论文网
计算机方面有关论文范文例文,与电子商务经典教材国语相关论文怎么写
本论文是一篇计算机方面有关论文怎么写,关于电子商务经典教材国语相关学士学位论文范文。免费优秀的关于计算机及操作系统及嵌入式方面论文范文资料,适合计算机论文写作的大学硕士及本科毕业论文开题报告范文和学术职称论文参考文献下载。
optimizationimmunealgorithm,fuzzycontrolimmunealgorithm.教材或讲义:暂无
参考书:
1.黄席樾等,《现代智能算法理论及应用》,科学出版社,2005年.
2.潘正君等,《演化计算》,清华大学出版社,1998年.
3.张智星等,《神经-模糊和软计算》,西安交通大学出版社,2000年.
撰写人:姚敏
课程编号:2124067
课程名称:语音,语言处理与理解
英文名称:Speechandlanguage,Processingandunderstanding
总学时:32学分:2
预修课程:线性代数,概率论与数理统计,算法分析
内容简介:本课程旨在对语音,语言处理与理解的基本概念及方法做总体介绍,并详细阐述目前常用和新兴的语音语言处理的模型及算法,主要内容包括语音语言技术绪论,语音识别,声纹识别,语音合成,语音压缩,语言模型,句法分析,语法分析,语义计算,应用举例等.
本课程以讲课为主,同时通过提供例程给学生做Projects,学生自己阅读文献,课堂讨论等方式使得学生能够深入理解,掌握,应用所学的知识.在课堂里,还将同时辅以一些程序演示,视频演示,以及实验系统现场运行,从而使课堂内容更加具体化,更易被学生接受.
英文简介:Thecourseintroducesthebasicsandmethodologyofspeech/languageprocessingandunderstanding,elaboratingonmonandnovelspeech/languageprocessingmodelsandalgorithms.Thetopicsincludespeechrecognition,speakerrecognition,speechsynthesis,speechpression,languagemodel,syntaxanalysis,parsing,andsemanticsputation,etc.
Thecourseteachingincludeslectures,projects,paperreading,andclassdiscussion,makingstudentsunderstand,graspandutilizetheknowledgewell.Tomakethecourseeasiertoabsorb,therewillbemanykindsofdemonstrationssuchasprogram,videoandsystemduringclass.
教材或讲义:
1.LawrenceRabinerandBin-HuangJuang.《FundamentalsofSpeechRecognition》.Prentice.Hall,1993
2.冯志伟,孙乐(译)(DanielJurafsky,JamesH.Martin着),《自然语言处理综论》,北京:电子工业出版社,2000
参考书:
1.刘群等译(JamesAllen着),自然语言理解(第二版),电子工业出版社,2005
2.苏剑波,徐波编着,应用模式识别技术导论—人脸识别与语音识别
3.吴朝晖,杨莹春,《说话人识别模型与方法》,清华大学出版社,2007年
本文地址:http://www.sxsky.net/xie/070647685.html
4.刘挺,《统计自然语言处理概述》课程讲义,哈尔滨工业大学
5.宗成庆,《自然语言理解》 课程编号:2124065
课程名称:人工智能前沿
英文名称:AdvancedArtificialIntelligence(AdvancedTopicsofStatisticalMachineLearning)
总学时:32学分:2
预修课程:概率论与数理统计,线性代数,机器学习导引
内容简介:
本课程分为两个专题,高级统计机器学习专题,计算机视觉专题.
高级统计机器学习专题旨在对统计机器学习研究的最新工作做专题介绍,课程内容含盖贝叶斯和非贝叶斯方法,以及参数和非参数方法,主要包括概率图模型,层次Bayesian模型,条件随机场,盲信号分离,流形学习Thecourseintroducesthelatestdevelopmentinmachinelearningmethodologyandtheoreticalfoundations.ThecoursecoversbothBayesianandnon-Bayesiantechniques,andparametricandnonparametricmethods.Thetopicsincludeprobabilisticgraphicalmodels,hierarchicalBayesianmodels,conditionalrandomfield,blindsignalseparation,manifoldlearning,kernelmethod,andsemi-supervisedlearning.Thecoursealsopresentstopicsinputationthatarenotpartofstandardstatisticalmachinelearningcourses,includingdynamicprogramming,elementsofconvexoptimization,structuredvariationalmethods,randomizedprojectionalgorithms,andtechniquesforhandlinglargedatasets.
Thecoursedirectstothestudentswhohavefinishedthegraduatecourse"TheIntroductionofMachineLearning"orself-studiedthefoundationaltheoryofmachinelearningandstatistics,andhelpthemtodeeplycapturethe"art"ofdesigninggoodstatisticallearningalgorithms,anddeveloptoolsforselectingappropriatelearningmethodstoproblemsintheirownresearch.
教材或讲义:PatternRecognitionandMachineLearning,ChrisBishop,Springer.
参考书:
1.TomM.Mitchell着,机器学习(英文版),机械工业出版社,2003年3月
2.PichardO.Duda等着,模式分类(英文版,第2版),机械工业出版社,2004年2月
3.MachineLearningLecturenotesbyTomMitchell,McGraw-Hill,cs.cmu.edu/~tom/mlbook.
4.MIT开放课程:cocw./mit/
5.相关的着名学术期刊,国际会议上的论文:
Conferences:
InternationalConferenceonMachineLearning
EuropeanConferenceonMachineLearning
InternationalJointConferenceonArtificialIntelligence
AmericanConferenceonArtificialIntelligence(AAAI),
EuropeanConferenceonArtificialIntelligence
NeuralInformationProcessingSystems
Journals:
MachineLearningJouranl
JournalofMachinelearningresearch
IEEE-TransactionsonKnowledgeandDataEngineering
NeuralComputation
IEEE-TransactionsonNeuralNetworks
IEEETrans.PatternAnalysisandMachineIntelligence
PatternRecognition
撰写人:钱沄涛,王东辉
课程编号:2124068
课程名称:图像处理与建模
英文名称:ImageProcessingandModeling
总学时:32学分:2
预修课程:
1.必须先修过本科生《数字图像处理》
2.学生应具有一定的数据结构和算法实现能力,包括c/c++,Matlab的编程能力
3.基本的应用数学基础,包括线性代数,概率论,微分方程,数值计算分析等
4.如果学习过以下课程将有助于本课程的学习:CS221人工智能-原理和技术,CS224计算机视觉,CS229统计方法与机器学习,数字信号处理
内容简介:随着计算机新技术的日新月异的发展,计算机视觉和图像处理技术在工业生产,农业生产,人民生活等领域的应用越来越广泛,尤其是生物学,医学,地质,遥感,航天等领域,对图像处理的要求越来越高.而在不同的领域,图像处理的方法也各不相同,除了传统的基于信号处理理论的数字图像分析方法外,还出现了以应用数学中的子空间分析法,概率分析法,拉格朗日型泛函求解,偏微分方程求解等为主线的处理方法.本课程是在本科生的图像处理课程基础上做进一步提高,介绍不同应用领域的图像生成原理,特殊难点,前沿技术和处理方法.本课程力求使研究生们了解世界前沿的图像分析处理技术,为从事高水平研究打好基础.
英文简介:Wit
计算机方面有关论文范文例文,与电子商务经典教材国语相关论文怎么写参考文献资料：