统计学习基础:数据挖掘、推理与预测介绍了这些领域的一些重要概念。尽管应用的是统计学方法，但强调的是概念，而不是数学。许多例子附以彩图。《统计学习基础:数据挖掘、推理与预测》内容广泛，从有指导的学习（预测）到无指导的学习，应有尽有。包括神经网络、支持向量机、分类树和提升等主题，是同类书籍中介绍得最全面的。计算和信息技术的飞速发展带来了医学、生物学、财经和营销等诸多领域的海量数据。理解这些数据是一种挑战，这导致了统计学领域新工具的发展，并延伸到诸如数据挖掘、机器学习和生物信息学等新领域。许多工具都具有共同的基础，但常常用不同的术语来表达。【内容推荐】《统计学习基础:数据挖掘、推理与预测》试图将学习领域中许多重要的新思想汇集在一起，并且在统计学的框架下解释它们。随着计算机和信息时代的到来，统计问题的规模和复杂性都有了急剧增加。数据存储、组织和检索领域的挑战导致一个新领域“数据挖掘”的产生。数据挖掘是一个多学科交叉领域，涉及数据库技术、机器学习、统计学、神经网络、模式识别、知识库、信息提取、高性能计算等诸多领域，并在工业、商务、财经、通信、医疗卫生、生物工程、科学等众多行业得到了广泛的应用。【作者简介】Trevor Hastie,Robert Tibshirani和Jerome Friedman都是斯坦福大学统计学教授，并在这个领域做出了杰出的贡献。Hastie和Tibshirani提出了广义和加法模型，并出版专著“Generalized Additive Models”。Hastie的主要研究领域为：非参数回归和分类、统计计算以及生物信息学、医学和工业的特殊数据挖掘问题。他提出主曲线和主曲面的概念，并用S-PLUS编写了大量统计建模软件。Tibshirani的主要研究领域为：应用统计学、生物统计学和机器学习。他提出了套索的概念，还是“An Introduction to the Bootstrap”一书的作者之一。Friedman是CART、MARS和投影寻踪等数据挖掘工具的发明人之一。他不仅是位统计学家，而且是物理学家和计算机科学家，先后在物理学、计算机科学和统计学的一流杂志上表发论文80余篇。
标签： 统计
上传时间： 2022-05-04
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机器人是整合控制论、机械电子、计算机、材料和仿生学的产物，能实现环境感知、动态决策与规划、行为控制与执行等多种功能。机器人代表了科学技术的最高水平，在工业、农业、医学建筑业甚至军事等领域中均有重要用途]。宋健院士在国际自动控制联合会第14届大会报告中指出：“机器人学的进步和应用是20世纪自动控制最有说服力的成就，是当代最高意义上的自动化”2吗。现在，国际上对机器人的概念已经逐渐趋近一致。一般来说，人们都可以接受这种说法，即机器人是靠自身动力和控制能力来实现各种功能的一种机器。联合国标准化组织采纳了美国机器人协会（Robot Institute of America，RlA）于1979年给机器人的定义：一种可编程和多功能的，用来搬运材料、零件、工具的操作机；或是为了执行不同的任务而具有可改变和可编程动作的专门系统]。作为机器人研究领域的一个重要分支，双足机器人（Humanoid Robot）由于其广阔的应用空间一直是研究热点之一。所谓双足机器人，又称仿人机器人，是具有人形的机器人，是关节转动灵活，控制系统复杂，能完成高难度的动作的机器人。它是机械、自动控制技术、计算机技术、人工智能、微电子学、模式识别、通讯技术、传感器技术、仿生学等多学科和技术综合的结果，代表着一个国家高科技发展水平。研制与人类特征类似，具有人类智能、灵活性，并能与人类交流，不断适应环境的双足机器人一直是人类的努力的目标]。与传统机器人相比，双足机器人具有显著的优势，比一般机器人有更大的机动性、灵活性，同时也具有更广泛的应用领域。双足机器人的出现是控制科学、传感器技术、人工智能、材料科学等学科的技术进步，以及机器人使用范围的扩大和人类日常生活需要的产物。双足机器人在工农业生产、科学探测、军事侦察、生活服务与娱乐等很多方面都有广泛的应用前景。首先双足机器人在拓展人类的认知范围上发挥着重要作用，在外层空间、深海等人类尚不能到达的环境都有双足机器人的身影；其次双足机器人已经广泛应用在恶劣、危险条件下或其它不适合人类活动的环境中。双足机器人的迅速发展和广泛应用，对人类社会的生活和生产产生了深远的影响。也正是因为双足机器人的广泛的应用背景和商业价值，所以近年来，双足机器人成为机器人研究领域内的一个热点]。
上传时间： 2022-06-18
