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玩转机器人:DIY智能小车机器人

刘波等编著
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计算机网络人工智能4.3万字

更新时间:2024-10-16 18:06:37 最新章节:参考文献

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书籍简介

本书主要介绍使用UG软件、Proteus软件、AltiumDesigner软件进行智能小车机器人设计的方法。本书内容涉及UG软件的模型绘制、模型装配和运动仿真,Proteus软件的电路设计和电路仿真,AltiumDesigner软件的元件库绘制、原理图绘制和PCB绘制。本书从机械结构、电路设计、PCB设计三部分对智能小车机器人进行详细讲解,完整介绍了动力模块零部件绘制、车体模块零部件绘制、零部件装配与运动仿真、基础电路仿真、基于51单片机的智能小车机器人仿真、基于Arduino单片机的智能小车机器人仿真、元件库绘制和PCB设计。通过学习本书,读者可以在熟悉UG软件、Proteus软件、AltiumDesigner软件操作的同时体会智能小车机器人的设计思路,为自己设计智能小车机器人打下基础。
上架时间:2024-09-01 00:00:00
出版社:电子工业出版社
上海阅文信息技术有限公司已经获得合法授权,并进行制作发行

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  • 自人工智能(AI)的概念诞生之日起,科学家们就热衷于探讨它的发展路径。第一阶段毫无疑问是计算智能,经过半个多世纪,AI在运算能力和记忆方面早已超越人类。第二阶段,是感知智能,让机器可以看得懂听得懂这个世界。科学界认为,尚未到来的第三阶段,是认知智能,甚至提到一个词:认知时代。我们来到大模型时代或者是生成式人工智能时代了吗?如果我们此时此刻正身处这个时代,那上一个是什么时代?有人说,大规模预训练已经
    刘云浩计算机11.3万字
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    本书具体包含以下内容:首先,探讨ChatGPT对法律界的冲击,以及律师等从业者的不同反应,进一步分析AI技术对行业的影响和发展趋势。接着,简要介绍ChatGPT的技术原理及应用场景。随后,详细讨论如何将AI力量融入律师职业路径,构建专业律师成长的新飞轮。接下来,分别讨论如何将ChatGPT(GPTs)应用于渠道与案源、检索与研究、案件分析,以及法律文书撰写与合同审核,实现部分日常事务自动化执行。之
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    机器学习是人工智能的重要技术基础,涉及的内容十分广泛。本书涵盖了机器学习和深度学习的基础知识,主要包括机器学习的概述、统计学基础、分类、聚类、神经网络、贝叶斯网络、支持向量机、文本分析、分布式机器学习算法等经典的机器学习基础知识,还包括卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、目标检测、自编码器等深度学习的内容。此外,本书还介绍了机器学习的热门应用领域推荐系统以及强化学习等主题。本书深入浅出、内容
    赵卫东 董亮编著计算机30.2万字
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    本书深入剖析了图神经网络领域所面临的两大核心挑战:深度加深模型退化和监督信息过度依赖。针对这两大挑战,本书提出了一系列解决思路,涵盖模型结构设计、训练策略优化等方面的内容。全书共7章,第1章主要介绍了图神经网络研究的背景与意义,阐述了近年来国内外网络表示学习与图神经网络的研究现状,分析了图神经网络当前面临的挑战及其主要问题等;第2章主要对图神经网络进行概要论述,包括基础的理论、典型的模型方法及应用
    王杰计算机8.1万字
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    本书由科大讯飞与中国科大的大模型的资深专家联合撰写,一本书打通大模型的技术原理与应用实践壁垒,深入大模型3步工作流程,详解模型微调、对齐优化、提示工程等核心技术及不同场景的微调方案,全流程讲解6个典型场景的应用开发实践。本书共10章,从逻辑上分为“基础知识”“原理与技术”“应用开发实践”三部分。基础知识(第1章)介绍大模型定义、应用现状、存在的问题,以及发展趋势。原理与技术(第2和3章)详细讲解大
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    本书兼顾机器学习基础、经典方法和深度学习方法,对组成机器学习的基础知识和基本算法进行了比较细致的介绍,对广泛应用的经典算法如线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机、决策树和集成学习等算法都给出了深入的分析并讨论了无监督学习的基本方法,对深度学习和强化学习进行了全面的叙述,比较深入地讨论了反向传播算法、多层感知机、CNN、RNN和LSTM等深度神经网络的核心知识和结构;对于强化学习,不仅介绍了经
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    机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域.本书作为该领域的入门教材,在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面.全书共16章,大致分为3个部分:第1部分(第1~3章)介绍机器学习的基础知识;第2部分(第4~10章)讨论一些经典而常用的机器学习方法(决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习);第3部分(第11~16章)为进阶知识,内容涉及特征选择与稀疏学习、计算
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