認知計算與深度學習(基於物聯網雲平颱的智能應用)/計算機科學叢書 pdf epub mobi txt 電子書下載2026

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出版者:機械工業齣版社

作者:

出品人:

頁數:370

译者:

出版時間:2018-1-1

價格:99.00元

裝幀:平裝

isbn號碼:9787111584964

叢書系列:計算機科學叢書

圖書標籤:

物聯網
認知計算
深度學習
物聯網
雲計算
智能應用
計算機科學
人工智能
機器學習
數據分析
邊緣計算

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具體描述

這本書融閤瞭大數據理論與智能雲(物聯網)的新技術。數據分析師和計算機科學傢必須學會如何有效地使用雲和物聯網來發現新的知識，進而纔能明智地做齣重要決策。本書旨在縮短這些學習方嚮之間的差距,並鼓勵數據科學傢和雲計算科學傢之間的相互學習與閤作。書中將大數據集成理論、雲設計原則、物聯網傳感、機器學習、數據分析、Hadoop和Spark編程等融為一體，目標是在物聯網傳感、機器學習和分析係統的支持下，完成有效的智能雲大數據計算操作。

深度探索：人工智能時代的新圖景本書並非《認知計算與深度學習(基於物聯網雲平颱的智能應用)/計算機科學叢書》，而是另闢蹊徑，帶領讀者踏上一段關於人工智能前沿發展及其廣泛社會影響的深度探索之旅。本書聚焦於當前驅動技術革新的核心理念，分析其背後的邏輯，並展望其在各行各業的顛覆性潛力。第一部分：智能湧現的基石我們將從人工智能的宏觀視角齣發，剖析其發展曆程中的關鍵轉摺點。從早期基於規則的係統，到統計學習方法的興起，再到如今以神經網絡為代錶的深度學習浪潮，本書將梳理齣一條清晰的技術演進脈絡。我們將深入淺齣地講解支撐這些進展的核心技術原理，例如：機器學習的核心算法：並非詳盡的技術手冊，而是對綫性迴歸、邏輯迴歸、支持嚮量機、決策樹、隨機森林等經典算法的直觀解釋，強調它們的適用場景和優劣勢。深度學習的革命性突破：聚焦於捲積神經網絡（CNN）在圖像識彆領域的卓越錶現，以及循環神經網絡（RNN）和Transformer模型在序列數據處理（如自然語言處理）中的重要作用。我們將探討這些模型如何通過多層非綫性變換，從原始數據中自動提取高級特徵，從而實現前所未有的準確率。強化學習的決策智慧：介紹強化學習的基本框架——智能體（Agent）、環境（Environment）、狀態（State）、動作（Action）和奬勵（Reward）。通過生動的案例，如遊戲AI的訓練，展現智能體如何通過試錯和奬勵機製，學習最優決策策略。第二部分：人工智能的多元化應用在理解瞭核心技術之後，本書將深入探討人工智能在不同領域的實際應用，展示其如何改變我們的生活和工作方式。我們將重點關注以下幾個關鍵方嚮：智慧醫療的精準診斷與個性化治療：探討AI如何輔助醫生進行疾病診斷，例如通過分析醫學影像（X光、CT、MRI）來識彆早期病竈，或通過基因數據預測疾病風險。同時，還將介紹AI在藥物研發、個性化治療方案製定等方麵的應用。智能交通的未來暢想：深入分析自動駕駛技術的發展現狀與挑戰，包括感知、決策、控製等關鍵環節。此外，還將探討AI在優化交通流量、預測擁堵、提升公共交通效率等方麵的作用。智能製造的效率飛躍：闡述AI在工業生産中的應用，如預測性維護，通過分析設備運行數據，及時發現潛在故障，減少停機時間；以及機器人自動化、質量檢測、供應鏈優化等。金融科技的創新浪潮：審視AI在金融領域的廣泛應用，包括智能投顧、風險評估、反欺詐、算法交易以及客戶服務智能化等方麵。內容創作與交互的革新：探討生成式AI（如大型語言模型）在文本、圖像、音頻、視頻等內容創作領域的突破，以及AI在人機交互、虛擬現實（VR）、增強現實（AR）等方麵的潛力。第三部分：倫理、挑戰與未來展望技術的發展總是伴隨著深刻的社會影響。本書的第三部分將嚴肅探討人工智能發展過程中不可迴避的倫理問題和挑戰，並對未來進行展望：數據隱私與安全：在AI高度依賴數據的今天，如何保障個人隱私不被泄露，如何防止數據被濫用，將是核心關注點。算法偏見與公平性：分析AI算法中可能存在的偏見，以及這些偏見如何導緻社會不公。我們將討論如何識彆、度量和消除算法偏見，以確保AI的公平和包容。就業市場的變革：探討AI對傳統就業市場的衝擊，以及未來新型工作崗位的齣現。我們將思考如何應對自動化帶來的失業風險，以及如何通過教育和培訓來適應新的勞動力需求。 AI的治理與監管：麵對日益強大的AI能力，如何建立有效的治理框架和監管機製，以確保AI技術的發展服務於人類的福祉，避免潛在的風險，將是本書的重要討論內容。通用人工智能（AGI）的探索：盡管距離真正實現通用人工智能尚有距離，但本書仍將迴顧AGI的定義、發展方嚮，以及其可能帶來的顛覆性變革。本書旨在為廣大讀者提供一個全麵、深入且具有前瞻性的人工智能視角。我們不滿足於僅僅介紹某個特定技術或應用，而是緻力於揭示人工智能背後更深層的邏輯，理解其發展的驅動力，並思考其對人類社會未來的深遠影響。本書適閤對人工智能感興趣的從業者、研究者、學生，以及任何希望瞭解這個正在深刻改變世界的強大技術的人士。它將幫助您撥開迷霧，清晰地認識人工智能的現狀，並為迎接智能時代的到來做好準備。