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图像是人类获取和交换信息的主要来源，图像处理技术已经被广泛应用到工业、医疗、航空航天、军事等多个领域，它在我国经济建设中发挥的作用越来越大。就工业生产而言，图像处理技术的一项重要应用是产品的无损检测]。产品检测方法可以分为两大类：人工检测和自动检测。人工检测通常难以保证质量，这是因为这种检测方式存在明显不足：人工检测效率低下；由于工作量大，工人的眼睛需要长时间注视零件易产生疲劳；人工检测的主观性较强，受测定人员的技术素质和经验限制，判断结果往往因人而异；结果的保存和查询也由手工进行，比较费时费力。因此，工业生产中迫切需要自动检测设备完成对产品的自动检测，从而改善检测效果、提高生产效率]。近年来，随着信息处理技术的快速发展，硬件处理能力的不断提高，图像处理、模式识别等技术逐步进入实际应用阶段，国内外不少公司、大学及科研机构相继尝试使用计算机自动检测代替人工检测。计算机自动检测优势明显，不仅自动化程度高，人为误差和干扰减小，而且信息处理量大，便于储存和检索等。因此，开展工业产品自动检测设备的研制具有很大的经济价值和现实意义。
上传时间： 2022-06-23
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为了响应执行国家《科技发展纲要》，顺应科学技术潮流，我们萌生了编写“人工心理与数字人技术丛书”的想法，希望能够对国家的科学进步有所贡献。“人工心理与数字人技术丛书”选题主要包括以下范围（不局限于这些范围）：1）NBIC技术；2）广义人工智能技术；3）生物特征识别技术；4）虚拟现实技术；5）机器人技术；6）虚拟人技术；7）人机交互技术；8）普适计算。“丛书”的选题是开放的，我们般切希望国内外同行专家学者一起来撰写此领域的学术著作，为中华民族的科学技术事业共同努力。本丛书有如下特色：1）本丛书主要是前沿技术专题论著，选题内容新颖；2）选题主要是前沿技术，重点在于紧跟世界科技发展新趋势；3）内容深入浅出，便于自学。本丛书以科研人员及大专院校师生为主要读者，也可供工程技术人员学习前沿技术时作为参考。
标签： 机器人
上传时间： 2022-06-23
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RFID技术是自动识别技术的延伸和发展，它是利用无线电或雷达技术在阅读器和电子标签之间进行非接触双向数据传输的。近年来，这种技术在许多领域都得到了快速的普及和推广应用。作为整个防伪系统最基本的前置终端读写电子标签器件，基于MFRC500读写模块设计是本课题整个系统设计的第一步。在介绍了MF RC500芯片和Mifare0ne电子标签的结构和工作原理的基础上，本文给出了模块硬件和软件设计的详细过程，并通过具体的读、写卡操作进一步证明了模块的稳定性、可靠性。嵌入式技术是当今非常流行的一门计算机技术，随着计算机技术和通信技术的进一步迅速发展，嵌入式系统得到了越来越广泛的应用，但同时大量的嵌入式应用也对嵌入式设备的性能和功能提出了更高的要求。ARM公司的32位RISC处理器，以其高速度、低功耗、低成本、功能强、特有16/32位双指令集等诸多优异的性能，己成为嵌入式解决方案中的首选处理器。本课题采用的S3C44B0X微处理器就是一款基于ARM7TDMI内核的32位RISC处理器。除了具有RISC体系结构的典型特征外，S3C44B0X提供了全面的、丰富的内置部件，S3C44B0X微处理器为手持设备和一般类型的应用提供了高性价比和高性能的微控制器解决方案。作为嵌入式Linux的一个分支，uClinux继承了嵌入式Linux的绝大部分优点。uClinux是一个开源、免费、移植方便且可裁剪的多任务内核，因此，本课题采用了uC1inux作为操作系统，并在硬件平台的基础上移植了uClinux操作系统以及设计了uClinux操作系统下的应用程序。
上传时间： 2022-06-24
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RFID无线射频识别技术从诞生发展到现在RFID技术已经日趋成熟和标准化，RFID标签具有体积小容量大，寿命长，可重复使用等特点，支持快速读写、非可视识别、移动识别、多目标识别、定位及长期跟踪管理。RFID技术与互联网、通讯等技术相结合，可实现全球范围内的物品跟踪与信息共享。RFID技术被广泛应用于物流、制造、公共信息服务等行业，大幅提高了管理与运作效率，降低了成本。如何将RFID技术与军事装备维修管理相结合，并且将其系统化、平常化，迅速转化为战斗力是一件非常有意义的事情。本课题研究的是RFID技术在军事装备维修保养中的应用。主要讨论了基于RFID技术的军事装备维修管理系统的开发与设计。通过该系统可以实现待修装备的入库信息更记（包括入库时间、入库送交人、送交单位、期望交货时间等）待维修设备的信息（包括出）日期、配发时间、配发单位、负责人以及维修历史记录）、维修记录信息（包括维修时间、故障现象、故障原因、维修内容、维修责任人）的增加与更改、已修装备的出库管理等过程的自动化管理。利用超高频（900M）RFID的远距离非接触读写特性，可以使这些操作的过程变得简单易行。该系统的使用必将为提高我军的装备维修效率，降低维修成本带来好处。
