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簡介：

該出版物旨在讓你了解美國陸軍當前和未來的許多武器系統和設備計劃。我們在過去四年中進行了最大的轉型變革，以實現現代化和建立一支具有多領域能力的部隊。我們堅定不移地致力于在當今和未來的戰場上保持對對手的強大優勢和決定性的技術優勢。戰士們依靠我們在正確的時間將正確的裝備送到他們手中，以阻止沖突或戰斗并贏得我們國家的戰爭。

本手冊中的詳細信息包括計劃描述、狀態和規格、預計活動、對士兵的好處以及陸軍工業合作伙伴的名稱和位置，以幫助您更好地了解我們在授權、減輕負擔和保護方面的合作努力。今年，我們增加了一個關于美國陸軍未來司令部及其跨職能團隊的特別部分，以說明我們如何共同努力促進整個事業的早期和持續合作，使陸軍能夠以更快的速度和效率實現其現代化目標和有效性。在我們所有的努力中，我們始終銘記我們最重要的資產是我們的員工。它們對現代化至關重要。“美國2020-2021 年陸軍武器系統手冊”是一份信息豐富且有價值的資源。

無人機行業現在正處于黃金時期，它的增長有望呈指數級增長，盡管人道主義救援人員已經使用這種技術10年了，但市場的擴大和技術的發展正在推動越來越多的組織裝備這種設備。

無人駕駛飛行器 (UAV)，也稱為遙控飛機或“無人機”，是通過遙控或自主飛行的小型飛機。本報告重點關注非武裝民用無人機和無人機的使用。未來的報告可以探討無人水下航行器和地面無人機的影響和發展。

瑞士地雷行動基金會在其報告《人道主義行動中的無人機》（2016 年）4 中確定了六類無人機在人道主義行動中的用途：測繪；將基本產品運送到偏遠或難以到達的地點；搜救（SAR）；支持損害評估；提高態勢感知能力；監測變化（例如城市和營地的增長、農業使用或道路或基礎設施的建設）。這份報告將闡明人工智能驅動的無人機如何改進和修改這些用途。

深度學習:全面指南提供了深度學習(DL)和機器學習(ML)的概念的全面覆蓋。DL和ML是最受歡迎的領域，需要深刻的理解。這本書使讀者能夠基于ML和DL構建創新和有用的應用。從神經網絡的基礎開始，并繼續通過各種類型的CNN, RNNs, LSTM的架構，以及更多，直到書的結尾，每一個主題都給予了最大的照顧和專業和全面的塑造。

//www.routledge.com/Deep-Learning-A-Comprehensive-Guide/Vasudevan-Pulari-Vasudevan/p/book/9781032028828

關鍵特征： 包括從ML概念到DL概念的平穩過渡

對于所有基于代碼的示例，都提供了逐行解釋

包括許多實際的例子和面試問題

即使是非計算機科學背景的人也可以從這本書中受益，學習理論、例子、案例研究和代碼片段

每一章都以目標開始，并以一組測試讀者理解力的測試問題結束

包括對提供額外指導的相關YouTube視頻的引用

人工智能是每個人的領域。這本書面向所有人，不論他們的專業領域是什么。畢業生和研究人員在深度學習將發現這本書有用。

對機器學習優化和無約束凸優化進行簡明導論介紹。

機器學習簡明指南，不可錯過!

A Machine Learning Primer

亞馬遜研究科學家Mihail Eric關于機器學習實踐重要經驗。包括監督學習、機器學習實踐、無監督學習以及深度學習。具體為：

監督學習

• 線性回歸
• 邏輯回歸
• 樸素貝葉斯
• 支持向量機
• 決策樹
• K-近鄰

機器學習實踐

• 偏差-方差權衡
• 如何選擇模型
• 如何選擇特征
• 正則化你的模型
• 模型集成
• 評價指標

無監督學習

• 市場籃子分析
• K均值聚類
• 主成分分析

深度學習

• 前向神經網絡
• 神經網絡實踐
• 卷積神經網絡
• 循環神經網絡

本書建立在基本的Python教程的基礎上，解釋了許多沒有被常規覆蓋的Python語言特性:從通過利用入口點作為微服務扮演雙重角色的可重用控制臺腳本，到使用asyncio高效地整理大量來源的數據。通過這種方式，它涵蓋了基于類型提示的linting、低開銷測試和其他自動質量檢查，以演示一個健壯的實際開發過程。

Python的一些功能強大的方面通常用一些設計的示例來描述，這些示例僅作為一個獨立示例來解釋該特性。通過遵循從原型到生產質量的真實應用程序示例的設計和構建，您不僅將看到各種功能是如何工作的，而且還將看到它們如何作為更大的系統設計過程的一部分進行集成。此外，您還將受益于一些有用的附加說明和庫建議，它們是Python會議上問答會議的主要內容，也是討論現代Python最佳實踐和技術的主要內容，以便更好地生成易于維護的清晰代碼。

高級Python開發是為已經能用Python編寫簡單程序的開發人員準備的，這些開發人員希望了解什么時候使用新的和高級語言特性是合適的，并且能夠以一種自信的方式這樣做。它對于希望升級到更高級別的開發人員和迄今為止使用過較老版本Python的非常有經驗的開發人員特別有用。

你將學習

• 理解異步編程
• 檢查開發插件架構
• 使用類型注釋
• 回顧測試技術
• 探索打包和依賴項管理

這本書是給誰的 -已經有Python經驗的中高級開發人員。

管理統計和數據科學的原理包括:數據可視化;描述性措施;概率;概率分布;數學期望;置信區間;和假設檢驗。方差分析;簡單線性回歸;多元線性回歸也包括在內。另外，本書還提供了列聯表、卡方檢驗、非參數方法和時間序列方法。

教材:

• 包括通常在入門統計學課程中涵蓋的學術材料，但與數據科學扭曲，較少強調理論
• 依靠Minitab來展示如何用計算機執行任務
• 展示并促進來自開放門戶的數據的使用
• 重點是發展對程序如何工作的直覺
• 讓讀者了解大數據的潛力和目前使用它的失敗之處

使用Python進行自然語言處理(NLP)，學習如何設置健壯環境來執行文本分析。這第二版經歷了一個重大的修改，并介紹了幾個重要的變化和基于NLP的最新趨勢的新主題。

您將了解如何在NLP中使用最新的、最先進的框架，以及機器學習和深度學習模型，用于Python支持的監督情感分析，以解決實際的案例研究。首先回顧Python中關于字符串和文本數據的NLP基礎知識，然后討論文本數據的工程表示方法，包括傳統的統計模型和新的基于深度學習的嵌入模型。本文還討論了解析和處理文本的改進技術和新方法。

文本摘要和主題模型已經全面修訂，因此本書展示了如何在NIPS會議論文的興趣數據集上下文中構建、調整和解釋主題模型。此外，這本書涵蓋了文本相似性技術與現實世界的電影推薦人的例子，以及情緒分析使用監督和非監督的技術。還有一章專門討論語義分析，您將了解如何從頭構建自己的命名實體識別(NER)系統。雖然該書的整體結構保持不變，但整個代碼庫、模塊和章節都已更新到最新的Python 3。x版本。

你將學習

• 理解NLP和文本的語法、語義和結構
• 發現文本清理和功能工程
• 回顧文本分類和文本聚類
• 評估文本摘要和主題模型
• 學習NLP的深度學習

這本書是給誰的

• IT專業人員、數據分析師、開發人員、語言學專家、數據科學家和工程師，以及任何對語言學、分析和從文本數據中產生見解有濃厚興趣的人。