智能制造体系构建:面向中国制造2025的实施路线在线阅读
会员

智能制造体系构建:面向中国制造2025的实施路线

胡成飞 姜勇 张旋
开会员,本书免费读 >

计算机网络人工智能13.7万字

更新时间:2019-01-04 23:43:54 最新章节:参考文献

立即阅读
加书架
下载
听书

书籍简介

制造业是国民经济的主体,是国家保持竞争力、经济健康运行和社会稳定的基础,是科技创新的主战场,一直受到各国政府的高度重视。特别是在国际金融危机发生后,欧美等发达国家纷纷推出“再工业化”战略,力图抢占国际竞争的制高点,把制造业的发展上升为国家战略之一,全球新一轮工业转型升级竞赛就此展开,各国都希望更多地参与全球产业分工、争夺产业链和价值链高地,因此推进了国际产业分工重塑,中国的制造业也再次迎来了历史性机遇与挑战。为了建设制造强国,2015年我国制定了实施制造强国战略的第一个十年行动纲领——《中国制造2025》,其中智能制造将作为新一代信息技术与制造技术深度融合的主攻方向。本书从管理、技术的角度阐述智能制造体系,清晰地描绘出智能制造场景,衷心希望广大制造业管理者有所收获。
品牌:机械工业出版社
上架时间:2017-05-01 00:00:00
出版社:机械工业出版社
本书数字版权由机械工业出版社提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行

最新章节

胡成飞 姜勇 张旋
主页

最新上架

  • 会员
    这是一本能从业务、方法、场景3个维度帮助读者使用AI技术提升数据分析和数据化运营能力的著作。用扎实的理论框架、丰富的实践案例、实用的操作技巧,全面展示了如何用AI延伸业务分析广度、拓展业务分析深度、优化业务分析效能,从而达到帮助企业用智能的数据化运营实现业务持续增长的目的。本书采用案例驱动的写作方式,通过实际业务案例详细拆解AI技术在各个场景中的应用步骤和技巧。语言简洁易懂,理论与实践结合,注重实
    宋天龙计算机17.2万字
  • 会员
    ChatGPT的诞生与迭代,昭示着AIGC领域向前迈出了重要一步,以更为拟人的人工智能提高了人机对话效率和自然程度,可能彻底改变人类与计算机的交互方式。因此,大众对于ChatGPT类产品的认识和学习将对自身成长与社会进步大有裨益。为帮助读者快速了解ChatGPT,本书避免使用过多的专业术语和复杂的数学推导过程,而是采用生动的示例和精致的图表,重点围绕ChatGPT的技术变迁、应用变革与挑战变局,图
    何静 向安玲编著计算机14.4万字
  • 会员
    机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域.本书作为该领域的入门教材,在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面.全书共16章,大致分为3个部分:第1部分(第1~3章)介绍机器学习的基础知识;第2部分(第4~10章)讨论一些经典而常用的机器学习方法(决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习);第3部分(第11~16章)为进阶知识,内容涉及特征选择与稀疏学习、计算
    周志华计算机22.7万字
  • 会员
    《PyTorch深度学习与企业级项目实战》立足于具体的企业级项目开发实践,以通俗易懂的方式详细介绍PyTorch深度学习的基础理论以及相关的必要知识,同时以实际动手操作的方式来引导读者入门人工智能深度学习。《PyTorch深度学习与企业级项目实战》共分18章,内容主要包括人工智能、机器学习和深度学习之间的关系,深度学习框架PyTorch2.0的环境搭建,Python数据科学库,深度学习基本原理,
    宋立桓 宋立林计算机10.8万字
  • 会员
    本书由科大讯飞与中国科大的大模型的资深专家联合撰写,一本书打通大模型的技术原理与应用实践壁垒,深入大模型3步工作流程,详解模型微调、对齐优化、提示工程等核心技术及不同场景的微调方案,全流程讲解6个典型场景的应用开发实践。本书共10章,从逻辑上分为“基础知识”“原理与技术”“应用开发实践”三部分。基础知识(第1章)介绍大模型定义、应用现状、存在的问题,以及发展趋势。原理与技术(第2和3章)详细讲解大
    于俊 刘淇 程礼磊 程明月计算机12.3万字
  • 会员
    本书深入剖析了图神经网络领域所面临的两大核心挑战:深度加深模型退化和监督信息过度依赖。针对这两大挑战,本书提出了一系列解决思路,涵盖模型结构设计、训练策略优化等方面的内容。全书共7章,第1章主要介绍了图神经网络研究的背景与意义,阐述了近年来国内外网络表示学习与图神经网络的研究现状,分析了图神经网络当前面临的挑战及其主要问题等;第2章主要对图神经网络进行概要论述,包括基础的理论、典型的模型方法及应用
    王杰计算机8.1万字
  • 会员
    本书是一本全面介绍机器学习方法特别是算法的新书,适合初学者和有一定基础的读者。机器学习可以分成三大类别,监督式学习、非监督式学习和强化学习。三大类别背后的算法也各有不同。监督式学习使用了数学分析中函数逼近方法、概率统计中的极大似然方法。非监督式学习使用了聚类和贝叶斯算法。强化学习使用了马尔可夫决策过程算法。机器学习背后的数学部分来自概率、统计、数学分析以及线性代数等领域。虽然用到的数学较多,但是最
    孙健编著计算机7.4万字
  • 会员
    《ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调》作为《PyTorch2.0深度学习从零开始学》的姊妹篇,专注于大模型的本地化部署、应用开发以及微调等。《ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调》不仅系统地阐述了深度学习大模型的核心理论,更注重实践应用,通过丰富的案例和场景,引导读者从理论走向实践,真正领悟和掌握大模型本地化应用的精髓。全书共分13章,全方位、多角度地展示了大模型本地化
    王晓华计算机13万字
  • 会员
    《AIGC:让生成式AI成为自己的外脑》针对近期较为火热的AIGC技术及其相关话题,介绍AIGC的技术原理、专业知识和应用。全书共分为九章。第一章介绍AIGC技术的基本概念和发展历程;第二、三章介绍AIGC的基础技术栈和拓展技术栈;第四、五章分别讨论了AIGC技术在文本生成和图像生成两个领域的现状和前景;第六章列举了目前较为热门的AIGC技术应用;第七章描述了AIGC的上、中、下游产业链及未来前景
    成生辉计算机12.8万字