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人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)常見(jiàn)算法標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)算法數(shù)據(jù)分析2016-05-22 15:4719949人閱讀評(píng)論(0)收藏舉報(bào)版權(quán)聲明:本文為博主原創(chuàng)文章,未經(jīng)博主允許不得轉(zhuǎn)載。目錄(?)+摘要算法概述之前一直對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)很感興趣,一直沒(méi)時(shí)間去研究,今天剛好是周末,有時(shí)間去各大技術(shù)論壇看看,剛好看到一篇關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)不錯(cuò)的文章,在這里就分享給大家了.機(jī)器學(xué)習(xí)無(wú)疑是當(dāng)前數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的一個(gè)熱點(diǎn)內(nèi)容。很多人在平時(shí)的工作中都或多或少會(huì)用到機(jī)器學(xué)習(xí)的算法。這里IT經(jīng)理網(wǎng)為您總結(jié)一下常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,以供您在工作和學(xué)習(xí)中參考。機(jī)器學(xué)習(xí)的算法很多。很多時(shí)候困惑人們都是,很多算法是一類(lèi)算法,而有些算法又是從其他算法中延伸出來(lái)的。這里,我們從兩個(gè)方面來(lái)給大家介紹,第一個(gè)方面是學(xué)習(xí)的方式,第二個(gè)方面是算法的類(lèi)似性。算法分析算法已經(jīng)成為我們?nèi)粘I畹囊粋€(gè)重要組成部分,它們幾乎出現(xiàn)在商業(yè)的任何領(lǐng)域。調(diào)查公司 Gartner 稱這種現(xiàn)象為算法化商業(yè),算法化商業(yè)正在改變我們經(jīng)營(yíng)和管理公司(應(yīng)有的)的方式。現(xiàn)在,你可以在算法市場(chǎng)上買(mǎi)到這些適用于各個(gè)商業(yè)領(lǐng)域的多種算法。算法市場(chǎng)為開(kāi)發(fā)者提供了包括聲音和視覺(jué)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)以及計(jì)算機(jī)視覺(jué)等領(lǐng)域在內(nèi)的超過(guò)800種算法,這些成熟的算法幫助開(kāi)發(fā)者節(jié)省寶貴的時(shí)間與金錢(qián)。然而,算法市場(chǎng)上可用的算法可能并不符合你的特定需求。畢竟,你需要不同的算法來(lái)應(yīng)付不同的情況,而相同的算法在不同環(huán)境也會(huì)產(chǎn)生不同的結(jié)果。事實(shí)上,可用的算法類(lèi)型和它的執(zhí)行方式是由很多不同的變量決定的。這些變量包括數(shù)據(jù)的規(guī)模和類(lèi)別、應(yīng)用算法的行業(yè)、用來(lái)執(zhí)行的功能等多種情況。因此,有時(shí)購(gòu)買(mǎi)一個(gè)現(xiàn)成的算法并稍作修改可能不是最佳選擇。數(shù)據(jù)科學(xué)家還是應(yīng)該學(xué)習(xí)最重要的算法;學(xué)習(xí)如何開(kāi)發(fā)這些算法,又如何根據(jù)意圖選取最合適的算法?Think Big Data發(fā)布的信息圖展示了 12 種實(shí)現(xiàn)不同應(yīng)用目的的最重要的算法,想必這肯定是每個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)家都喜聞樂(lè)見(jiàn)的。注:漢化信息圖中的中文翻譯參考了網(wǎng)絡(luò)以及周志華老師機(jī)器學(xué)習(xí)一書(shū)中的名詞翻譯。為了不影響讀者的閱讀,中文、英文版信息圖都附于文中。中文版信息圖:原英文信息圖機(jī)器學(xué)習(xí)常見(jiàn)算法分類(lèi)匯總學(xué)習(xí)方式根據(jù)數(shù)據(jù)類(lèi)型的不同,對(duì)一個(gè)問(wèn)題的建模有不同的方式。在機(jī)器學(xué)習(xí)或者人工智能領(lǐng)域,人們首先會(huì)考慮算法的學(xué)習(xí)方式。在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域,有幾種主要的學(xué)習(xí)方式。將算法按照學(xué)習(xí)方式分類(lèi)是一個(gè)不錯(cuò)的想法,這樣可以讓人們?cè)诮:退惴ㄟx擇的時(shí)候考慮能根據(jù)輸入數(shù)據(jù)來(lái)選擇最合適的算法來(lái)獲得最好的結(jié)果。