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书       名 :
著       者 :
出  版  社 :
I  S  B  N:
文献来源:
出版时间 :
人工智能应用开发(基于LabVIEW与百度飞桨EasyDL的设计与实现)/清华开发者书库
0.00     定价 ¥ 79.90
图书来源: 浙江图书馆(由浙江新华配书)
此书还可采购25本,持证读者免费借回家
  • 配送范围:
    浙江省内
  • ISBN:
    9787302636366
  • 作      者:
    编者:杨帆//张彩丽//刘晋东//李宁|责编:崔彤
  • 出 版 社 :
    清华大学出版社
  • 出版日期:
    2023-08-01
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内容介绍
本书将LabVIEW数据采集技术和EasyDL人工智能开发技术进行有机融合,探索并实践一种AI技术赋能传统数据采集技术的新方法。全书详细介绍了LabVIEW程序设计基础、基于LabVIEW的数值、声音、图像3种类型数据采集技术、百度飞桨EasyDL中数值、声音、图像有关智能应用的快速建模及应用测试基本方法,最后将前述内容融会贯通,以数值数据预测、时间序列预测、声音分类、语音识别、图像分类、物体检测、图像分割等典型人工智能应用程序设计为目标,给出了基于LabVIEW和EasyDL的AI应用技术原型实现的详细过程。 本书可作为应用型本科及高职院校电子信息类、自动化类、机电类专业学生综合实验、课程设计、毕业设计的参考教材,也可作为相关专业学生拓展视野的参考书,还可供测试测量工作相关技术人员学习与参考。
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目录
第1章 LabVIEW程序设计快速入门
1.1 LabVIEW开发平台简介
1.1.1 图形化编程与LabVIEW
1.1.2 LabVIEW 2018开发环境
1.1.3 LabVIEW程序设计初步
1.1.4 LabVIEW程序运行与调试
1.2 LabVIEW中的数据类型
1.2.1 数值类型
1.2.2 布尔类型
1.2.3 枚举类型
1.2.4 字符串类型
1.2.5 数组
1.2.6 簇数据
1.3 LabVIEW程序设计基础
1.3.1 循环结构
1.3.2 条件结构
1.3.3 顺序结构
1.3.4 事件结构
1.3.5 子VI设计
1.3.6 局部变量与全局变量
1.3.7 属性节点与功能节点
第2章 LabVIEW程序设计扩展技术
2.1 动态链接库应用编程
2.1.1 DLL简介
2.1.2 创建DLL
2.1.3 调用实例
2.2 JSON应用编程
2.2.1 基本概念
2.2.2 主要节点
2.2.3 应用实例
2.3 HTTP协议应用编程
2.3.1 基本概念
2.3.2 主要节点
2.3.3 应用实例
2.4 文件I/O操作
2.4.1 基本概念
2.4.2 主要节点
2.4.3 应用实例
第3章 LabVIEW数据采集技术
3.1 数据采集技术概论
3.1.1 基本概念
3.1.2 信号分类
3.1.3 接线方式
3.1.4 系统组成
3.1.5 常用技术指标
3.2 数值数据采集
3.2.1 数值采集
3.2.2 应用开发实例
3.3 声音数据采集
3.3.1 声音采集
3.3.2 应用开发实例
3.4 图像数据采集
3.4.1 图像采集
3.4.2 应用开发实例
第4章 飞桨EasyDL开发平台概况
4.1 EasyDL平台简介
4.1.1 EasyDL快速认知
4.1.2 EasyDL产品优势
4.1.3 EasyDL常用概念
4.1.4 EasyDL平台分类
4.2 EasyDL平台AI应用建模
4.2.1 一般流程
4.2.2 创建模型
4.2.3 上传数据
4.2.4 训练与校验
4.2.5 发布模型
4.2.6 应用测试
第5章 飞桨EasyDL结构化数据AI应用建模
5.1 表格数据预测建模
5.1.1 基本流程
5.1.2 创建模型
5.1.3 数据准备
5.1.4 模型训练
5.1.5 模型校验
5.1.6 模型发布
5.1.7 接口测试
5.2 时序数据预测建模
5.2.1 基本流程
5.2.2 创建模型
5.2.3 数据准备
5.2.4 模型训练
5.2.5 模型校验
5.2.6 模型发布
5.2.7 接口测试
第6章 飞桨EasyDL语音数据AI应用建模
6.1 声音分类建模
6.1.1 基本流程
6.1.2 创建模型
6.1.3 数据准备
6.1.4 模型训练
6.1.5 模型校验
6.1.6 模型发布
6.1.7 接口测试
6.2 语音识别建模
6.2.1 基本流程
6.2.2 创建模型
6.2.3 数据准备
6.2.4 模型训练
6.2.5 模型发布
6.2.6 接口测试
第7章 飞桨EasyDL图像数据AI应用建模
7.1 图像分类建模
7.1.1 基本流程
7.1.2 创建模型
7.1.3 数据准备
7.1.4 模型训练
7.1.5 模型校验
7.1.6 模型发布
7.1.7 接口测试
7.2 物体检测建模
7.2.1 基本流程
7.2.2 创建模型
7.2.3 数据准备
7.2.4 数据标注
7.2.5 模型训练
7.2.6 模型校验
7.2.7 模型发布
7.2.8 接口测试
7.3 图像分割建模
7.3.1 基本流程
7.3.2 创建模型
7.3.3 数据准备
7.3.4 数据标注
7.3.5 模型训练
7.3.6 模型校验
7.3.7 模型发布
7.3.8 接口测试
第8章 数值数据采集与智能应用开发
8.1 表格数据预测应用开发实例
8.1.1 程序设计目标
8.1.2 程序总体结构
8.1.3 获取服务令牌
8.1.4 生成请求数据
8.1.5 发出服务请求
8.1.6 解析响应数据
8.1.7 完整程序框图
8.1.8 运行结果分析
8.2 时序数据预测应用开发实例
8.2.1 程序设计目标
8.2.2 程序总体结构
8.2.3 获取服务令牌
8.2.4 生成请求数据
8.2.5 发出服务请求
8.2.6 解析响应数据
8.2.7 完整程序框图
8.2.8 运行结果分析
第9章 声音数据采集与智能应用开发
9.1 声音分类应用开发实例
9.1.1 程序设计目标
9.1.2 程序总体结构
9.1.3 获取服务令牌
9.1.4 生成请求数据
9.1.5 发出服务请求
9.1.6 解析响应数据
9.1.7 完整程序框图
9.1.8 运行结果分析
9.2 语音识别应用开发实例
9.2.1 程序设计目标
9.2.2 程序总体结构
9.2.3 获取服务令牌
9.2.4 生成请求数据
9.2.5 发出服务请求
9.2.6 解析响应数据
9.2.7 完整程序框图
9.2.8 运行结果分析
第10章 图像数据采集与智能应用开发
10.1 图像分类应用开发实例
10.1.1 程序设计目标
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