著者簡介

陳敏華中科技大學計算機學院教授、博士生導師，嵌入與普適計算實驗室主任。23歲獲華南理工大學通信與信息係統博士學位，曾在韓國首爾大學、加拿大不列顛哥倫比亞大學從事博士後研究，曾任韓國首爾大學助理教授。主要研究方嚮是物聯網、大數據分析與認知計算。

他發錶國際學術論文300多篇，80篇發錶於IEEE/ACM計算機與通信領域核心期刊。他的論文在榖歌學術中引用超過10500次，其中10篇第壹作者論著引用超過3400次，H指數為50。近三年以來連續入選愛思唯爾計算機類中國高被引學者。他曾獲IEEE ICC 2012、IEEE IWCMC 2016等國際大會佳論文奬，2017年獲IEEE通信協會Fred W. Ellersick奬。他曾任IEEE ICC 2012通信理論程序委員會主席及IEEE ICC 2013無綫網絡程序委員會主席等，2014年被選為IEEE 計算機協會大數據技術委員會主席。

黃鎧（Kai Hwang）計算機係統和互聯網技術領域的國際知名學者。他擁有加州大學伯剋利分校博士學位，主要研究領域為計算機體係結構、並行處理、雲計算、分布式係統和網絡安全，目前是美國南加州大學（USC）電子工程與計算機科學係終身教授。他曾在普渡大學任教多年，並先後在清華大學、香港大學、颱灣大學和浙江大學擔任特聘講座教授。他在專業領域發錶瞭250篇科學論文，截至2017年在榖歌學術中引用超過16800次，H指數為55。他還是IEEE計算機協會的終身會士（Life Fellow）。

他創作或閤著瞭10餘本學術專著，包括《高級計算機體係結構》（1992）、《雲計算與分布式係統》（2011）和《智能雲計算與機器學習》（2018）等。他曾擔任《並行與分布式計算》（JPDC）雜誌主編28年，還曾擔任IEEE 《雲計算會刊》（TCC）、《並行和分布式係統》（TPDS）、《服務計算》（TSC）以及《大數據智能》雜誌的編委。他於2012年獲得國際雲計算大會（IEEE CloudCom）終身成就奬，2004年獲得中國計算機學會（CCF）首屆海外傑齣貢獻奬。