監(jiān)督式學(xué)習(xí):在監(jiān)督式學(xué)習(xí)下,輸入數(shù)據(jù)被稱為“訓(xùn)練數(shù)據(jù)”,每組訓(xùn)練數(shù)據(jù)有一個(gè)明確的標(biāo)識(shí)或結(jié)果,如對(duì)防垃圾郵件系統(tǒng)中“垃圾郵件”“非垃圾郵件”,對(duì)手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別中的“1“,”2“,”3“,”4“等。在建立預(yù)測(cè)模型的時(shí)候,監(jiān)督式學(xué)習(xí)建立一個(gè)學(xué)習(xí)過(guò)程,將預(yù)測(cè)結(jié)果與“訓(xùn)練數(shù)據(jù)”的實(shí)際結(jié)果進(jìn)行比較,不斷的調(diào)整預(yù)測(cè)模型,直到模型的預(yù)測(cè)結(jié)果達(dá)到一個(gè)預(yù)期的準(zhǔn)確率。監(jiān)督式學(xué)習(xí)的常見(jiàn)應(yīng)用場(chǎng)景如分類(lèi)問(wèn)題和回歸問(wèn)題。常見(jiàn)算法有邏輯回歸(Logistic Regression)和反向傳遞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Back Propagation Neural Network)非監(jiān)督式學(xué)習(xí):在非監(jiān)督式學(xué)習(xí)中,數(shù)據(jù)并不被特別標(biāo)識(shí),學(xué)習(xí)模型是為了推斷出數(shù)據(jù)的一些內(nèi)在結(jié)構(gòu)。常見(jiàn)的應(yīng)用場(chǎng)景包括關(guān)聯(lián)規(guī)則的學(xué)習(xí)以及聚類(lèi)等。常見(jiàn)算法包括Apriori算法以及k-Means算法。半監(jiān)督式學(xué)習(xí):在此學(xué)習(xí)方式下,輸入數(shù)據(jù)部分被標(biāo)識(shí),部分沒(méi)有被標(biāo)識(shí),這種學(xué)習(xí)模型可以用來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè),但是模型首先需要學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)以便合理的組織數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)。應(yīng)用場(chǎng)景包括分類(lèi)和回歸,算法包括一些對(duì)常用監(jiān)督式學(xué)習(xí)算法的延伸,這些算法首先試圖對(duì)未標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模,在此基礎(chǔ)上再對(duì)標(biāo)識(shí)的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。 如圖論推理算法(Graph Inference)或者拉普拉斯支持向量機(jī)(Laplacian SVM.)等。強(qiáng)化學(xué)習(xí):在這種學(xué)習(xí)模式下,輸入數(shù)據(jù)作為對(duì)模型的反饋,不像監(jiān)督模型那樣,輸入數(shù)據(jù)僅僅是作為一個(gè)檢查模型對(duì)錯(cuò)的方式,在強(qiáng)化學(xué)習(xí)下,輸入數(shù)據(jù)直接反饋到模型,模型必須對(duì)此立刻作出調(diào)整。常見(jiàn)的應(yīng)用場(chǎng)景包括動(dòng)態(tài)系統(tǒng)以及機(jī)器人控制等。常見(jiàn)算法包括Q-Learning以及時(shí)間差學(xué)習(xí)(Temporal difference learning)在企業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用的場(chǎng)景下, 人們最常用的可能就是監(jiān)督式學(xué)習(xí)和非監(jiān)督式學(xué)習(xí)的模型。 在圖像識(shí)別等領(lǐng)域,由于存在大量的非標(biāo)識(shí)的數(shù)據(jù)和少量的可標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù), 目前半監(jiān)督式學(xué)習(xí)是一個(gè)很熱的話題。 而強(qiáng)化學(xué)習(xí)更多的應(yīng)用在機(jī)器人控制及其他需要進(jìn)行系統(tǒng)控制的領(lǐng)域。算法類(lèi)似性根據(jù)算法的功能和形式的類(lèi)似性,我們可以把算法分類(lèi),比如說(shuō)基于樹(shù)的算法,基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法等等。