本书基于北京钢铁侠科技有限公司研发的最新移动操作机器人,详细讲解了“移动”+“操作”的解决方案,结合图像语义分割、目标追踪、语音控制、群体协同等最新人工智能技术,系统介绍了移动机械臂的算法实现。本书根据机器人运动脑的技术原理,具体讲解了感知、决策、执行的设计方案,深刻阐述了机器人在移动中智能完成操作任务的过程。除了介绍
本书以“技术原理—系统构建—行业落地”为逻辑主线,用通俗易懂的语言解析智能客服的底层逻辑与实践路径。从关键词匹配到大模型驱动的技术演进历程,从语音识别、自然语言处理到多轮对话的核心技术应用,本书系统梳理了智能客服的发展脉络与技术基石,并在此基础上详细介绍业务架构、技术架构与应用架构的设计逻辑,拆解语音识别模块、数字人客
本书共分为8章,每一章都围绕完整的项目展开,涵盖Spark的各个重要组件。包括认识Spark、Scala语法应用、SparkCore数据分析、SparkSQL结构化数据处理、Spark、流式数据处理,Spark结构化流式处理、Spark机器学习应用、社交软件运营数据分析,逐步提升读者的技术水平和应用能力。每个项目由多个
本书精心编排为15章,内容包括Spark简介、Spark集群环境部署、Spark编程体验、RDD深度解读、RDD的Shuffle详解、Spark共享变量、Spark序列化和线程安全、Spark内存管理机制、SparkSQL简介、SparkSQL抽象编程详解、SparkSQL自定义函数、SparkSQL源码解读、Spar
本书共10章,前5章依次梳理BeamDojo的研究动机、强化学习核心理论、大语言模型结构、图推理基础及BeamDojo的模块原理,确立读者的系统性认知基础;第6、7章进一步剖析结构化推理与BeamDojo-LLM互联机制,形成感知-推理-控制的完整闭环;第8章提供全流程部署与仿真训练指南,面向硬件平台实际适配;最后两章
本书提供了完整的数据资产对内运营与对外运营的实施路径,从数据治理、数据资产入表到数据资产场景化应用,再到完整的数据资产运营,每个环节都有明确的实施路径及重点、难点。通过系统化的讲解,确保读者在理解每个概念的同时,能够掌握如何落地实施,避免出现知识断层的情况。 数据资产入表、管理和运营的核心是数据资产本身,法律、财务、评
本书详细介绍了机器人传感器的基础知识和工作原理,以及多传感器信息融合技术的应用实例。全书共分11章,主要内容有传感器的定义与分类、基本组成,机器人的系统组成,机器人常用的传感器,智能传感器技术及应用,多传感器信息融合技术的定义、分类,多传感器信息定量和定性融合的方法,多传感器信息融合技术在装配机器人、焊接机器人、移动机
知识图谱以三元组形式组织现实世界的各种事实,并通过图的形式揭示事实间语义关联,由于其完善的知识组织和存储方式,且建模更加灵活、表达能力更强,逐渐拓展到语言理解、智能问答、推荐系统等领域应用。工程应用场景中时序信息相关的动态性是知识图谱关键及主要特征,融合时序相关信息的动态知识推理对于提高知识图谱推荐、问答等应用的精准性
本书分为四篇,覆盖了数据治理项目的各个方面。建设篇:阐述了数据治理的价值与意义,并详细介绍了数据治理项目的准备工作以及建设流程,为组织提供了数据治理项目实施的框架和方法论。场景篇:深入探讨了主数据管理、数据质量管理、数据标准管理、数据共享与交换、数据资产管理、数据应用等典型应用场景,并分析了这些场景中需解决的问题和实践
本书主要内容包括撰写开发项目需求报告、采集数字量输入型传感数据、采集模/数转换型传感数据、采集IIC总线型传感数据、采集SPI总线型传感数据、采集RS-485通信型传感数据、采集ZigBee模块式传感数据以及设计多传感器智能监测系统。