多年來，他在南加州大學和普渡大學共培養博士生21人，其中4人晉升為IEEE 會士，1人為IBM會士。他在IEEE與ACM國際會議和全球領先的大學發錶瞭60多次主題演講和傑齣講座。他曾在IBM研究院、Intel公司、富士通研究院、麻省理工學院林肯實驗室、加州理工學院噴氣推進實驗室（JPL）、颱灣工業技術研究院（ITRI）、法國國傢計算科學研究中心（ENRIA）和中國科學院計算所擔任高級顧問或首席科學傢。他目前的科研興趣集中於雲計算、物聯網、機器智能和大數據在醫療保健與移動社交網絡上的應用。

圖書目錄

齣版者的話
前言
作者簡介
第1章認知計算與大數據科學 1
1.1 數據科學簡介 1
1.1.1 數據科學與相關學科 1
1.1.2 下一個十年的新興技術 3
1.1.3 驅動認知計算的五種關鍵技術（SMACT） 7
1.2 社交媒體和移動雲計算 10
1.2.1 社交網絡和Web服務網站 10
1.2.2 移動蜂窩核心網絡 12
1.2.3 移動設備和互聯網邊緣網絡 13
1.2.4 移動雲計算環境 15
1.3 大數據采集、挖掘和分析 15
1.3.1 海量數據的大數據價值鏈 16
1.3.2 大數據的采集與預處理 17
1.3.3 數據質量控製、錶示和數據庫模型 19
1.3.4 雲分析係統的發展 19
1.4 機器智能和大數據應用 21
1.4.1 數據挖掘與機器學習 21
1.4.2 大數據應用概述 23
1.4.3 認知計算概述 26
1.5 本章小結 28
1.6 本章習題 28
1.7 參考文獻 29
第2章智慧雲與虛擬化技術 31
2.1 雲計算模型和雲服務 31
2.1.1 基於服務的雲分類 31
2.1.2 雲服務平颱的多層發展 34
2.1.3 支持大數據存儲和處理引擎的雲平颱 37
2.1.4 支持大數據分析的雲資源 38
2.2 虛擬機和Docker容器的創建 40
2.2.1 雲平颱資源的虛擬化 40
2.2.2 虛擬機管理程序和虛擬機 41
2.2.3 Docker引擎和應用程序容器 43
2.2.4 容器和虛擬機的發展 45
2.3 雲架構和虛擬資源管理 46
2.3.1 三種雲平颱架構 46
2.3.2 虛擬機管理和災難恢復 48
2.3.3 創建私有雲的Eucalyptus和OpenStack 50
2.3.4 Docker容器調度和業務流程 52
2.3.5 建立混閤雲的VMware雲操作係統 53
2.4 IaaS、PaaS和SaaS雲的案例研究 55
2.4.1 基於分布式數據中心的AWS雲 55
2.4.2 AWS雲服務産品 56
2.4.3 PaaS：榖歌AppEngine及其他 59
2.4.4 SaaS：Salesforce雲 61
2.5 移動雲與雲間的混搭服務 63
2.5.1 微雲網關的移動雲 63
2.5.2 跨雲平颱的混搭服務 66
2.5.3 混搭服務Skyline的發現 68
2.5.4 混搭服務的動態組成 70
2.6 本章小結 71
2.7 本章習題 71
2.8 參考文獻 74
第3章物聯網的傳感、移動和認知係統 75
3.1 物聯網感知與關鍵技術 75
3.1.1 物聯網感知技術 75
3.1.2 物聯網關鍵技術 77
3.2 物聯網體係結構和交互框架 78
3.2.1 物聯網體係結構 78
3.2.2 本地定位技術與全球定位技術 79
3.2.3 傳統物聯網係統與以雲為中心的物聯網應用 80
3.2.4 物聯網與環境交互框架 83
3.3 RFID 85
3.3.1 射頻識彆技術和標簽設備 85
3.3.2 RFID係統架構 86
3.3.3 物聯網支持的供應鏈管理 87
3.4 傳感器、無綫傳感器網絡和全球定位係統 88
3.4.1 傳感器的硬件和操作係統 89
3.4.2 基於智能手機的傳感 93
3.4.3 無綫傳感器網絡和體域網 94
3.4.4 全球定位係統 96
3.5 認知計算技術與原型係統 99
3.5.1 認知科學和神經信息學 99
3.5.2 腦啓發計算芯片和係統 100
3.5.3 榖歌大腦團隊項目 102
3.5.4 物聯網環境下的認知服務 104
3.5.5 增強和虛擬現實應用 105
3.6 本章小結 107
3.7 本章習題 107
3.8 參考文獻 109
第4章 NB-IoT技術與架構 111
4.1 NB-IoT概述 111
4.1.1 NB-IoT的背景 111
4.1.2 NB-IoT發展簡史與標準化進程 111
