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人工智能創(chuàng)新實驗教程

人工智能創(chuàng)新實驗教程

出版社：西安電子科技大學(xué)出版社出版時間：2020-08-01
開本： 23cm 頁數(shù)： 350頁
本類榜單：教材銷量榜
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人工智能創(chuàng)新實驗教程 版權(quán)信息

人工智能創(chuàng)新實驗教程 內(nèi)容簡介

本書面向人工智能算法的實踐與應(yīng)用, 參考了頂級會議和國內(nèi)外競賽平臺的內(nèi)容, 將所涉及的分類、識別、檢測、預(yù)測等多項實驗任務(wù)進(jìn)行歸類和優(yōu)化整理。書中對每個實驗的背景與內(nèi)容進(jìn)行了詳細(xì)闡述, 對實驗的要求與評估方法進(jìn)行了深入討論, 對實驗數(shù)據(jù)及來源進(jìn)行了詳盡描述, 并給出了參考文獻(xiàn), 以便于有興趣的讀者進(jìn)一步研究和探索。

人工智能創(chuàng)新實驗教程 目錄

第1章 分類與檢索類 1 實驗1.1 知乎話題標(biāo)簽自動標(biāo)注 1 實驗1.2 用戶評論情感極性判別 4 實驗1.3 細(xì)粒度用戶評論情感分析 5 實驗1.4 汽車行業(yè)用戶觀點主題及情感辨析 10 實驗1.5 圖文匹配 12 實驗1.6 文本智能處理 14 實驗1.7 機(jī)器寫作與人類寫作的判定 15 實驗1.8 基于文本內(nèi)容識別垃圾信息 17 實驗1.9 大規(guī)模圖像搜索 18 實驗1.10 場景分類 21 實驗1.11 零樣本學(xué)習(xí) 24 實驗1.12 城市區(qū)域功能分類 26 實驗1.13 土地利用分類 28 實驗1.14 城市土地利用和土地覆蓋分類 30 實驗1.15 探尋地球密碼 32 實驗1.16 基于衛(wèi)星圖像的地球分析 34 實驗1.17 天文數(shù)據(jù)挖掘 35 實驗1.18 藥物分子篩選 37 實驗1.19 眼底水腫病變區(qū)域自動分割 40 實驗1.20 大數(shù)據(jù)醫(yī)療—肝癌影像AI診斷 42 實驗1.21 視覺計算輔助良品檢測 43 實驗1.22 食品安全國家標(biāo)準(zhǔn)的精準(zhǔn)化提取 45 實驗1.23 營銷意圖辨識 50 實驗1.24 A股上市公司公告信息抽取 51 實驗1.25 大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集構(gòu)造 54 第2章 檢測類 56 實驗2.1 基于Objects365數(shù)據(jù)集的目標(biāo)檢測 56 實驗2.2 基于COCO和Mapillary數(shù)據(jù)集的目標(biāo)檢測 57 實驗2.3 基于CrowdHuman數(shù)據(jù)集的人體檢測 61 實驗2.4 人臉特征點檢測 63 實驗2.5 視頻人臉特征點檢測 65 實驗2.6 人臉和人體檢測 67 實驗2.7 人體骨骼關(guān)鍵點檢測 69 實驗2.8 目標(biāo)檢測 72 實驗2.9 目標(biāo)檢測與視覺關(guān)系檢測 73 實驗2.10 視覺關(guān)系檢測 77 實驗2.11 真實世界圖像的對稱性檢測 77 實驗2.12 空中客車船檢測 79 實驗2.13 地物變化檢測 80 實驗2.14 余震捕捉實驗 82 實驗2.15 裂紋檢測實驗 85 實驗2.16 智能城市交通系統(tǒng)檢測 87 實驗2.17 交通系統(tǒng)監(jiān)測 91 實驗2.18 交通卡口車輛信息精準(zhǔn)檢測 92 實驗2.19 商家招牌的分類與檢測 94 實驗2.20 充電樁故障分類與檢測 96 實驗2.21 肺炎檢測 97 實驗2.22 肺部結(jié)節(jié)智能診斷 100 實驗2.23 鋼筋數(shù)量檢測 103 第3章 識別類 107 實驗3.1 漢字檔案手寫識別 107 實驗3.2 漢字書法多場景識別 108 實驗3.3 網(wǎng)絡(luò)圖像的端到端文本檢測和識別 111 實驗3.4 零樣本圖像目標(biāo)識別 114 實驗3.5 場景識別 115 實驗3.6 低功耗圖像目標(biāo)識別 117 實驗3.7 輕量化人臉識別 119 實驗3.8 大規(guī)模視覺識別 121 實驗3.9 大規(guī)模地標(biāo)識別 124 實驗3.10 監(jiān)控場景下的行人精細(xì)化識別 126 實驗3.11 盲人視覺問題的回答 129 實驗3.12 虛擬仿真環(huán)境下的自動駕駛交通標(biāo)志識別 132 實驗3.13 ActivityNet大規(guī)；顒幼R別 135 實驗3.14 驗證碼識別 138 實驗3.15 鹽礦識別 140 實驗3.16 農(nóng)作物區(qū)塊識別 141 實驗3.17 農(nóng)作物病害識別 143 實驗3.18 服飾屬性標(biāo)簽識別 