當(dāng)然,機(jī)器學(xué)習(xí)的范圍非常龐大,有些算法很難明確歸類(lèi)到某一類(lèi)。而對(duì)于有些分類(lèi)來(lái)說(shuō),同一分類(lèi)的算法可以針對(duì)不同類(lèi)型的問(wèn)題。這里,我們盡量把常用的算法按照最容易理解的方式進(jìn)行分類(lèi)?;貧w算法回歸算法是試圖采用對(duì)誤差的衡量來(lái)探索變量之間的關(guān)系的一類(lèi)算法?;貧w算法是統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)的利器。在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域,人們說(shuō)起回歸,有時(shí)候是指一類(lèi)問(wèn)題,有時(shí)候是指一類(lèi)算法,這一點(diǎn)常常會(huì)使初學(xué)者有所困惑。常見(jiàn)的回歸算法包括:最小二乘法(Ordinary Least Square),邏輯回歸(Logistic Regression),逐步式回歸(Stepwise Regression),多元自適應(yīng)回歸樣條(Multivariate Adaptive Regression Splines)以及本地散點(diǎn)平滑估計(jì)(Locally Estimated Scatterplot Smoothing)基于實(shí)例的算法基于實(shí)例的算法常常用來(lái)對(duì)決策問(wèn)題建立模型,這樣的模型常常先選取一批樣本數(shù)據(jù),然后根據(jù)某些近似性把新數(shù)據(jù)與樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行比較。通過(guò)這種方式來(lái)尋找最佳的匹配。因此,基于實(shí)例的算法常常也被稱為“贏家通吃”學(xué)習(xí)或者“基于記憶的學(xué)習(xí)”。常見(jiàn)的算法包括 k-Nearest Neighbor(KNN), 學(xué)習(xí)矢量量化(Learning Vector Quantization, LVQ),以及自組織映射算法(Self-Organizing Map , SOM)正則化方法正則化方法是其他算法(通常是回歸算法)的延伸,根據(jù)算法的復(fù)雜度對(duì)算法進(jìn)行調(diào)整。正則化方法通常對(duì)簡(jiǎn)單模型予以獎(jiǎng)勵(lì)而對(duì)復(fù)雜算法予以懲罰。常見(jiàn)的算法包括:Ridge Regression, Least Absolute Shrinkage and Selection Operator(LASSO),以及彈性網(wǎng)絡(luò)(Elastic Net)。決策樹(shù)學(xué)習(xí)決策樹(shù)算法根據(jù)數(shù)據(jù)的屬性采用樹(shù)狀結(jié)構(gòu)建立決策模型, 決策樹(shù)模型常常用來(lái)解決分類(lèi)和回歸問(wèn)題。常見(jiàn)的算法包括:分類(lèi)及回歸樹(shù)(Classification And Regression Tree, CART), ID3(Iterative Dichotomiser 3), C4.5, Chi-squared Automatic Interaction Detection(CHAID), Decision Stump, 隨機(jī)森林(Random Forest), 多元自適應(yīng)回歸樣條(MARS)以及梯度推進(jìn)機(jī)(Gradient Boosting Machine, GBM)貝葉斯方法貝葉斯方法算法是基于貝葉斯定理的一類(lèi)算法,主要用來(lái)解決分類(lèi)和回歸問(wèn)題。常見(jiàn)算法包括:樸素貝葉斯算法,平均單依賴估計(jì)(Averaged One-Dependence Estimators, AODE),以及Bayesian Belief Network(BBN)?;诤说乃惴ɑ诤说乃惴ㄖ凶钪哪^(guò)于支持向量機(jī)(SVM)了。 基于核的算法把輸入數(shù)據(jù)映射到一個(gè)高階的向量空間, 在這些高階向量空間里, 有些分類(lèi)或者回歸問(wèn)題能夠更容易的解決。 常見(jiàn)的基于核的算法包括:支持向量機(jī)(Support Vector Machine, SVM), 徑向基函數(shù)(Radial Basis Function ,RBF), 以及線性判別分析(Linear Discriminate Analysis ,LDA)等聚類(lèi)算法聚類(lèi),就像回歸一樣,有時(shí)候人們描述的是一類(lèi)問(wèn)題,有時(shí)候描述的是一類(lèi)算法。聚類(lèi)算法通常按照中心點(diǎn)或者分層的方式對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行歸并。