4.2 NB-IoT的特性與關鍵技術 113
4.2.1 NB-IoT的特性 113
4.2.2 NB-IoT的基礎理論與關鍵技術 118
4.3 NB-IoT與幾種技術的對比 120
4.3.1 NB-IoT與eMTC技術的對比 120
4.3.2 NB-IoT與其他無綫通信技術的對比 123
4.4 NB-IoT的智能應用 126
4.4.1 NB-IoT的應用場景 126
4.4.2 NB-IoT的應用範例 127
4.5 NB-IoT的安全需求 128
4.5.1 感知層 129
4.5.2 傳輸層 129
4.5.3 應用層 130
4.6 本章小結 130
4.7 本章習題 130
4.8 參考文獻 131
第5章有監督的機器學習 135
5.1 機器學習簡介 135
5.1.1 學習方式簡介 135
5.1.2 主要算法簡介 136
5.1.3 監督學習和無監督學習 138
5.1.4 機器學習主要流派 139
5.2 迴歸分析 140
5.2.1 簡介 140
5.2.2 綫性迴歸 141
5.2.3 邏輯迴歸 144
5.3 有監督的分類算法 146
5.3.1 最近鄰分類 146
5.3.2 決策樹 148
5.3.3 基於規則的分類 151
5.3.4 支持嚮量機 155
5.4 貝葉斯與組閤算法 157
5.4.1 樸素貝葉斯 158
5.4.2 貝葉斯網絡 161
5.4.3 隨機森林和組閤方法 164
5.5 本章小結 167
5.6 本章習題 167
5.7 參考文獻 170
第6章無監督學習和算法選擇 172
6.1 無監督學習簡介和關聯分析 172
6.1.1 無監督的機器學習 172
6.1.2 關聯分析和頻繁項集 172
6.1.3 關聯規則的産生 175
6.2 聚類分析 177
6.2.1 聚類分析簡介 178
6.2.2 K均值聚類 178
6.2.3 凝聚層次聚類 180
6.2.4 基於密度的聚類 183
6.3 降維算法和學習模型 186
6.3.1 常見的降維算法簡介 186
6.3.2 主成分分析法 187
6.3.3 其他學習方式 190
6.4 基於模型性能選擇閤適的算法 192
6.4.1 評估機器學習模型的性能 192
6.4.2 過擬閤現象和解決方案 194
6.4.3 欠擬閤現象和解決方案 196
6.4.4 根據數據集選擇機器學習算法 198
6.5 本章小結 199
6.6 本章習題 199
6.7 參考文獻 202
第7章深度學習 203
7.1 簡介 203
7.1.1 深度學習模仿人的感知 203
7.1.2 生物神經元和人工神經元 205
7.1.3 深度學習和淺層學習 206
7.2 人工神經網絡 207
7.2.1 感知器 207
7.2.2 多層人工神經網絡 208
7.2.3 人工神經網絡的前嚮傳播和後嚮傳播 209
7.3 堆疊自編碼和深信念網絡 213
7.3.1 自編碼器 213
7.3.2 堆疊自編碼器 215
7.3.3 限製波茲曼機 216
7.3.4 深信念網絡 221
7.4 捲積神經網絡 222
7.4.1 捲積操作 222
7.4.2 池化 225
7.4.3 訓練捲積神經網絡 226
7.4.4 LeNet-5各層設置 227
7.4.5 其他深度學習神經網絡 227
7.5 本章小結 231
7.6 本章習題 231
7.7 參考文獻 233
第8章生成對抗式網絡與深度學習應用 235
8.1 生成對抗式網絡及其發展 235
8.1.1 生成對抗式網絡 235
8.1.2 深度捲積生成對抗式網絡 238
8.1.3 InfoGAN 239
8.1.4 SeqGAN 240
8.2 基於深度學習的文本情感分類 242
8.2.1 文本情感分類 242
8.2.2 文本預處理 242
8.2.3 基於捲積神經網絡的文本情感分類 244
8.2.4 基於LSTM神經網絡的文本情感分類 245
8.2.5 基於C-LSTM神經網絡的文本情感分類 248
8.2.6 基於深度學習的文本情感分類實現 250
8.2.7 實驗環境和數據 251
8.2.8 超參數調節 251
8.2.9 實驗結果分析 255
8.3 基於捲積神經網絡的人臉識彆 257
8.3.1 人臉識彆的CNN結構 257
8.3.2 人臉識彆的CNN實現 259
8.3.3 評價指標 261
8.3.4 數據獲取 261
8.3.5 數據預處理 262
8.3.6 人臉識彆實驗 264
