本书主要介绍了基于深度学习的人工智能算法。全书共3篇：第1篇机器阅读理解，共4章：机器阅读理解绪论、机器阅读理解技术、对话式机器阅读理解研究和多文档机器阅读理解研究。第2篇知识图谱，共6章：知识图谱绪论、知识图谱相关技术、数控机床故障领域的命名实体识别、数控机床故障领域的实体关系抽取、数控机床故障知识图谱的构建与应用和基于知识图谱的数控机床故障问答系统研究。第3篇图像识别，共7章：图像识别绪论、相关理论和算法介绍、基于机器视觉传统算法的指针式水表读数识别方法、基于深度学习算法的指针式水表读数识别方法、基于深度学习算法的指针式水表读数识别方法实验、水表读数识别系统的设计与实现和水表读数识别系统App的设计与实现。 本书适合作为面向计算机专业高年级和非计算机专业研究生的人工智能课程的参考书，也可作为人工智能的科技人员参考用书。

第1篇 机器阅读理解
第1章 机器阅读理解绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 对话式机器阅读理解的国内外研究现状
1.3 多文档机器阅读理解的国内外研究现状
1.4 主要研究内容
第2章 机器阅读理解技术
2.1 常用数据集
2.2 词嵌人技术
2.3 神经网络
2.4 预训练语言模型
2.5 多任务机器阅读理解模型
2.6 多文档机器阅读理解模型
第3章 对话式机器阅读理解研究
3.1 基于深度学习的对话式机器阅读理解模型
3.2 实验结果与分析
第4章 多文档机器阅读理解研究
4.1 多文档机器阅读理解的相关工作
4.2 实验与结果分析
第2篇 知识图谱
第5章 知识图谱绪论
5.1 研究背景及意义
5.2 研究现状
5.3 研究内容
第6章 知识图谱相关技术
6.1 知识建模
6.2 知识抽取
6.3 图形数据库理论与方法
第7章 数控机床故障领域的命名实体识别
7.1 模型结构与流程
7.2 实体类别设定及实体标注
7.3 实验结果与分析
7.4 小结
第8章 数控机床故障领域的实体关系抽取
8.1 模型结构与流程
8.2 关系类别设定及关系标注
8.3 实验结果与分析
8.4 小结
第9章 数控机床故障知识图谱的构建与应用
9.1 总体构建流程
9.2 知识建模技术
9.3 知识存储与展示
9.4 相关应用
9.5 小结
第10章 基于知识图谱的数控机床故障问答系统研究
10.1 模型构建与流程
10.2 系统设计与实验分析
10.3 小结
第3篇 图像识别
第11章 图像识别绪论
11.1 课题研究背景及意义
11.2 指针式仪表读数识别的研究现状
第12章 相关理论和算法介绍
12.1 指针式水表读数检测机器视觉传统算法的相关介绍
12.2 指针式水表读数检测深度学习算法的相关介绍
12.3 本章小结
第13章 基于机器视觉传统算法的指针式水表读数识别方法
13.1 水表图像的预处理方案
13.2 水表指针识别方案
13.3 水表指针示数判读方案
13.4 实验结果与分析
13.5 本章小结
第14章 基于深度学习算法的指针式水表读数识别方法
14.1 方案设计
14.2 基本模块
14.3 数据增强
14.4 CBAM注意力机制模块
14.5 BiFPN加权双向特征融合金字塔
14.6 SIoU损失函数
14.7 模型的整体结构
14.8 本章小结
第15章 基于深度学习算法的指针式水表读数识别方法实验
15.1 数据处理
15.2 实验环境的搭建
15.3 模型的评估指标
15.4 实验结果与分析
15.5 本章小结
第16章 水表读数识别系统的设计与实现
16.1 引言
16.2 系统需求分析
16.3 系统设计
16.4 系统功能实现与测试
16.5 本章小结
第17章 水表读数识别系统App的设计与实现
17.1 引言
17.2 水表读数识别系统App的功能需求分析
17.3 水表读数识别系统App设计
17.4 水表读数识别系统App实现和测试
17.5 本章小结
参考文献