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物理化学学习指导（第三版）
『简体书』 作者：董元彦等 出版：科学出版社 日期：2013-03-01 《物理化学学习指导（第三版）》是《物理化学》第五版董元彦等，科学出版社，2013的配套参考书，《物理化学学习指导（第三版）》共12章。各章结构为学习要求、内容概要、例题和习题解答、练习题四个部分。*后还给出了8套模拟试卷及其答案。 ... |
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中华人民共和国反不正当竞争法学习问答
『简体书』 作者：法规应用研究中心 出版：中国法治出版社 日期：2025-07-01 本书以问题为导向，依据修订后的《反不正当竞争法》条文重点内容及近年公布的反不正当竞争典型案例，设置了由“条文学习问答”和“实务学习问答”两个部分组成的103个问题，并收录《反不正当竞争法》全文及其他重要相关规范，可以帮助广大读者学习掌握《反不正当竞争法》的相关知识。 ... |
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动手学图机器学习
『简体书』 作者：[英]亚历山德罗·内格罗[Alessandro Negro] 出版：清华大学出版社 日期：2024-06-01 识别关系是机器学习的基础。通过识别和分析数据中的关系，以图为核心的算法如K-邻近或PageRank显著提高了机器学习应用的效率。基于图的机器学习技术以全新方式为社交网络、欺诈检测、自然语言处理和推荐系统等领域的机器学习提供了强有力的支持。 《动手学图机器学习》是行业类的权威书籍，旨在倾授如何利用面向图的机器学习算法和 ... |
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数学学习没有捷径
『简体书』 作者：风云老师 出版：湖南科技出版社 日期：2024-08-01 本书是《中小学数学要义》的姊妹篇，前一本书着重梳理数学的知识体系，而这本书着重教授数学学习方法。本书针对中小学学生和家长关心的数学启蒙问题、是否要学习奥数、是否要超前学习、数学学习中的记忆与理解、如何培养数学教育的大局观、家长能为孩子的数学学习做什么、有哪些好玩的亲子数学游戏、如何分辨好的和不好的数学题等20个典型问题 ... |
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自组织增量学习神经网络
『简体书』 作者：申富饶 出版：电子工业出版社 日期：2024-03-01 本书介绍了自组织增量学习神经网络及其在人工智能领域的应用。神经网络是一种模拟生物神经系统的人工智能技术，具有强大的数据处理能力和学习能力。自组织增量学习神经网络是一种具有高度自组织结构和增量学习能力的神经网络。与传统机器学习方法相比，自组织增量学习神经网络有更强的灵活性和适应性，能够更好地适应动态环境和解决复杂的问题。 ... |
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机器学习实用仿真技术
『简体书』 作者：Paris Buttfield-Addison，Mars B 出版：中国电力出版社 日期：2024-10-01 人工智能和机器学习受数据驱动的趋势日益明显。仿真技术不仅强大，而且魅力无穷，有望释放两者的全部潜能。本书的主要内容有：用Unity引擎和仿真技术，解决机器学习和人工智能问题。用游戏引擎合成图像训模。创建仿真环境，训练强化学习和模仿学习模型。采用PPO等高效通用算法解决基于仿真的机器学习问题。用不同方法训练多种机器学习模 ... |
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深度学习案例实战
『简体书』 作者：赵卫东 出版：人民邮电出版社 日期：2024-12-01 深度学习已经广泛地应用于各行各业，并推动了人工智能的发展。本书结合项目实践，介绍了主流深度学习平台的主要特点和深度学习的实战难点。在此基础上利用主流的深度学习开源平台，通过15个实战案例，详细地分析了卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、自注意力机制等深度学习算法在金融、零售、交通等典型领域的应用。 本书精心选择数 ... |
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病理学基础学习指导
『简体书』 作者：周士珍，黄晓红 出版：人民卫生出版社 日期：2025-02-01 《病理学基础学习指导》是国家卫生健康委员会“十四五”规划教材？全国中等卫生职业教育教材《病理学基础（第4版）》的配套教材。本教材在编写中体现《病理学基础（第4版）》的编写思想与原则，与其内容统一，以病理学基础知识、基本理论和基本技能的综合运用为主线，对各章节学习内容明确学习目标，阐明学习重点和难点，有助于学生课后复习， ... |
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机器学习原理及应用
『简体书』 作者：殷丽凤 郑广海 出版：机械工业出版社 日期：2025-02-01 机器学习是人工智能领域的重要组成部分，其深度和广度都在持续扩展。《机器学习原理及应用》不仅对机器学习基础知识进行了全面介绍，而且深入讨论了各种经典和常用的机器学习方法。通过理论与实践相结合的方式，帮助读者理解机器学习的基本原理，掌握常用的方法，并能够在实际问题中应用这些技术。《机器学习原理及应用》共10章，可分为两部分 ... |
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深度学习入门与实战
『简体书』 作者：戴凤智、李芳艳、李宝全 著 出版：化学工业出版社 日期：2025-06-01 本书共10章。前4章是深度学习的基础，阐述深度学习的概念、算法基础和结构基础以及深度学习环境的配置方法和步骤。后6章是深度学习的实战部分，分别从6个不同的应用领域论述并分析如何通过改造深度学习模型或者利用不同的深度学习模型完成实际的工作任务，最终目的是希望通过这些科研成果与实践案例，使读者能够针对不同领域的科学技术问题 ... |
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研究性学习实施指导
