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汽车安全与自动驾驶：信号处理和机器学习基础
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机器学习
『简体书』 作者：李侃 出版：机械工业出版社 日期：2025-06-01 本书全面系统地讲解机器学习的理论与方法，主要内容包括高斯混合模型和EM算法、主题模型、非参数贝叶斯模型、聚类分析、图模型、支持向量机、矩阵分解、深度学习及强化学习。本书旨在使读者了解机器学习的发展，理解和掌握它的基本原理、方法和主要应用。本书内容丰富，着重在机器学习理论的推导与证明，并通过实例进行方 ... |
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机器学习
『简体书』 作者：孙立炜 出版：电子工业出版社 日期：2025-01-01 本书是面向高等院校计算机相关专业的机器学习教材。全书以机器学习应用程序的开发流程为主线，详细介绍数据预处理和多种算法模型的概念与原理；以Python 和Spark 为落地工具，使读者在实践中掌握项目代码编写、调试和分析的技能。本书最后两章是两个实战项目，举例讲解机器学习的工程应用。本书内容丰富、结构 ... |
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机器学习
『简体书』 作者：施云惠 张英俊 出版：机械工业出版社 日期：2024-12-01 本书从具体的应用实例出发，由浅入深，力求系统全面而又简明扼要地阐述机器学习的基本概念、理论、方法和算法，并提供必要的数学推导和详细算法描述，便于读者掌握机器学习方法的本质。本书主要介绍了线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、聚类等经典机器学习方法，并对卷积神经网络、循环神经网络和Transform ... |
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机器学习
『简体书』 作者：主编：严晓东 副主编： 陈华 王 出版：高等教育出版社 日期：2024-10-01 本书深入浅出地介绍了机器学习与大数据分析的核心方法，包括无监督学习、监督学习、稀疏学习、深度学习、集成学习及增量学习六大部分。书中不仅注重理论推导，还通过丰富的插图和实例直观解释原理。同时，提供R与Python两种语言的实现方法，方便读者实操练习。书中数学符号与公式详尽，文字解释直观，数学推导细致， ... |
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机器学习
『简体书』 作者：张旭东 出版：清华大学出版社 日期：2024-11-01 ”本书对机器学习的基础知识和基本算法进行了详细的介绍，对广泛应用的经典算法如线性回归、逻辑回归、 朴素贝叶斯、支持向量机、决策树和集成学习等进行了深入的分析，并讨论了无监督学习的基本方法。用6章对 深度学习和深度强化学习进行了相当全面的叙述，不仅深入地讨论了反向传播算法、多层感知机、卷积神经网络 ... |
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自动驾驶汽车保险法律制度研究
『简体书』 作者：康雷闪 出版：中国政法大学出版社 日期：2024-09-01 自动驾驶汽车保险发展的外部环境已经具备，从法学的角度，研究自动驾驶汽车保险之理论变革与制度构建，是一项十分迫切和有意义的工作。自动驾驶这一技术革新给交通领域带来的风险来源和风险类型的变化，也对既有车辆保险的规则提出了变革要求。因此，有必要在讨论自动驾驶汽车及其法律地位、自动驾驶汽车的风险类型、自动驾 ... |
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高级别自动驾驶汽车法律责任研究
『简体书』 作者：陈吉栋、吴梦漪 等 著 出版：上海人民出版社 日期：2024-08-01 在我国自动驾驶和数字交通迎来关键发展期的背景下，确立合理公正的高级别自动驾驶汽车的法律责任分配路径是推动行业发展与维护社会秩序之关键。本书结合自动驾驶汽车技术特征，与自动驾驶汽车产业发展和应用的商业模式，从数字交通变革之宏观视角出发，参考德国、日本等域外立法，在对影响法律责任因素分析的基础上，从民事 ... |
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基于AI的智能汽车自动驾驶技术
『简体书』 作者：丁辉，崔胜民，鲁娥 出版：人民邮电出版社 日期：2025-10-01 本书全面、深入地探讨AI技术在智能汽车自动驾驶领域的应用与发展。通过对智能汽车自动驾驶与AI的交汇、认识AI技术、AI驱动的环境感知技术、AI驱动的导航定位技术、AI驱动的决策规划技术、AI驱动的控制执行技术以及AI驱动的用户体验技术等方面的详细介绍，本书为读者提供一个全方位、多层次的视角，以理解A ... |
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自动驾驶汽车BEV感知算法
『简体书』 作者：时培成 著 出版：化学工业出版社 日期：2025-09-01 为进一步促进BEV感知算法研究，本书全面深入地探讨了自动驾驶汽车BEV感知算法的理论基础、关键技术、应用实践以及未来发展趋势。其中，第1章主要介绍了BEV环境感知算法的定义、发展历程、重要性以及面临的挑战；第2~8章详细介绍了不同类型的BEV感知算法，涵盖了基于点云信息处理的激光雷达BEV感知算法、 ... |
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现代信号处理基础
『简体书』 作者：吉培荣，李海军，邹红波 出版：科学出版社 日期：2018-08-01 《现代信号处理基础》按照“信号与系统”课程教学基本要求、“信号分析与处理”课程教学基本要求并扩充相关内容编写而成。《现代信号处理基础》包括信号与系统的主要内容和数字信号处理的基本内容，并对信号的时频分析理论进行初步介绍。《现代信号处理基础》共9章，分别为：信号与系统的基本概念、连续时间线性时不变系统 ... |
