本書(shū)是十二五職業(yè)教育國(guó)家規(guī)劃教材修訂版。本書(shū)從實(shí)際應(yīng)用出發(fā)，介紹自動(dòng)控制的基本理論及其工程應(yīng)用，內(nèi)容包括自動(dòng)控制系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型、時(shí)域分析法、頻率特性法、控制系統(tǒng)的校正與設(shè)計(jì)、離散控制系統(tǒng)分析等。本書(shū)的主要特點(diǎn)是：突出物理概念，減少數(shù)學(xué)推導(dǎo)；強(qiáng)化對(duì)工程應(yīng)用中常用知識(shí)的介紹，弱化對(duì)純理論或相對(duì)陳舊的知識(shí)的介紹；全書(shū)通過(guò)章末

演化學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)中解決復(fù)雜優(yōu)化問(wèn)題的重要方法，此前一直因?yàn)槔碚撝�撐不足未得到�?yīng)有重視。本書(shū)將介紹作者團(tuán)隊(duì)近幾年在演化學(xué)習(xí)理論和算法方面取得的重要進(jìn)展，彌補(bǔ)上述缺憾。本書(shū)內(nèi)容主要分四部分，第一部分簡(jiǎn)要介紹演化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)；第二部分講述演化算法中用于分析運(yùn)行時(shí)和近似性能的通用理論工具；第三部分講解關(guān)于演化優(yōu)化中主要因素

知識(shí)圖譜的發(fā)展歷史源遠(yuǎn)流長(zhǎng)，從經(jīng)典人工智能的核心命題——知識(shí)工程，到互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的語(yǔ)義Web，再到當(dāng)下很多領(lǐng)域構(gòu)建的數(shù)千億級(jí)別的現(xiàn)代知識(shí)圖譜。知識(shí)圖譜兼具人工智能、大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)的多重技術(shù)基因，是知識(shí)表示、表示學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、圖數(shù)據(jù)庫(kù)和圖計(jì)算等多個(gè)領(lǐng)域技術(shù)的綜合集成。本書(shū)全面覆蓋了知識(shí)圖譜的表示、存儲(chǔ)、獲取、推理、融

本書(shū)共9章，主要內(nèi)容包括物聯(lián)網(wǎng)初探、物聯(lián)網(wǎng)的演進(jìn)、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備識(shí)別、物聯(lián)網(wǎng)信息感知、物聯(lián)網(wǎng)通信、物聯(lián)網(wǎng)的計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)、物聯(lián)網(wǎng)的典型應(yīng)用、物聯(lián)網(wǎng)綜合應(yīng)用實(shí)例等。本書(shū)可作為高職高專及應(yīng)用型本科院校物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用技術(shù)專業(yè)的教材，也可作為從事物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)工作的技術(shù)人員的參考書(shū)。

本書(shū)系統(tǒng)性介紹動(dòng)態(tài)規(guī)劃，特別是近似動(dòng)態(tài)規(guī)劃，包括折扣問(wèn)題的理論與計(jì)算方法、隨機(jī)最短路問(wèn)題、無(wú)折扣問(wèn)題、平均費(fèi)用問(wèn)題、折扣與無(wú)折扣問(wèn)題的近似動(dòng)態(tài)規(guī)劃等。

《大學(xué)人工智能基礎(chǔ)（大學(xué)計(jì)算機(jī)系列教材）》是華東師大非計(jì)算機(jī)專業(yè)本科生理科方向教學(xué)用書(shū)。大學(xué)程序設(shè)計(jì)基礎(chǔ)是大學(xué)計(jì)算機(jī)教學(xué)的核心課程，該書(shū)以零基礎(chǔ)的初學(xué)者為對(duì)象，循序漸進(jìn)地講述各種客觀數(shù)據(jù)對(duì)象在計(jì)算機(jī)世界中是如何表示的，計(jì)算機(jī)又是如何操作數(shù)據(jù)對(duì)象，實(shí)現(xiàn)各種功能的。《大學(xué)人工智能基礎(chǔ)（大學(xué)計(jì)算機(jī)系列教材）》旨在幫助讀者形成

本書(shū)闡述了經(jīng)典的自動(dòng)控制基本理論分析和設(shè)計(jì)方法。全書(shū)共分6章，主要內(nèi)容包括自動(dòng)控制的基本概念、控制系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型、控制系統(tǒng)的時(shí)域分析、根軌跡法、控制系統(tǒng)的頻域分析以及控制系統(tǒng)的校正與設(shè)計(jì)。本書(shū)圖文并茂，內(nèi)容較為全面，理論闡述深入淺出，簡(jiǎn)化了理論推導(dǎo)，重在應(yīng)用。各章附有豐富的例題和層次不一的課后習(xí)題，可滿足不同層次讀者的

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能領(lǐng)域的一個(gè)新興方向，它不僅迅速得到了學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注，而且被成功地應(yīng)用在工業(yè)界的多個(gè)領(lǐng)域。本書(shū)介紹了圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和圖深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)和前沿研究，不僅包括它們的發(fā)展歷史和經(jīng)典模型，還包括圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在深層網(wǎng)絡(luò)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、大規(guī)模訓(xùn)練、知識(shí)圖譜推理等方面的前沿研究，以及它們?cè)诓煌�領(lǐng)域（如推薦系統(tǒng)、生化醫(yī)療

本書(shū)分類《機(jī)器學(xué)習(xí)導(dǎo)論》面向機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的主要模型和算法，重點(diǎn)闡述不同方法背后的基本假設(shè)以及它們之間的相關(guān)性，幫助讀者建立機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論功底，為從事該領(lǐng)域的相關(guān)工作打下基礎(chǔ)。具體內(nèi)容包括機(jī)器學(xué)習(xí)研究的總體思路、發(fā)展歷史與關(guān)鍵問(wèn)題，線性模型，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及深度學(xué)習(xí)，核方法，圖模型，無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)，非參數(shù)模型，演化學(xué)習(xí)，強(qiáng)化學(xué)

本書(shū)介紹內(nèi)容包括支持向量機(jī)、線性回歸、決策樹(shù)、遺傳算法、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（VGG、GooleLeNet、Resnet、MobileNet、EfficientNet）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LSTM、GRU、Attention）、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（DCGAN、WGAN-GP）、自編碼器、各種聚類算法、目標(biāo)檢測(cè)算法（YOLO、MTCNN）