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深度强化学习原理与实践
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：陈喆|责编:白立军//常建丽出版社：清华大学
本书从原理的角度，力求讲解清楚深度学习、强化学习、深度强化学习中的一些精选方法，并从实践的角度，通过一系列循序渐进的原创实验，引领读者独立编程实现这些方法，以期为读者精通深度强化学习并应用深度强化学习方法解决实际问题奠定坚实基础。本书不仅适合计算机科学与技术、人工智能、物联网工程、数据科学与大数据、软件工程、通信工程、电子信息、机器人工程、自动化、智能制造等相关专业高年级本科生及研究生教学与自学使用，也适合机器学习等领域的从业者、科研人员及爱好者自学与参考使用。
人民幣：RMB 59.00 元售价：NT$ 236.00 元

增强现实(原理与实践)/计算机科学丛书
所属分类：电子电脑>>计算机技术>>信息处理与专用数据库作者：(奥)迪特尔·施马尔斯蒂格//(美)托比亚斯·霍勒尔|责编:唐晓琳|译者:刘越出版社：机械工业
丛书项：计算机科学丛书
随着真实世界中计算机生成的信息越来越多，增强现实（AR）可以通过不可思议的方式增强人类的感知能力。这个快速发展的领域要求学习者掌握多学科知识，包括计算机视觉、计算机图形学、人机交互等。本书将这些知识有机融合，严谨且准确地展现了当前最具影响力的增强现实技术和应用。全书从技术、方法论和用户的角度全面讲解相关知识，实现了理论与实践的平衡，适合开发者、高校师生和研究者阅读。
人民幣：RMB 99.00 元售价：NT$ 396.00 元

强化学习入门(从原理到实践)
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：编者:叶强//闫维新//黎斌|责编:迟振春出版社：机械工业
强化学习主要研究的问题是：具有一定思考和行为能力的个体在与其所处的环境进行交互的过程中，通过学习策略达到收获最大化或实现特定的目标。本书以理论和实践相结合的形式深入浅出地介绍强化学习的历史、基本概念、经典算法和一些前沿技术，共分为三大部分：第一部分（第1～5章）介绍强化学习的发展历史、基本概念以及一些经典的强化学习算法；第二部分（第6～9章）在简要回顾深度学习技术的基础上着重介绍深度强化学习的一些前沿实用算法；第三部分（第10章）以五子棋为例详细讲解战胜了人类顶级围棋选手的Alpha Zero算法的核心思想。对于本书介绍的每一个经典算法，我们都结合了一定的应用场景，详细介绍如何用Python代码来实现。本书既可以作为计算机专业高年级本科生及硕士生关于人工智能领域的入门参考读物，也可以作为对人工智能技术（特别是强化学习技术）感兴趣的人员理解强化学习思想的补充读物。
人民幣：RMB 79.00 元售价：NT$ 316.00 元

图强化学习(原理与实践入门)
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：编者:谢文杰//周炜星|责编:杜杨//申美莹出版社：清华大学
图强化学习是深度强化学习的重要分支领域。本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能覆盖图强化学习的基础知识，并提供应用实践案例。全书共10章，大致分为三部分：第一部分（第1～3章）介绍图强化学习研究对象（复杂系统、图和复杂网络）；第二部分（第 4～7章）介绍图强化学习基础知识（图嵌入、图神经网络和深度强化学习）；第三部分（第8～10章）介绍图强化学习模型框架和应用实践案例，并进行总结和展望。每章都附有习题并介绍了相关阅读材料，以便有兴趣的读者进一步深入探索。本书可作为高等院校计算机、图数据挖掘及相关专业的本科生或研究生教材，也可供对图强化学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。
人民幣：RMB 69.00 元售价：NT$ 276.00 元

5G通信系统定位技术原理与方法/5G增强技术丛书
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>无线电电子.电讯作者：编者:孙韶辉//任斌//达人//范绍帅|责编:王海月出版社：人民邮电
丛书项：5G增强技术丛书
本书着重向读者介绍5G 通信系统定位技术和标准设计，包括蜂窝网络定位技术发展概述、蜂窝网络定位技术基础、5G位置服务架构和信令过程，以及基于5G NR信号的下行、上行和上下行联合定位技术。此外，本书还向读者介绍了5G蜂窝网络和非蜂窝网络的融合定位技术、5G NR载波相位定位技术，以及5G定位标准的进展和发展趋势展望等。通过本书，读者可以了解 5G NR从Release 15到 Release 17定位标准的设计方法和特点，以及对5G Release 18后续版本和6G的发展趋势展望，对于5G通信系统定位技术的研究与应用具有参考意义。
人民幣：RMB 129.80 元售价：NT$ 519.20 元

强化学习(原理与Python实战)/智能系统与技术丛书
所属分类：电子电脑>>计算机技术>>程序与语言作者：肖智清|责编:杨福川//李乐出版社：机械工业
丛书项：智能系统与技术丛书
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论，进而在理论的基础上讲解算法，并为算法提供配套代码实现。基础理论的讲解突出主干部分，算法讲解全面覆盖主流的强化学习算法，包括经典的非深度强化学习算法和近年流行的强化学习算法。Python实现和算法讲解一一对应，还给出了深度强化学习算法的 TensorFlow和PyTorch对照实现。第16章：介绍其他强化学习模型，包括平均奖励模型、连续时间模型、非齐次模型、半Markov模型、部分可观测模型等，以便更好地了解强化学习研究的全貌。
人民幣：RMB 129.00 元售价：NT$ 516.00 元

深度强化学习(算法原理与金融实践入门)
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：编者:谢文杰//周炜星|责编:杜杨出版社：清华大学
深度强化学习是人工智能和机器学习的重要分支领域，有着广泛应用，如 AlphaGo和ChatGPT。本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能覆盖深度强化学习的基础知识和经典算法。全书共10章，大致分为4 部分：第1部分（第1～2章）介绍深度强化学习背景（智能决策、人工智能和机器学习）；第2部分（第3～4 章）介绍深度强化学习基础知识（深度学习和强化学习）；第3部分（第5～9章）介绍深度强化学习经典算法（DQN、AC、DDPG等）；第4部分（第10章）为总结和展望。每章都附有习题并介绍了相关阅读材料，以便有兴趣的读者进一步深入探索。本书可作为高等院校计算机、智能金融及相关专业的本科生或研究生教材，也可供对深度强化学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。
人民幣：RMB 69.00 元售价：NT$ 276.00 元

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