144 實驗3.19 物流貨物限制品監(jiān)測 150 第4章 視頻分析類 152 實驗4.1 電影描述 152 實驗4.2 電影標(biāo)記與檢索 153 實驗4.3 電影填空 155 實驗4.4 短視頻內(nèi)容理解與推薦 156 實驗4.5 視頻中可移動物體實例分割 158 實驗4.6 DAVIS視頻目標(biāo)分割 161 實驗4.7 人體骨架跟蹤與視覺分析 163 實驗4.8 視覺理解與解析 166 實驗4.9 視覺問答和對話 167 實驗4.10 短視頻實時分類 168 實驗4.11 視頻增強(qiáng)與超分辨 171 實驗4.12 無人駕駛視覺感知 173 第5章 語言處理類 175 實驗5.1 英中文本機(jī)器翻譯1 175 實驗5.2 英中機(jī)器同聲傳譯 177 實驗5.3 英中文本機(jī)器翻譯2 179 實驗5.4 圖像中文描述 181 實驗5.5 跨語言短文本匹配 183 實驗5.6 聲紋識別 184 實驗5.7 金融領(lǐng)域機(jī)器閱讀理解 186 實驗5.8 觀點型問題機(jī)器閱讀理解 187 實驗5.9 文章核心實體的情感辨識 188 第6章 三維圖像處理類 191 實驗6.1 三維人臉特征點跟蹤 191 實驗6.2 自然環(huán)境下的三維人臉配準(zhǔn) 193 實驗6.3 三維手部姿態(tài)估計 195 實驗6.4 自動駕駛?cè)S點云分割 198 實驗6.5 大規(guī)模語義三維重建 200 實驗6.6 大規(guī)模三維重建與分割 203 第7章 預(yù)測類 205 實驗7.1 騎行目的地預(yù)測 205 實驗7.2 交通線路通達(dá)時間預(yù)測 206 實驗7.3 公交線路準(zhǔn)點預(yù)測 209 實驗7.4 航班延誤預(yù)測 212 實驗7.5 天氣預(yù)報觀測 213 實驗7.6 降雨預(yù)測 218 實驗7.7 地球物候的深度學(xué)習(xí)預(yù)測 221 實驗7.8 交易風(fēng)險識別與黑產(chǎn)監(jiān)控 222 實驗7.9 A股上市公司季度營收預(yù)測 223 實驗7.10 資金流入流出預(yù)測 226 實驗7.11 高潛用戶購買意向預(yù)測 230 實驗7.12 用戶貸款風(fēng)險預(yù)測 233 實驗7.13 基金間的相關(guān)性預(yù)測 236 實驗7.14 供應(yīng)鏈需求預(yù)測 238 實驗7.15 需求預(yù)測與分倉規(guī)劃 241 實驗7.16 大學(xué)生助學(xué)金精準(zhǔn)資助預(yù)測 246 實驗7.17 口碑商家客流量預(yù)測 248 實驗7.18 精品旅行服務(wù)成單預(yù)測 251 實驗7.19 廣告點擊概率預(yù)測 253 實驗7.20 搜索廣告轉(zhuǎn)化預(yù)測 254 實驗7.21 用戶點擊行為預(yù)測 258 實驗7.22 HaoKan App用戶保留率預(yù)測 259 實驗7.23 快手App活躍人數(shù)預(yù)測 260 實驗7.24 微博熱度預(yù)測 262 實驗7.25 微博互動預(yù)測 266 實驗7.26 糖尿病遺傳風(fēng)險預(yù)測 269 實驗7.27 雙高疾病風(fēng)險預(yù)測 271 實驗7.28 智能制造質(zhì)量預(yù)測 274 實驗7.29 逆合成反應(yīng)預(yù)測 276 實驗7.30 電力AI實驗 278 實驗7.31 音樂流行趨勢預(yù)測 279 第8章 推薦類 282 實驗8.1 問題推送 282 實驗8.2 個性化新聞推薦 284 實驗8.3 文章標(biāo)題自動生成 286 實驗8.4 移動電商商品推薦 288 實驗8.5 面向電信行業(yè)存量用戶的套餐個性化匹配 290 實驗8.6 針對用戶興趣的個性化推薦 292 實驗8.7 預(yù)算約束的推薦算法 296 實驗8.8 穿衣搭配算法 298 第9章 優(yōu)化類 301 實驗9.1 無人機(jī)路徑優(yōu)化 301 實驗9.2 極速配送規(guī)劃 303 實驗9.3 航班調(diào)整的智能決策 309 實驗9.4 上下文感知的多模式交通推薦 316 第10章 數(shù)據(jù)挖掘類 319 實驗10.1 微博用戶畫像 319 實驗10.2 CSDN用戶畫像 321 實驗10.3 今日頭條用戶畫像 325 實驗10.4 消費者信用智能評分 326 實驗10.5 以人為中心的關(guān)系分割 329 第11章 安全與對抗類 333 實驗11.1 加密解密實驗 333 實驗11.2 惡意軟件檢測算法 334 實驗11.3 異常會話檢測算法 336 實驗11.4 攻擊流量檢測安全 338 實驗11.5 人工智能對抗算法 341 實驗11.6 對抗性視覺模型 344 第12章 其他 346 實驗12.1 圖像壓縮 346 實驗12.2 感知圖像的修復(fù)與處理 347
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