会员
机器人图形化编程：从0到1
更新时间：2022-08-16 17:00:13 最新章节：反侵权盗版声明
书籍简介
本书由浅入深地介绍了图形化编程的基础知识及智能硬件的应用原理。本书共分为7章，内容包括：机器人概论章节，介绍了机器人的发展史和具有时代标志性的发明案例。模块化机器人章节，介绍了模块化机器人在课堂教学中的优势以及部分生活中的应用场景。图形化编程章节，讲解了编程的基础知识，例如程序的三种基本结构“顺序结构、选择结构和循环结构”；程序中的运算符种类，如“算术运算符、赋值运算符、比较运算符和逻辑运算符”以及变量等编程知识。传感器部分，主要介绍了生活中常见的几种传感器以及课堂中常用的传感器，如“手势传感器、触摸传感器、测距传感器和压力传感器”。机器人编程实例，讲解了结合智能硬件的编程案例。本书既可以作为中小学信息技术教师的教学参考用书，又可以作为从事机器人开发相关行业人员的指导用书。
上架时间：2022-05-01 00:00:00
出版社：电子工业出版社
上海阅文信息技术有限公司已经获得合法授权，并进行制作发行
最新章节
同类热门书
最新上架
- 会员本书具体包含以下内容：首先，探讨ChatGPT对法律界的冲击，以及律师等从业者的不同反应，进一步分析AI技术对行业的影响和发展趋势。接着，简要介绍ChatGPT的技术原理及应用场景。随后，详细讨论如何将AI力量融入律师职业路径，构建专业律师成长的新飞轮。接下来，分别讨论如何将ChatGPT（GPTs）应用于渠道与案源、检索与研究、案件分析，以及法律文书撰写与合同审核，实现部分日常事务自动化执行。之计算机10.6万字
- 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计算机8.1万字
- 会员在人工智能技术的大力驱动下，智能控制与强化学习发展迅猛，先进自动化设计与控制日新月异。本书针对复杂离散时间系统的优化调节、最优跟踪、零和博弈等问题，以实现稳定学习、演化学习和快速学习为目标，建立一套先进的值迭代评判学习控制理论与设计方法。首先，对先进值迭代框架下迭代策略的稳定性进行全面深入的分析，建立一系列适用于不同场景的稳定性判据，从理论层面揭示值迭代算法能够实现离线最优控制和在线演化控制。其次计算机8.7万字
- 会员本书旨在帮助读者全面理解知识图谱的基本原理和概念。通过清晰的解释和实例，读者将深入了解知识图谱的构建、表示、推理等关键知识点。此外，本书通过提供代码实战，引导读者亲自动手构建知识图谱，并应用各种技术和工具进行实践。这种实践性的讲解方法可帮助读者更深入地理解知识图谱的实际应用。本书的目标是帮助读者全面理解知识图谱的基本原理和概念，并通过代码实战构建知识图谱。同时，本书也提供了关于大语言模型与知识图谱计算机9.6万字
- 会员2023年以来，OpenAI相继发布了聊天机器人模型ChatGPT、新一代多模态大模型GPT-4等产品，以强大的能力俘获了大量用户，颠覆了用户对于AI的认知。本书以ChatGPT为中心，对ChatGPT的相关知识进行详细的讲解。本书共12章，前5章从ChatGPT概述、技术底座、内容变革、产业格局、商业展望5个方面对ChatGPT进行了解读，帮助用户全面了解ChatGPT，对其形成完整的认知。第6计算机12.8万字
同类书籍最近更新
- 会员自2009年至今，计算社会学步入了发展的黄金时期。多学科的深度交叉融合，以人工智能为代表的数据科学方法的快速发展以及跨空间、多模态数据的快速富集等都使得计算社会学得到蓬勃发展，让社会科学研究呈现出崭新面貌，为解释人类行为、群体认知、社会演化等提供了重要的理论和方法支撑。本书采用渐进式的组织思路，以人工智能的经典模型为基础理论支撑，从社交网络分析、网络动力学、社交媒体挖掘与社群智能三个维度进行延伸，人工智能24.6万字
- 会员本书主要介绍：XGBoost相关的机器学习基础算法；XGBoost安装编译与简单使用；XGBoost的实现原理与理论证明；XGBoost基于CPU多线程的实现以及分布式训练方法；剖析XGBoost源码，从代码层面洞彻XGBoost的实现原理，以及XGBoost的应用与调优，通过典型示例为读者提供使用参考，掌握实战技能。通过阅读本书，不仅能使读者理解XGBoost的原理，将XGBoost应用到业务场人工智能16.2万字
- 会员本书从原理和实战两个方面介绍了强化学习。原理方面，深入介绍了主流强化学习理论和算法，覆盖资格迹等经典算法和MuZero等深度强化学习算法；实战方面，每章都配套了编程案例，以方便读者学习。全书从逻辑上分为三部分。第1章：从零开始介绍强化学习的背景知识，介绍环境库Gym的使用。第2～15章：基于折扣奖励离散时间Markov决策过程模型，介绍强化学习的主干理论和常见算法。采用数学语言推导强化学习的基础理人工智能17.2万字
- 会员这本书系统阐述了深度学习方法论在道路短期交通状态时空序列预测领域的最新研究成果。需要着重说明以下几点：1.领域限定在了道路交通，因为交通是个大系统，存在着航空、水运、道路等多种运输方式，而本书所阐述的研究均是针对道路交通领域的数据以及面向道路交通领域的应用；2.本书所讨论的研究问题是道路短期交通状态时空序列预测问题，该问题是时空数据挖掘领域中时空预测问题的一个重要子集，在本书的第1章中将会对这个问人工智能11.4万字