以深度学习为基础的文本检测算法有基于回归的模型和基于分割的模型，目前这两种模型的应用效果各有优劣。为解决回归模型对训练数据的依赖，以及分割模型受目标尺寸影响的问题，本书提出了两种新的算法：TSFnet和Mnet。全书分为5章，概述了自然场景下文本检测的研究现状，陈述了相关算法的问题、数据集与存在的挑战，并通过实验，对基

人工智能是计算机科学的一个分支，自诞生以来，理论和技术日益成熟，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理、专家系统和深度学习等。本书以浅显易懂、案例丰富的方式带领读者了解人工智能的前世今生，知晓人工智能涉及的相关技术、理论、原理和应用，包括机器学习、计算智能和深度学习，最后是该领域在各行各业的前沿应用和

今天，人工智能在我们的生活中随处可见。它能推送我们喜欢的电视节目，帮助我们诊断疑难杂症，还能向我们推荐商品。因此，让我们掌握人工智能的核心算法，拥抱日新月异的智能世界吧。与那些充斥着公式和术语的教材不同，本书利用丰富的图表、案例和习题，深入浅出地讲解人工智能的基本概念。你只需要具备高中数学基础知识，即可轻松阅读本书。读

本书主要阐述人工智能的基本原理、方法和应用技术。全书共13章，除第1章讨论人工智能的基本概念、第13章讨论人工智能的争论与展望外，其余11章均按照“基本智能+典型应用+计算智能”三个模块编写。第一个模块为人工智能经典的三大技术，分别为知识表示技术、搜索技术和推理技术，主要包括知识表示、搜索策略、确定性推理和不确定性推理

本书从四个角度对人工智能伦理与安全的相关议题进行了深入探讨:①研究人工智能伦理与安全的必要性和紧迫性，涉及我国人工智能发展战略解读、人工智能伦理准则，以及安全法规的产生背景与发展脉络；②业界在人工智能伦理与安全领域的研究思路与理论成果，包含安全可信人工智能、人工智能时代的隐私与监控、人工智能与信息安全等内容；③人工智能

本研究在梳理知识演化、知识生命周期等知识进化理论和思想的基础上，介绍了引文网络、Meta-path、PageRank等网络分析理论和方法，阐述了Word2vec、Doc2vec、Node2vec等深度表示学习模型以及ARIMA、SVM等时间序列模型，以期为科学主题的演化和热度预测提供理论基础和方法支撑；以生物医学与生命

本书从技术、应用和产业3个维度为切入点，对智能语音语义领域相关的热点和趋势展开研究。本书以“人与机器的对话”开篇，讲述人类语音生成、传播和感知的过程，引发对于机器智能语音听说的思考，进而阐述技术探索发展史；然后，分析了以语音交互为核心的技术现状，综合剖析提出全双工、端到端模型构建、语音假冒攻击等热点；其次，从政策、投融

演化学习利用演化算法求解机器学习中的复杂优化问题，在实践中取得了许多成功，但因其缺少坚实的理论基础，在很长时期内未获得机器学习社区的广泛接受.本书主要内容为三位作者在这个方向上过去二十年中主要工作的总结.全书共18章，分为四个部分：第一部分(第1～2章)简要介绍演化学习和一些关于理论研究的预备知识;第二部分(第3～6章

本书作者对于人工智能的发展、应用和影响问题的研究已有几年的时间：初关注人工智能的微观应用问题，对于无人经济的内涵、分类、发展机制、应用模式等做了一些探索；后来研究兴趣转移到宏观层面，重点关注人工智能发展对于就业的影响，本书是作者近两年研究的总结。未来作者将把研究重点转向人工智能发展背景下的分配问题。随着人工智能发展导致

本书围绕上述问题，从设计的创新能力与设计的实践过程两个角度，讨论设计的认知与思维特征、设计相关的人工智能理论与技术、人工智能支持的设计应用、设计范式转换等内容。本书是一本设计与人工智能交叉领域的专著，书中以作者的研究为基础，介绍设计与人工智能交叉领域的典型理论和方法、研究与实践方向，希望能让读者有所参考，支持