本書涵蓋從機器人基礎(chǔ)知識、運動學(xué)與動力學(xué)，到軌跡規(guī)劃、控制方法，再到傳感器及驅(qū)動器的全方位內(nèi)容，共分為6章，分別為：機器人基礎(chǔ)知識、機器人運動學(xué)、機器人動力學(xué)、軌跡規(guī)劃、機器人控制、機器人傳感器及驅(qū)動器。

本書系統(tǒng)性地介紹了大數(shù)據(jù)的概念、技術(shù)架構(gòu)、數(shù)據(jù)處理與存儲、數(shù)據(jù)挖掘與分析等內(nèi)容，適用于大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的初學(xué)者和理論研究者。而在實際應(yīng)用方面，本書重點關(guān)注大數(shù)據(jù)技術(shù)在各個行業(yè)的應(yīng)用場景，涵蓋金融、醫(yī)療、電商、物流等領(lǐng)域，為讀者提供了豐富的實踐案例和解決方案。針對應(yīng)用層面，本書通過大量案例分析，將大數(shù)據(jù)技術(shù)與現(xiàn)實生活場景相結(jié)合

該教材主要基于應(yīng)用型高校計算機視覺課程授課內(nèi)容和后續(xù)專業(yè)課程對學(xué)生圖像處理和視覺處理技術(shù)、應(yīng)用能力的要求，包含并著重介紹計算機視覺系統(tǒng)、應(yīng)用技術(shù)和具體項目共三部分內(nèi)容14個章節(jié)，包含圖像采集、處理和特征提取，視覺處理系統(tǒng)軟件和平臺，并從應(yīng)用層面設(shè)計了6個具體項目，同時還提供了應(yīng)用背景、原理、方案，設(shè)置了課后思考和習(xí)題。

本書系統(tǒng)地探討了單樣本人臉識別方法的研究現(xiàn)狀、發(fā)展動態(tài)以及應(yīng)用。第一章引言了單樣本人臉識別的研究意義，為讀者提供了對后續(xù)章節(jié)的背景認(rèn)識。接下來的章節(jié)涵蓋了基于局部特征、稀疏表示、統(tǒng)一通用表示、線性回歸、中層語義特征、虛擬樣本生成、虛擬特征生成以及遷移學(xué)習(xí)等方法，以深入探討解決單樣本人臉識別問題的不同途徑。最后一章討論了

本書系統(tǒng)的圍繞設(shè)計可追蹤的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)方法這一核心問題，從不同角度提出了多種數(shù)據(jù)隱私保護(hù)和追蹤功能結(jié)合方案，在此基礎(chǔ)上對方案深度應(yīng)用，證實了可追蹤的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)方案的可行性。此書提出的可追蹤的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)方法為隱私保護(hù)研究領(lǐng)域提出了一種新的解決方式，目前已有多所學(xué)�；蛘哐芯繖C構(gòu)的人員加入到此研究中。

本書主要圍繞實際案例展開編寫，每個案例中有多個任務(wù)，主要包括：(1)人工智能：開啟智慧新時代；(2)Python：人工智能開發(fā)語言；(3)線性回歸：預(yù)測未來趨勢；(4)分門別類：幫你“分而治之”；(5)物以類聚：發(fā)現(xiàn)新簇群；(6)個性化推薦：主動滿足你的需求；(7)語音識別：讓機器對你言聽計從；(8)人臉識別：機器也認(rèn)

本書共分為3個模塊，8個項目，分別對應(yīng)Python語言中基礎(chǔ)環(huán)境配置、基本語法規(guī)則、字符串、函數(shù)式編程、控制結(jié)構(gòu)、組合數(shù)據(jù)類型、文件讀取與處理、第三方庫的使用。每個項目開始列出了項目目標(biāo)及重難點，每個項目分為若干個子任務(wù)，通過任務(wù)分析、知識儲備、任務(wù)實施、任務(wù)總結(jié)、任務(wù)拓展與練習(xí)完成整個項目。各項目及任務(wù)來源于生活、行

本書內(nèi)容包括同光學(xué)主軸的原子吸收光光源設(shè)計、氟離子選擇性電極的分析流路設(shè)計、抗氫氣吸附的玻碳電極設(shè)計、全血在線流動過濾的儀器設(shè)計、色譜氨酸組分的初始保留時間組分的移動色譜柱結(jié)構(gòu)設(shè)計、流動注射功能組件的設(shè)計、分析儀器模塊軟件的設(shè)計與代碼、飽和層析缸的自動控制儀器設(shè)計、硝酸根分析儀的設(shè)計及在牛乳中硝酸鹽測定中的應(yīng)用、分析儀

本書主要內(nèi)容包括：1.針對多智能體協(xié)同算法在環(huán)境中信息利用不充分的問題，從圖網(wǎng)絡(luò)角度出發(fā)提出一種新的基于協(xié)同圖信息補全的多智能體協(xié)同算法；2.提出一種新的基于自適應(yīng)正則Anderson加速的多智能體協(xié)同算法；3.提出一種新的面向值函數(shù)分解的多智能體協(xié)同策略融合算法；4.提出一種面向離線多智能體強化學(xué)習(xí)的基于噪聲注入的自

在DeepSeek時代，人工智能的浪潮已席卷而來，它既是機遇，也是挑戰(zhàn)。為了幫助大家在這場變革中乘風(fēng)破浪，這份精心設(shè)計的個人成長路線圖，將引導(dǎo)大家從零開始，逐步掌握AI技能，提升認(rèn)知，最終在DeepSeek時代脫穎而出，成就更好的自己。記住，每個人都有無限潛能，只需邁出第一步，開啟您的Ai探索之旅！掛圖中包括個人掌握D