所以的聚類(lèi)算法都試圖找到數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu),以便按照最大的共同點(diǎn)將數(shù)據(jù)進(jìn)行歸類(lèi)。常見(jiàn)的聚類(lèi)算法包括 k-Means算法以及期望最大化算法(Expectation Maximization, EM)。關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)通過(guò)尋找最能夠解釋數(shù)據(jù)變量之間關(guān)系的規(guī)則,來(lái)找出大量多元數(shù)據(jù)集中有用的關(guān)聯(lián)規(guī)則。常見(jiàn)算法包括 Apriori算法和Eclat算法等。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),是一類(lèi)模式匹配算法。通常用于解決分類(lèi)和回歸問(wèn)題。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)龐大的分支,有幾百種不同的算法。(其中深度學(xué)習(xí)就是其中的一類(lèi)算法,我們會(huì)單獨(dú)討論),重要的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法包括:感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Perceptron Neural Network), 反向傳遞(Back Propagation), Hopfield網(wǎng)絡(luò),自組織映射(Self-Organizing Map, SOM)。學(xué)習(xí)矢量量化(Learning Vector Quantization, LVQ)深度學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)算法是對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展。 在近期贏得了很多關(guān)注, 特別是百度也開(kāi)始發(fā)力深度學(xué)習(xí)后, 更是在國(guó)內(nèi)引起了很多關(guān)注。 在計(jì)算能力變得日益廉價(jià)的今天,深度學(xué)習(xí)試圖建立大得多也復(fù)雜得多的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。很多深度學(xué)習(xí)的算法是半監(jiān)督式學(xué)習(xí)算法,用來(lái)處理存在少量未標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)集。常見(jiàn)的深度學(xué)習(xí)算法包括:受限波爾茲曼機(jī)(Restricted Boltzmann Machine, RBN), Deep Belief Networks(DBN),卷積網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Network), 堆棧式自動(dòng)編碼器(Stacked Auto-encoders)。降低維度算法像聚類(lèi)算法一樣,降低維度算法試圖分析數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu),不過(guò)降低維度算法是以非監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式試圖利用較少的信息來(lái)歸納或者解釋數(shù)據(jù)。這類(lèi)算法可以用于高維數(shù)據(jù)的可視化或者用來(lái)簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)以便監(jiān)督式學(xué)習(xí)使用。常見(jiàn)的算法包括:主成份分析(Principle Component Analysis, PCA),偏最小二乘回歸(Partial Least Square Regression,PLS), Sammon映射,多維尺度(Multi-Dimensional Scaling, MDS), 投影追蹤(Projection Pursuit)等。集成算法集成算法用一些相對(duì)較弱的學(xué)習(xí)模型獨(dú)立地就同樣的樣本進(jìn)行訓(xùn)練,然后把結(jié)果整合起來(lái)進(jìn)行整體預(yù)測(cè)。集成算法的主要難點(diǎn)在于究竟集成哪些獨(dú)立的較弱的學(xué)習(xí)模型以及如何把學(xué)習(xí)結(jié)果整合起來(lái)。這是一類(lèi)非常強(qiáng)大的算法,同時(shí)也非常流行。