标签： RFID
上传时间： 2022-06-25
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本技术文档为数字信号处理技术，主要针对目前比较流行的语音识别技术，讲述麦克风阵列的工作原理，及在语音识别中的作用，算法上的数学处理方法。
上传时间： 2022-07-02
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该书的作者是来自 Y Combinator Research 的研究员 Michael Nielsen，他也是一位量子物理学家、科学作家、计算机编程研究人员。他的个人主页是：Neural networks and deep learningneuralnetworksanddeeplearning.com书籍介绍 这是我个人以为目前最好的神经网络与机器学习入门资料之一。内容非常浅显易懂，很多数学密集的区域作者都有提示。全书贯穿的是 MNIST 手写数字的识别问题，每个模型和改进都有详细注释的代码。非常适合用来入门神经网络和深度学习！ 全书共分为六章，目录如下： 第一章：使用神经网络识别手写数字 第二章：反向传播算法如何工作 第三章：改进神经网络的学习方法 第四章：神经网络可以计算任何函数的可视化证明 第五章：深度神经网络为何很难训练 第六章：深度学习 《Neural Network and Deep Learning》这本书的目的是帮助读者掌握神经网络的核心概念，包括现代技术的深度学习。在完成这本书的学习之后，你将使用神经网络和深度学习来解决复杂模式识别问题。你将为使用神经网络和深度学习打下基础，来攻坚你自己设计中碰到的问题。 本书一个坚定的信念，是让读者更好地去深刻理解神经网络和深度学习，如果你很好理解了核心理念，你就可以很快地理解其他新的推论。这就意味着这本书的重点不是作为一个如何使用一些特定神经网络库的教程。仅仅学会如何使用库，虽然这也许能很快解决你的问题，但是，如果你想理解神经网络中究竟发生了什么，如果你想要了解今后几年都不会过时的原理，那么只是学习些热?的程序库是不够的。你需要领悟让神经网络工作的原理。
标签： 深度学习
上传时间： 2022-07-24
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eeworm.com VIP专区 单片机源码系列 72资源包含以下内容：1. 24c01a的读写程序.doc2. PIC单片机程序设计基础.pdf3. 24c16读写驱动程序.doc4. PIC单片机基础知识.rar5. 单片机汇编语言程序库.rar6. PIC的C语言编程知识.pdf7. 51程序库 (各种常用程序).doc8. keil入门实例教程.rar9. 在伟福集成环境下使用PICC.pdf10. HI-TECH PICC C的使用说明.pdf11. 非接触IC卡读写器的应用设计.pdf12. U盘IC1114的电路图和C语言源程序.zip13. 锂-离子线性电池充电控制器LTC1732及其应用.pdf14. MSP430仿真器(机)接口电路图-原理图.pdf15. 照明应用中的51LPC微控制器.pdf16. STM32TS60 数字电阻型多触摸屏控制方案.rar17. PL2303或PV8651USB转串口原理图.rar18. PCF8563 实时时钟日历芯片选型指南.pdf19. S3C2410内存管理单元MMU基础实验.rar20. USB2.0转IDE的电路图 (protel文件).rar21. TUSB3200中文资料pdf.pdf22. 单片机实用接口技术.rar23. 串行下载线的原理图-电路图.pdf24. 内置微处理器的USB音频接口芯片TUSB3200.pdf25. MCS-51系列单片机实用接口技术.rar26. 数据处理与控制策略.rar27. LPC932单片机可靠性设计方案.pdf28. 小车走迷宫设计.rar29. 过程通道与人机接口.rar30. 一种单片机实现的嵌入式视频切换器.pdf31. 温度传感器ds1820的汇编程序.pdf32. 3.3v看门狗芯片.pdf33. 交通灯控制板用户手册.rar34. 单片机开发中应掌握的几个基本技巧.pdf35. dsPIC30F看门狗定时器和低功耗模式.pdf36. 新版交通灯模组(包括PCB图、使用说明书和产品说明书).rar37. 51单片机浮点子程序库.pdf38. 工程师单片机学习经验技巧.rar39. 用单片机内置比较器设计高精度A/D变换器.pdf40. MCS-51并行口的扩展.ppt41. 模拟接口.ppt42. 存储器接口.ppt43. 单片机原理与应用教程.rar44. 中断技术.ppt45. winCE msdn讲座.zip46. MCS 51单片机内部并行口及应用.rar47. RD系列微型打印机打印实例.rar48. 