想的获得”四个主题中选取了“计算”“三角形”“比与比例”“数学广角”四个不同类型的单元，写 ... |
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新一代人工智能：从深度学习到大模型
『简体书』 作者：张重生 出版：机械工业出版社 日期：2025-02-01 本书注重对新一代人工智能相关理论和技术进行深入的原理讲解，共计19 章，囊括了深度学习的基础理论、深度学习的优化问题、各种卷积操作、损失函数、经典的卷积神经网络结构、目标识别和度量学习算法、深度学习目标检测技术、图像分割算法、生成对抗网络、蒸馏学习、长尾学习技术、图像增广技术，以及大模型相关的Tra ... |
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自制深度学习推理框架
『简体书』 作者：傅莘莘 出版：人民邮电出版社 日期：2025-03-01 本书带领读者手把手实现深度学习推理框架，并支持大语言模型的推理。 全书共 9 章，以实现开源深度学习推理框架 KuiperInfer 为例，从基础的张量设计入手，逐步深入讲 解计算图、核心算子等关键模块的设计与实现。最后，书中还涵盖了如何支持深度学习模型如 ResNet、 YOLOv5，以及大 ... |
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深度学习理论及实战（MATLAB版·第2版）
『简体书』 作者：赵小川 出版：清华大学出版社 日期：2025-02-01 《深度学习理论及实战（MATLAB版·第2版）》主要介绍深度学习理论及实战，共5章，内容包括机器学习、人工神经网络、卷积神经网络、MATLAB深度学习工具箱和应用案例。在介绍基础理论方面，本书深入浅出、语言生动、通俗易懂;在介绍应用实例时，本书贴近实际，步骤翔实，举一反三。本书对数十个例程进行了深入 ... |
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深度学习研究与智慧农业应用
『简体书』 作者：时雷 出版：中国农业出版社有限公司 日期：2025-02-01 深度学习技术是计算机、人工智能领域的前沿技术，为智慧农业的发展提供了重要的技术支撑，是我国农业现代化、农村数字化和乡村振兴的重要技术方向。 本书系统介绍了深度学习的基本概念、历史发展、关键技术及其在智慧农业中的应用，着重总结了编著者在深度学习技术研究及其在智慧农业应用方面的成果，旨在为读者提供全面的 ... |
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速通！深度学习的数学基础
『简体书』 作者：赤石雅典 出版：人民邮电出版社 日期：2025-08-01 本书将深度学习涉及的数学领域缩小到最低限度，以帮助读者在最短的时间内理解深度学习必需的数学知识。全书分为导入篇、理论篇、实践篇和发展篇四部分内容。导入篇系统介绍了一些机器学习的入门知识；理论篇包括微积分、向量和矩阵、多元函数、指数函数、概率论等知识；实践篇介绍了线性回归模型、逻辑回归模型、深度学习模 ... |
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