8.4 基於捲積神經網絡的語音情感識彆 267
8.4.1 語音情感識彆簡介 267
8.4.2 語音情感識彆技術 267
8.4.3 語音情感識彆係統實現 268
8.5 本章小結 272
8.6 本章習題 272
8.7 參考文獻 273
第9章深度學習和社交媒體分析應用 275
9.1 深度學習係統和社交媒體行業 275
9.1.1 深度學習係統和軟件支持 275
9.1.2 增強學習原則 277
9.1.3 社交媒體行業及其影響 278
9.2 使用ANN和CNN算法的文本和圖像識彆 279
9.2.1 在ANN中使用TensorFlow進行數字識彆 280
9.2.2 使用捲積神經網絡進行數字識彆 281
9.2.3 使用捲積神經網絡進行人臉識彆 284
9.2.4 使用捲積神經網絡進行醫療文本分析 285
9.3 深度增強學習的應用 291
9.3.1 DeepMind利用深度增強學習玩遊戲 291
9.3.2 深度增強學習算法 292
9.3.3 深度增強學習訓練平颱——OpenAI Gym 294
9.3.4 AlphaGo原理解析 296
9.4 社交媒體應用程序的數據分析 299
9.4.1 社交媒體應用中的大數據需求 300
9.4.2 社交網絡和圖錶分析 301
9.4.3 預測分析軟件工具 306
9.4.4 社交網絡中的社區檢測 307
9.5 本章小結 310
9.6 本章習題 310
9.7 參考文獻 311
第10章醫療認知係統與健康大數據應用 313
10.1 健康監護問題和醫療認知工具 313
10.1.1 健康監護和慢性疾病檢測問題 313
10.1.2 通用機器學習應用的軟件庫 315
10.2 物聯網和基於機器人的健康監護係統與應用 316
10.2.1 物聯網傳感器用於身體信號的收集 316
10.2.2 基於雲的健康監護係統 317
10.2.3 運動促進和智能服裝 319
10.2.4 健康監護機器人和移動健康雲 321
10.3 健康監護應用的大數據分析 323
10.3.1 健康監護大數據預處理 323
10.3.2 疾病檢測的預測分析 324
10.3.3 五種疾病檢測方法的性能分析 328
10.3.4 疾病控製相關的移動大數據 331
10.4 情感控製的健康監護應用 333
10.4.1 精神健康監護係統的基礎 333
10.4.2 情感控製計算和服務 334
10.4.3 基於物聯網和雲的情感交互 336
10.4.4 基於機器人技術的情感控製 338
10.4.5 用於未來健康監護應用的智能認知係統 340
10.5 基於生物信息學的醫療認知係統 342
10.5.1 將基因組測序應用於診斷 342
10.5.2 重塑生物醫學 342
10.5.3 從健康治療到健康監護和預防 343
10.6 本章小結 343
10.7 本章習題 344
10.8 參考文獻 345
第11章認知車聯網與5G認知係統 348
11.1 5G的演進 348
11.1.1 移動蜂窩網絡的演進 348
11.1.2 5G驅動力 349
11.2 5G關鍵技術 350
11.2.1 網絡架構設計 350
11.2.2 5G網絡代錶性服務能力 352
11.2.3 5G與認知計算 354
11.3 認知車聯網基本架構 356
11.3.1 基礎架構層 356
11.3.2 認知層 357
11.3.3 應用層 357
11.4 認知車聯網通信模式 358
11.4.1 車–雲通信 358
11.4.2 雲–車通信 359
11.4.3 車–車通信 359
11.5 車聯網緩存策略研究 359
11.5.1 緩存問題 359
11.5.2 評價指標 360
11.6 車載雲計算 361
11.6.1 車載雲模式 361
11.6.2 車載雲卸載策略 363
11.7 5G認知係統 363
11.7.1 網絡架構 363
11.7.2 5G認知係統的通信方式 365
11.7.3 5G認知係統的核心組件 365
11.8 5G認知係統的關鍵技術 366
11.8.1 無綫接入網絡的關鍵技術 366
11.8.2 核心網的關鍵技術 366
11.8.3 認知引擎的關鍵技術 367
11.9 5G認知係統的應用 367
11.9.1 5G 認知係統的應用實例 367
11.9.2 認知係統的應用分析 369
11.10 本章小結 369
11.11 本章習題 369
11.12 參考文獻 370
· · · · · · (收起)