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统计信号处理（第3版）
『简体书』 作者：叶中付 出版：中国科学技术大学出版社 日期：2025-02-01 本书论述对随机信号的统计分析与处理，除了重点介绍统计信号处理的基本理论和方法外，还对所需预备知识作了概述并把阵列信号处理作为应用加以介绍。此次再版，在原版的基础上对部分内容进行了修订。共分7章，依次为统计信号处理中的基本数学知识、随机信号与系统、噪声中的信号检测、非参量检测与稳健检测、信号估计理论、 ... |
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语音信号处理 第4版
『简体书』 作者：魏昕 赵力 出版：机械工业出版社 日期：2024-08-01 本书介绍了语音信号处理的基础、原理、方法和应用，以及该学科领域近年来取得的一些新的研究成果和技术。全书共分13章，内容包括：绪论、语音信号处理的基础知识、语音信号处理的常用算法、语音信号分析、语音信号特征提取技术、语音增强、语音识别、说话人识别、语音编码、语音合成与转换、语音信号情感处理、声源定位、 ... |
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信号处理与数据分析
『简体书』 作者：邱天爽，郭莹 出版：科学出版社 日期：2024-08-01 本书面向非电子信息类理工科专业的硕士研究生和高年级本科生，系统介绍信号处理与数据分析的基础理论与基本应用，旨在使读者掌握信号处理与数据分析的基本理论与基本方法，并解决各领域科学研究与工程实际中的信号处理相关技术问题。全书共14章，包括信号与系统的基本原理、傅里叶理论和信号与系统的频域分析、信号与系统 ... |
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多模态信号处理基础
『简体书』 作者：李树涛 出版：机械工业出版社 日期：2025-03-01 多模态信号处理是一个跨学科的领域，它涉及多个专业和领域的知识与技能。本书以讲授信号处理与分析基础知识以及多模态信号应用为主要目标，在阐述单模态信号处理与变换、系统特性与系统作用等理论的基础上，进一步介绍相关理论在语音、图像、高铁钢轨检测、脑电信号中的应用以及多模态信号融合处理的方法、技术和实现方法。 ... |
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机载雷达信号处理
『简体书』 作者：肖冰松 著， 主编，邓有为，副主编，肖冰松 译， 出版：国防工业出版社 日期：2025-02-01 本书主要介绍了机载雷达典型的、广泛应用的信号波形及其处理技术的基本概念、工作原理、性能等内容。全书共有8章，可分为三个部分。第一部分包括第1~2章，主要内容是机截雷达信号处理基础理论;第二部分包括第了章，主要内容是机栽雷达常用的信号波形:第三部分包括第4~8章，主要内容是机载雷达广泛应用的信号处理技 ... |
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雷达信号处理技术
『简体书』 作者：吴顺君 出版：电子工业出版社 日期：2024-12-01 雷达信号处理技术是雷达系统的重要组成部分。它完成从雷达接收回波中检测目标、提取目标信息、形成目标航迹等信息处理过程。随着雷达功能的多样化和电磁环境的复杂化，雷达信号处理技术发展迅速，已成为提高雷达系统性能的关键技术。本书共分11章。第1章为概述。第2章到第6章讨论了雷达信号处理的基础知识，包括雷达信 ... |
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信号分析与处理 第4版
『简体书』 作者：齐冬莲 赵光宙 出版：机械工业出版社 日期：2024-09-01 本书是工业和信息化部“十四五”规划教材，是在“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材和“面向21 世纪电气信息类专业人才培养方案和教学内容体系改革研究与实践”项目重要成果《信号分析与处理》第3 版的基础上修订而成的。 本书从电气类、自动化类专业对信号知识的需求出发，紧紧抓住信号这条主线，重点介绍信 ... |
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被动声纳信号处理
『简体书』 作者：康春玉 著， 出版：国防工业出版社 日期：2025-06-01 本书主要针对被动声纳涉及的基阵接收数据模型与信号处理相关方法进行系统论述，主要从基阵接收数据模型及仿真、波束形成、盲信号处理、压缩感知、空间目标干扰抑制、被动声纳目标识别等方面展开讨论。本书内容突出基本原理与方法的具体实现，注重理论与应用的密切结合，可供从事水声技术、声纳信号处理、水声目标识别等领域 ... |
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图像处理与机器视觉
『简体书』 作者：刘坤 陈海永 出版：机械工业出版社 日期：2025-02-01 图像处理与机器视觉主要研究如何从图像中进行视觉感知、分析和理解。大数据时代的到来、人工智能算法的进步、硬件技术的发展以及前沿应用的牵引，正推动着图像处理与机器视觉技术的飞速发展。本书从底层视觉中的数字图像处理方法、中层视觉中的图像特征提取与匹配、高层视觉中的立体视觉与图像理解等角度出发，以二维图像分 ... |
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可信机器学习
『简体书』 作者：[美]库什·R.瓦什尼[Kush R. Varshney]著 出版：清华大学出版社 日期：2024-12-01 可信机器学习是机器学习的重要部分，是一门研究机器学习可信属性的学科。本书将可信机器学习的属性贯穿始终，全面系统地介绍可信机器学习的概念原则和技术方法。本书内容分六部分。第一部分详细阐述可信机器学习的框架、机器学习生命周期以及安全性相关概念；第二部分针对机器学习中的数据介绍数据偏差、数据隐私等相关概念 ... |
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