接口技术概述.rar49. 微型打印机的C语言源程序.rar50. 汇编语言程序设计PPT.ppt51. 微型打印机与单片机接口.rar52. MCS-51系列单片机的结构和原理.rar53. 单片机的功率接口.rar54. Keil软件的使用.rar55. 51单片机应用实例及源代码.rar56. 汇编语言程序设计基础.PPT57. 单片机模糊逻辑控制.rar58. 小型键盘结构与接口.ppt59. DA与AD转换.ppt60. 微型计算机总线知识.ppt61. DMA与DMA控制器.ppt62. 微机原理及接口技术课件(教学).rar63. 8255A可编程并行接口.ppt64. 微机原理与汇编语言程序设计课件.rar65. VD108B地感线路安装图.pdf66. 8086总线操作、中断系统及总线请求.ppt67. 微机原理多媒体教材.rar68. RS-485的传输线如何合理屏蔽.pdf69. 8253计数器定时器结构与编程.ppt70. 子空间模式识别方法.pdf71. 单片机应用技术电子教案.rar72. 8251A可编程通信接口.ppt73. 语音编解码芯片MT8965在ALU中的应用.pdf74. Keil C51 使用技巧及实战.zip75. 微机接口技术试题.rar76. MCS-51单片机系统扩展技术.pdf77. 单片机课程总结.doc78. 微机接口技术精品课程.rar79. LCD为LCM161（HD44780驱动器）字符显示器驱动程.rar80. 用单片机设计发音电路.pdf81. 微机接口技术课件.rar82. LC7461遥控解码子程序源代码.rar83. 模块化LED大屏幕显示器的设计.pdf84. 微机原理与接口技术精品课程(课件).rar85. 红外遥控接收程序.pdf86. 微控制器( MCU) 破解秘笈之中文有删节版.pdf87. SAM88RCRI 指令集.pdf88. 单片机常用程序库.rar89. 微处理器指令集设计.ppt90. 基于单片机的频率计设计.pdf91. 单片机综合应用.rar92. 单片机多机并行通讯的一种方法.pdf93. pic单片机实用教程(提高篇).rar94. 单片机掉电保护设计.pdf95. pic单片机实用教程(基础篇).RAR96. 分时操作系统思想在单片机编程中的实现.pdf97. 80C51便携式产品中的低功耗设计.pdf98. 单片机最小系统电路.pdf99. avr studio 4.14下载.zip100. AVR高速嵌入式单片机原理与应用(修订版).rar
上传时间： 2013-07-03
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计算智能.人工神经网络·模糊系统·进化计_12531.pdf 30.1M 斯坦福大学-深度学习基础教程.pdf 9.4M [游戏人工智能编程案例精粹].(Programming.Game.AI.by.Example).(美)Mat.Buckland.扫描版.pdf 54.4M 深度学习基础教程.pdf 9.5M [模式识别与智能计算：MATLAB技术实现(第2版)].杨淑莹.扫描版.pdf 29.3M 机器学习：实用案例解析（中文版，带完整书签）.pdf 34.7M .DS_Store 6KB python 学习资料 .pdf 747KB 深度学习的昨天、今天和明天.pdf 976KB 【试读】《自然计算：DNA、量子比特和智能机器的未来》前言+目录+第1章.pdf 4.6M 百度深度学习-CCF-2013Sep.pptx 28.7M 机器学习与数据挖掘方法和应用.pdf 17.6M 深度学习(最全的中文版)_2017年新书.pdf 30.3M 机器学习与数据挖掘方法和应用（经典）.pdf 12M 模式识别与智能计算-matlab技术实现.pdf 27.9M 欧盟在多领域的物联网技术应用需求.rar 1.1M 伯克利大学机器学习(Practical Machine Learning).rar 35.8M 深度学习结构和算法比较分析.pdf 1.7M 机器学习实战及配套代码.rar 39.5M 机器学习实践经验指导.pdf 449KB 余凯_深度学习的昨天今天和明天.pdf 913KB 浅谈深度学习_肖达.pdf 10.2M 人工智能原理与应用——专家系统、机器学习、面向对象的方法_10184566.pdf 9.8M 机器学习与概率图模型_王立威.pdf 1.8M 机器学习十大算法.pdf 4.9M 百度深度学习进展介绍.ppt 18M 机器学习部分课后习题答案.zip 651KB 深度学习——机器学习领域的新热点.pdf 4.4M 科研立项的极客之道.ppt 11.2M
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