![基于深度学习的人工智能算法研究](http://image12.bookschina.com/2024/20240220/1/9158028.jpg)
包邮基于深度学习的人工智能算法研究
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图文详情
- ISBN:9787568938396
- 装帧:暂无
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 开本:其他
- 页数:202
- 出版时间:2023-08-01
- 条形码:9787568938396 ; 978-7-5689-3839-6
内容简介
本书介绍深度学习领域优选的技术以及深度学习在主要的自然语言处理任务中的成功应用,包括语音识别和理解、对话系统、语义分析、句法分析、知识图谱、机器翻译、问答、情感分析、社会计算和基于图像的自然语言生成。本书对深度学习时代自然语言处理领域的不同研究前沿进行了概括与分析,还列举了深度学习与自然语言处理领域中交叉的技术性术语以及常用的首字母缩略词。在深度学习的基础上,本书使用深度学习的方法对自然语言处理领域内的问题进行研究,对自然语言处理领域中的机器阅读理解、人机对话和知识图谱方向进行深入研究,提出解决方案并对方案进行分析和评价。本书面向深度学习与自然语言处理领域高年级的本科生、研究生、博士后研究员、讲师、行业的研究员以及任何对此领域感兴趣的人。
目录
第1篇 机器阅读理解
第1章 机器阅读理解绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 对话式机器阅读理解的国内外研究现状
1.3 多文档机器阅读理解的国内外研究现状
1.4 主要研究内容
第2章 机器阅读理解技术
2.1 常用数据集
2.2 词嵌人技术
2.3 神经网络
2.4 预训练语言模型
2.5 多任务机器阅读理解模型
2.6 多文档机器阅读理解模型
第3章 对话式机器阅读理解研究
3.1 基于深度学习的对话式机器阅读理解模型
3.2 实验结果与分析
第4章 多文档机器阅读理解研究
4.1 多文档机器阅读理解的相关工作
4.2 实验与结果分析
第2篇 知识图谱
第5章 知识图谱绪论
5.1 研究背景及意义
5.2 研究现状
5.3 研究内容
第6章 知识图谱相关技术
6.1 知识建模
6.2 知识抽取
6.3 图形数据库理论与方法
第7章 数控机床故障领域的命名实体识别
7.1 模型结构与流程
7.2 实体类别设定及实体标注
7.3 实验结果与分析
7.4 小结
第8章 数控机床故障领域的实体关系抽取
8.1 模型结构与流程
8.2 关系类别设定及关系标注
8.3 实验结果与分析
8.4 小结
第9章 数控机床故障知识图谱的构建与应用
9.1 总体构建流程
9.2 知识建模技术
9.3 知识存储与展示
9.4 相关应用
9.5 小结
第10章 基于知识图谱的数控机床故障问答系统研究
10.1 模型构建与流程
10.2 系统设计与实验分析
10.3 小结
第3篇 图像识别
第11章 图像识别绪论
11.1 课题研究背景及意义
11.2 指针式仪表读数识别的研究现状
第12章 相关理论和算法介绍
12.1 指针式水表读数检测机器视觉传统算法的相关介绍
12.2 指针式水表读数检测深度学习算法的相关介绍
12.3 本章小结
第13章 基于机器视觉传统算法的指针式水表读数识别方法
13.1 水表图像的预处理方案
13.2 水表指针识别方案
13.3 水表指针示数判读方案
13.4 实验结果与分析
13.5 本章小结
第14章 基于深度学习算法的指针式水表读数识别方法
14.1 方案设计
14.2 基本模块
14.3 数据增强
14.4 CBAM注意力机制模块
14.5 BiFPN加权双向特征融合金字塔
14.6 SIoU损失函数
14.7 模型的整体结构
14.8 本章小结
第15章 基于深度学习算法的指针式水表读数识别方法实验
15.1 数据处理
15.2 实验环境的搭建
15.3 模型的评估指标
15.4 实验结果与分析
15.5 本章小结
第16章 水表读数识别系统的设计与实现
16.1 引言
16.2 系统需求分析
16.3 系统设计
16.4 系统功能实现与测试
16.5 本章小结
第17章 水表读数识别系统App的设计与实现
17.1 引言
17.2 水表读数识别系统App的功能需求分析
17.3 水表读数识别系统App设计
17.4 水表读数识别系统App实现和测试
17.5 本章小结
参考文献
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