常見(jiàn)的算法包括:Boosting, Bootstrapped Aggregation(Bagging), AdaBoost,堆疊泛化(Stacked Generalization, Blending),梯度推進(jìn)機(jī)(Gradient Boosting Machine, GBM),隨機(jī)森林(Random Forest)。人工智能、深度學(xué)習(xí)、機(jī)器視覺(jué),你需要弄清的概念人工智能的概念提出已經(jīng)很多年,但最近一次大熱是在“人機(jī)大戰(zhàn)”戰(zhàn)勝世界圍棋高手李世石的AlphaGo。同樣,深度學(xué)習(xí)和機(jī)器視覺(jué)的概念也頻頻出現(xiàn)在我們的視野當(dāng)中,那么什么是人工智能?什么是深度學(xué)習(xí)、機(jī)器視覺(jué),它們是如何應(yīng)用在安防領(lǐng)域中?三者之間存在什么樣的聯(lián)系?以下將為您一一解答。人工智能人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支,它企圖了解智能的實(shí)質(zhì),并生產(chǎn)出一種新的能以人類(lèi)智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器,該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和專(zhuān)家系統(tǒng)等。總的說(shuō)來(lái),人工智能是研究人類(lèi)智能活動(dòng)的規(guī)律,構(gòu)造具有一定智能的人工系統(tǒng),研究如何讓計(jì)算機(jī)去完成以往需要人的智力才能勝任的工作,也就是研究如何應(yīng)用計(jì)算機(jī)的軟硬件來(lái)模擬人類(lèi)某些智能行為的基本理論、方法和技術(shù)。深度學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)研究中的一個(gè)新的領(lǐng)域,其動(dòng)機(jī)在于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它模仿人腦的機(jī)制來(lái)解釋數(shù)據(jù),例如圖像,聲音和文本。在安防領(lǐng)域的應(yīng)用讓深度學(xué)習(xí)能夠如此大行其道的關(guān)鍵要素是數(shù)據(jù),而占大數(shù)據(jù)總量60%以上的為視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù),與此同時(shí),視頻監(jiān)控領(lǐng)域的70%以上的數(shù)據(jù)分析是用來(lái)進(jìn)行圖像識(shí)別。深度學(xué)習(xí)的在安防行業(yè)的方方面面得到了應(yīng)用:人臉檢測(cè)、車(chē)輛檢測(cè)、非機(jī)動(dòng)車(chē)檢測(cè)、人臉識(shí)別、車(chē)輛品牌識(shí)別、行人檢索、車(chē)輛檢測(cè)、人體屬性、異常人臉檢測(cè)、人群行為分析、各種感興趣目標(biāo)的跟蹤深度學(xué)習(xí)算法不是簡(jiǎn)單地接收數(shù)據(jù),它在吸收原有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,能夠增量式地提升模型的性能,給予數(shù)據(jù)的選擇過(guò)程一種反饋形成一種數(shù)據(jù)選擇機(jī)制,能夠分辨哪種類(lèi)型的數(shù)據(jù)有助于持續(xù)提升模型性能,哪種類(lèi)型的數(shù)據(jù)則是毫無(wú)幫助的從而最終形成一種良性循環(huán)體系。機(jī)器視覺(jué)機(jī)器視覺(jué)是人工智能正在快速發(fā)展的一個(gè)分支。簡(jiǎn)單說(shuō)來(lái),機(jī)器視覺(jué)就是用機(jī)器代替人眼來(lái)做測(cè)量和判斷。機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)是通過(guò)機(jī)器視覺(jué)產(chǎn)品(即圖像攝取裝置,分CMOS和CCD兩種)將被攝取目標(biāo)轉(zhuǎn)換成圖像信號(hào),傳送給專(zhuān)用的圖像處理系統(tǒng),得到被攝目標(biāo)的形態(tài)信息,根據(jù)像素分布和亮度、顏色等信息,轉(zhuǎn)變成數(shù)字化信號(hào);圖像系統(tǒng)對(duì)這些信號(hào)進(jìn)行各種運(yùn)算來(lái)抽取目標(biāo)的特征,進(jìn)而根據(jù)判別的結(jié)果來(lái)控制現(xiàn)場(chǎng)的設(shè)備動(dòng)作。安防領(lǐng)域的應(yīng)用由于機(jī)器視覺(jué)主要是對(duì)圖像進(jìn)行識(shí)別,因此機(jī)器視覺(jué)在人臉識(shí)別、車(chē)牌
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