讀後感

評分☆☆☆☆☆

用戶評價

评分☆☆☆☆☆

哇，這本書的名字聽起來就超級吸引我！“認知計算與深度學習”這幾個詞匯本身就充滿瞭未來感和科技感，再結閤“物聯網雲平颱的智能應用”，感覺就像是打開瞭一個通往智慧世界的大門。我一直對人工智能如何理解和模擬人類的思維過程很感興趣，尤其是認知計算，它似乎比單純的機器學習更進一步，觸及到瞭“思考”的本質。而深度學習作為當下最火熱的人工智能技術之一，其在圖像識彆、自然語言處理等領域的突破性進展更是令人驚嘆。將這兩者結閤，再加上物聯網雲平颱作為載體，構建實際的智能應用，這簡直就是將理論研究轉化為現實場景的完美範例。我特彆好奇書中會如何闡述認知計算與深度學習之間的內在聯係，它們是如何相互促進，又在物聯網場景下扮演著怎樣的角色。比如，在智能傢居領域，認知計算如何幫助設備理解用戶更深層次的需求，而不是僅僅執行簡單的指令？深度學習又如何賦能這些設備，讓它們能夠自主學習和優化，從而提供更個性化、更貼心的服務？我甚至可以想象到，書中會探討如何利用物聯網收集的海量數據，來訓練更強大的深度學習模型，進而驅動更智能的認知係統。這其中的技術挑戰和實現路徑，一定非常值得深入研究。

评分☆☆☆☆☆

聽到“認知計算與深度學習(基於物聯網雲平颱的智能應用)/計算機科學叢書”這個書名，我腦海中立刻浮現齣各種智能化的場景。我一直對人工智能如何“學習”和“思考”感到著迷，尤其是“認知計算”這個概念，它似乎比我們常說的機器學習更加深入，更接近於人類的思維方式。而“深度學習”作為當前人工智能領域最強大的工具之一，其在數據處理和模式識彆方麵的能力是毋庸置疑的。這本書將這兩者放在“物聯網雲平颱”這個大背景下討論，實在是太契閤時代的潮流瞭。我非常好奇書中會如何解釋認知計算的理論框架，以及如何利用深度學習的技術手段來實現這些認知能力。比如，在智能醫療領域，認知計算是否能幫助醫療設備理解病人的病情，並提供個性化的治療方案？深度學習又如何從海量的醫療數據中挖掘齣有價值的洞察？這本書會詳細介紹如何將這些技術集成到物聯網雲平颱中，構建齣真正能夠自主運行、不斷優化的智能應用嗎？我希望它能提供一些實際的開發框架或者設計原則，讓我能夠對如何構建一個智能化的物聯網係統有更深入的理解，而不是僅僅停留在概念層麵。

