本書對幾類時滯隨機神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全局漸近穩(wěn)定性和全局魯棒穩(wěn)定性進行了深入研究，其中包括：不確定隨機神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與時滯區(qū)間相關(guān)的全局魯棒穩(wěn)定性條件、帶區(qū)間時變時滯的不確定隨機神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全局魯棒穩(wěn)定性、具有區(qū)間時變時滯與分布時滯的不確定隨機神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的均方穩(wěn)定性、不確定時滯隨機BAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的均方穩(wěn)定性、以及時滯隨機中立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全
近年來，人工智能體相繼在圍棋、星際爭霸、王者榮耀、得州撲克等復(fù)雜對抗任務(wù)上取得戰(zhàn)勝人類頂尖選手的成績，這是以深度強化學(xué)習為代表的機器學(xué)習技術(shù)在人機對抗領(lǐng)域取得的巨大進展，也使得人們對兵棋人機對抗充滿期待。本書著重研究分隊指揮決策模型總體架構(gòu)、分隊態(tài)勢感知建模、分隊戰(zhàn)術(shù)決策建模等技術(shù)，并闡述人工智能分隊指揮員、人機對抗系
本書以新一代信息技術(shù)為主線，分七章分別介紹了5G技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)及相關(guān)技術(shù)、云計算技術(shù)、大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)、人工智能和現(xiàn)代信息技術(shù)融合應(yīng)用等。每一章用較短的篇幅介紹相關(guān)的基本內(nèi)容和知識，并從系統(tǒng)開發(fā)的角度，闡述如何將這些新一代的信息技術(shù)與各專業(yè)進行融合，著重用一些實例來闡述如何在開發(fā)現(xiàn)代智能應(yīng)用系統(tǒng)中合理、恰當?shù)厥褂眠@些新技術(shù)
自動控制原理作為高校工科類專業(yè)的基礎(chǔ)核心課程，在整個專業(yè)人才培養(yǎng)中占有重要的地位。自動控制技術(shù)同時也是現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)、航空航天技術(shù)、軍事技術(shù)、人工智能等戰(zhàn)略產(chǎn)業(yè)中應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)。作為工科專業(yè)一門重要的大類基礎(chǔ)課程，該課程主要是培養(yǎng)學(xué)生的辯證思維能力、綜合分析能力以及獨立解決實際工程問題的能力，使學(xué)生畢業(yè)后能夠在自動化、智
《Python機器學(xué)習技術(shù)與應(yīng)用（普通高等教育人工智能專業(yè)系列教材）》以機器學(xué)習初學(xué)者為教學(xué)對象，通過講解機器學(xué)習的常用方法及實際應(yīng)用，培養(yǎng)讀者機器學(xué)習應(yīng)用技能及計算思維能力。全書共12章，主要內(nèi)容包括機器學(xué)習概述、Python語言基礎(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)爬蟲、數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征工程、多元回歸分析、分類方法、支持向量機、樸素貝葉斯方法
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習是人工智能研究的重要領(lǐng)域，是機器學(xué)習的重要組成部分。人工智能是研究理解和模擬人類智能、智能行為及其規(guī)律的科學(xué)。本書緊緊圍繞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習的基礎(chǔ)知識體系進行系統(tǒng)的梳理，力求從基礎(chǔ)理論、經(jīng)典模型和前沿應(yīng)用展開論述，便于讀者能夠較為全面地掌握深度學(xué)習的相關(guān)知識。全書共16章。第1章是緒論，簡要介紹人工智
人工智能正快速進入人類社會，在給社會帶來重大利好的同時，也引起了很多問題，比如就業(yè)問題、倫理問題等。為更好地引導(dǎo)人工智能的發(fā)展，規(guī)避人工智能可能帶來的社會問題，從哲學(xué)的高度對人工智能進行反思因而十分有必要�；谌斯ぶ悄艿陌l(fā)展現(xiàn)狀以及未來可能的發(fā)展方向，我們試圖從以下幾個方面討論人工智能所涉及的問題：一、什么是人工智能？
《自動控制原理實驗與課程設(shè)計指導(dǎo)書（普通高等教育十四五系列教材，產(chǎn)教融合系列教材）》共分三大部分，第一部分介紹了自動控制原理實踐操作所用到的實驗平臺和仿真軟件；第二部分介紹了自動控制原理課程實驗，分為模擬電路實驗和軟件實驗兩大部分，包括典型環(huán)節(jié)的性能分析、典型系統(tǒng)動態(tài)性能和穩(wěn)定性分析、典型環(huán)節(jié)（或系統(tǒng)）的頻率特性測量、
《PyTorch深度學(xué)習之目標檢測》首先從人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展史和機器眼中的圖像世界開始講述，逐步引導(dǎo)讀者進入機器學(xué)習的圖像處理當中；然后講解深度學(xué)習中實現(xiàn)目標檢測的主要算法，和以PyTorch框架為基礎(chǔ)構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；最后的實戰(zhàn)部分詳細講解了如何使用目標檢測算法實現(xiàn)具體項目。全書共10章，涵蓋內(nèi)容包括：人工智能的歷史和
本書從應(yīng)用型本科高校的教學(xué)需求出發(fā)，以經(jīng)典控制理論為主，較為系統(tǒng)地介紹了自動控制的基本理論及其應(yīng)用，并引入控制領(lǐng)域廣泛使用的MATLAB軟件進行仿真實驗與輔助設(shè)計與分析。全書共6章，包括緒論、線性系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型、控制系統(tǒng)時域分析法、控制系統(tǒng)根軌跡分析法、控制系統(tǒng)頻域分析法、控制系統(tǒng)的校正。每章都在開篇明確了教學(xué)目標并配
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