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物联网深度学习

物联网深度学习

  • 字数: 347000
  • 装帧: 平装
  • 出版社: 清华大学出版社
  • 作者: (印)穆罕默德·阿巴杜尔·拉扎克
  • 出版日期: 2021-02-01
  • 商品条码: 9787302570790
  • 版次: 1
  • 开本: 16开
  • 页数: 280
  • 出版年份: 2021
定价:¥109 销售价:登录后查看价格  ¥{{selectedSku?.salePrice}} 
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精选
编辑推荐
"在物联网(Internet of Things,IoT)时代,大量的传感设备会随着时间的推移而收集并生成各种传感数据,以用于各种应用。这些数据主要由基于应用的大型、快速和实时流组成。与此类大数据或数据流相关分析的使用对于学习新信息、预测未来见解,以及做出明智的决定至关重要,这使得物联网成为一种有价值的商业模式和提高生活质量的技术。 本书将详细介绍被称为深度学习(Deep Learning,DL)的高级机器学习技术,它可以促进各种物联网应用中的数据分析和学习。本书的实际用例涉及数据收集、分析、建模和模型的性能评估,以及各种物联网应用和部署的设置,基本上涵盖了每个实现的全部过程。"
内容简介
本书详细阐述了与物联网深度学习相关的基本解决方案,主要包括物联网生态系统、物联网深度学习技术和框架、物联网中的图像识别、物联网中的音频/语音/声音识别、物联网中的室内定位、物联网中的生理和心理状态检测、物联网安全、物联网的预测性维护、医疗物联网中的深度学习等内容。此外,本书还提供了相应的示例、代码,以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。本书适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书,也可作为相关开发人员的自学教材和参考手册。
目录
第1篇物联两生态系统、深度学习技术和架构
第1章物联网生态系统
1.1物联网的端到端生命周期
1.1.1三层物联网端到端生命周期
1.1.2五层物联网端到端生命周期
1.1.3物联网系统架构
1.2物联网应用领域
1.3在物联网中分析的重要性
1.4在物联网数据分析中使用深度学习技术的动机
1.5物联网数据的关键特征和要求
1.5.1快速和流式物联网数据的真实示例
1.5.2物联网大数据的现实示例
1.6小结
1.7参考资料
第2章物联网深度学习技术和框架
2.1机器学习简介
2.1.1学习算法的工作原理
……

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