评分☆☆☆☆☆

這本書的標題“認知計算與深度學習(基於物聯網雲平颱的智能應用)/計算機科學叢書”真的勾起瞭我滿滿的好奇心。我最近一直在關注人工智能領域的發展，尤其是深度學習，它在很多方麵都展現齣瞭驚人的能力。然而，我總覺得深度學習在理解和推理方麵，與人類的認知過程還有一定差距。這時候，“認知計算”這個詞就顯得格外重要瞭，它似乎指嚮瞭一個更高級的人工智能形態，一個能夠像人類一樣思考、學習和解決問題的係統。這本書將這兩者結閤，並聚焦於“物聯網雲平颱的智能應用”，這簡直是太有吸引力瞭。我非常期待書中能夠深入探討認知計算的理論基礎，以及它如何通過深度學習來實現。例如，在自動駕駛領域，認知計算如何幫助車輛理解復雜的交通環境，並做齣更符閤人類駕駛習慣的決策？深度學習又如何處理大量的傳感器數據，實現精準的感知和預測？而物聯網雲平颱則為這些智能應用提供瞭數據支撐和部署環境，這本書會如何講解如何構建這樣一個完整的生態係統呢？我希望它不僅僅是理論上的探討，更能提供一些具體的案例分析和技術實現思路，讓我能夠更清晰地看到這些前沿技術是如何落地，並為我們的生活帶來改變的。

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《認知計算與深度學習(基於物聯網雲平颱的智能應用)/計算機科學叢書》這個書名，立刻吸引瞭我全部的注意力。我一直對人工智能的未來發展方嚮充滿期待，特彆是“認知計算”這個概念，它似乎代錶著人工智能更深層次的進化，能夠像人類一樣進行思考、理解和決策。而“深度學習”作為當前AI領域的核心技術，其強大的學習和泛化能力也是毋庸置疑的。這本書將這兩者巧妙地結閤，並且落腳於“物聯網雲平颱的智能應用”，這讓我看到瞭一個非常具象化的發展前景。我迫切地想知道，書中會如何解釋認知計算的獨特之處，它與傳統的機器學習、深度學習有何本質區彆？又將如何利用深度學習的強大算法，來模擬和實現人類的認知過程？而且，在物聯網這個龐大的生態係統中，如何將這些復雜的計算能力有效地集成到雲平颱，並最終轉化為能夠解決實際問題的智能應用，這其中的技術挑戰和創新點是我非常關注的。我希望這本書能夠提供一些關於係統架構設計、算法優化以及落地實踐的寶貴經驗，讓我能夠更深入地理解如何打造一個真正智能化的物聯網世界。

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“認知計算與深度學習(基於物聯網雲平颱的智能應用)/計算機科學叢書”這個書名，簡直就是點燃瞭我對未來科技的好奇心。我一直覺得，真正的人工智能不僅要能處理數據，更要能理解和模擬人類的認知過程，而“認知計算”這個詞正是我一直以來所尋找的。深度學習的強大能力固然令人驚嘆，但如何讓它變得更“智能”，更具“智慧”，一直是我的疑問。這本書將這兩者結閤，並且以“物聯網雲平颱”為載體，構建“智能應用”，這讓我看到瞭一個非常清晰的應用路徑。我非常期待書中能深入剖析認知計算的理論精髓，以及如何利用深度學習的技術去實現這些認知功能。比如，在智慧城市管理方麵，認知計算如何幫助城市管理者理解海量的城市運行數據，並做齣更科學的決策？深度學習又如何在其中扮演關鍵角色，例如預測交通擁堵、優化能源分配？這本書會詳細講解如何將這些復雜的計算能力部署到物聯網雲平颱，並最終轉化為切實可用的智能應用嗎？我希望能從中學習到構建一個能夠感知、思考、決策並行動的物聯網智能係統的核心技術和方法。

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一般(全部都是理論相關)

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還不錯，和作者另一本書比較類似。

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一般(全部都是理論相關)

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一般(全部都是理論相關)

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一般(全部都是理論相關)