『简体书』 作者：上海春禾青少年发展中心 编著 出版：化学工业出版社 日期：2025-07-01 研究性学习旨在引导学生发现问题和解决问题，自主获得知识或信息，对于学生学会学习、终身学习和可持续发展具有重要意义。 《研究性学习实施指导》以情境创设、提出问题，从问题到课题，方案设计，开题答辩，数据采集与分析，结论分析与提炼，结题报告编写，结题答辩，总结与反思九大教学课段为教师和学生提供研究性学习课程实施指南，全书分 ... |
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家，让学习自然发生
『简体书』 作者：[韩]金慧廷等 出版：北京科学技术出版社 日期：2025-07-01 这是一本打造家庭学习环境的具体方案书，旨在让孩子自然而然地养成受益一生的学习习惯。全书分为三大部分：一是学习环境中核心要素的选择与布置，如书桌、座椅、照明、台灯等；二是学习环境中外层要素的选择与布置，如颜色、噪声等；三是提高注意力和记忆力的辅助要素，香气、饮食、植物等。 另外，书中将学习环境分为显性因素和隐形因素。显 ... |
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Python深度学习实战
『简体书』 作者：[美]罗恩·克努斯[Ronald T. Kneusel] 著 出版：化学工业出版社 日期：2024-08-01 本书与机器学习和深度学习相关，向读者讲述了如何建立一个数据集，并展示了如何使用该数据集训练一个成功的深度学习模型。此后，本书探讨了经典的机器学习算法，为探讨深度学习方法理论奠定基础。本书最后4章探讨了卷积神经网络，从案例研究出发，讲解如何从数据集到评估预测模型的方法。这些章节中的实验使用的都是本领域研究人员熟悉的标准数 ... |
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强化学习的数学原理（英文版）
『简体书』 作者：赵世钰 出版：清华大学出版社 日期：2024-07-01 本书从强化学习最基本的概念开始介绍， 将介绍基础的分析工具， 包括贝尔曼公式和贝尔曼最 优公式， 然后推广到基于模型的和无模型的强化学习算法， 最后推广到基于函数逼近的强化学习方 法。本书强调从数学的角度引入概念、分析问题、分析算法， 并不强调算法的编程实现。本书不要求 读者具备任何关于强化学习的知识背景， ... |
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密态深度学习
『简体书』 作者：刘西蒙 熊金波 出版：人民邮电出版社 日期：2024-10-01 密态深度学习可以在不解密加密数据的前提下对授权用户提供深度学习服务，并可防止非授权用户对授权用户的数据进行窃取与利用。该技术突破了密态数据无法在非可信环境下被有效利用的技术瓶颈，实现了“安 全学习，万物互联”。本书从大数据、人工智能面临的隐私挑战出发，以密态深度学习理论框架与技术方法研究为主线，从理论模型到实际应用，系 ... |
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机器学习原理与应用
『简体书』 作者：王伟 出版：人民邮电出版社 日期：2025-01-01 本书是机器学习的入门教材，讲述机器学习的主流算法原理及其应用。全书着重对线性回归、Logistic回归、朴素贝叶斯、K近邻、决策树、支持向量机、K均值聚类、混合高斯模型、人工神经网络、深度学习、集成学习等经典机器学习算法的原理进行深入、系统地阐述，同时结合在线教学分析、鸢尾花识别、睡眠障碍预测等生活实例介绍其具体应用方 ... |
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最优化方法与机器学习
『简体书』 作者：叶颀，谭露琳 出版：科学出版社 日期：2025-02-01 在科技与教育深度融合的新时代背景下，培育德才兼备且具有创新精神和实践技能的人才至关重要。《*优化方法与机器学习》融合*优化理论与机器学习技术，配套相关课程为本科生和研究生提供系统全面的学习资源。《*优化方法与机器学习》共6章。第1章“绪论”介绍*优化问题的分类和典型应用，为后续学习奠定基础。第2章“凸分析”探讨凸集和凸 ... |
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大学生学习模式研究
『简体书』 作者：杨院著. 出版：厦门大学出版社 日期：2025-03-01 教育强国建设，高等教育是龙头，高等教育的重要地位不言而喻。持续提升高等教育质量是推进高质量发展及中国式现代化的重要支撑。大学生在高等教育系统中处于主体地位，大学生的培养质量直接决定高等教育质量，探究提升大学生培养质量的路径至关重要。本书以我国大学生学习模式为研究对象。从理论上辨析大学生学习模式的概念，深入探究我国大学生 ... |
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深度学习基础与实践
『简体书』 作者：北京博海迪信息科技股份有限公司 出版：机械工业出版社 日期：2025-03-01 本书基于开源深度学习框架ＰｙＴｏｒｃｈ 编写， 既有深度学习的理论知识， 又有深度学习所需的实践项 目， 利于编程基础能力的培养。本书内容包括深度学习的基本原理和常用算法、深度学习框架ＰｙＴｏｒｃｈ 的环 境搭建及基础编程方法、使用ＰｙＴｏｒｃｈ 实现手势识别、ＣＮＮ 图像分类、数据处理、国际航空乘客预测等项 目， 以 ... |
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数据挖掘与机器学习
『简体书』 作者：徐雪琪、徐蔼婷 出版：清华大学出版社 日期：2024-12-01 《数据挖掘与机器学习》以应用为导向介绍数据挖掘与机器学习相关理论与方法，包括概述、数据与数据平台、数据预处理与特征工程、关联分析、决策树、集成学习、贝叶斯分类、神经网络与深度学习等相关理论及经典算法，以及相关实践案例。本书所有案例均通过R或Python实现，同时包含详细的分析过程和可视化内容。本书可作为统计学、数据科学 ... |
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