本書以深度核機器學習技術為對象，介紹了支持向量機技術、多核學習技術和深度學習技術的相關內容。包括基本原理、主流算法形式、參數設計策略以及相應的實驗分析等，并結合圖像特征提取和遙感圖像目標識別等場景闡述了先進機器學習的典型應用案例。

《核能未來與Z箍縮驅動聚變裂變混合堆》是中國工程物理研究院研究團隊多年在Z箍縮驅動聚變裂變混合堆研究方面的總結，也是對這條能源技術路線的論證。在論證過程中，研究團隊獲得了如下具有科學意義的重要認識：①純聚變能源經濟上沒有競爭力，也不可能取之不盡、用之不竭；②對慣性約束聚變能源而言，驅動器必須在約10ns時間之內向聚變靶

流形學習是機器學習研究的一個熱點方向，在許多領域中有著廣泛的應用。本書從非線性維數約簡的角度系統(tǒng)闡述了流形學習的基本概念、典型算法以及研究成果。全書共分七章。第一章介紹流形學習的研究背景及現(xiàn)狀；第二章討論了經典的流形學習算法；第三至六章主要介紹噪聲流形學習、改進無監(jiān)督流形學習、監(jiān)督流形學習和半監(jiān)督流形學習算法；第七章介

本教材中的內容采用項目化方式，內容深入淺出、實踐性強，其把理論知識融入到項目實踐過程中，由淺入深，引導學生學習。項目的設計上采用行業(yè)主流技術和開發(fā)平臺，項目內容貼合行業(yè)應用，具有很強的適應性和實用性。

本書首先闡述深度學習的理論基礎，接著介紹TensorFlow的基本知識，以此為基礎，結合實際案例，對深度學習中常見的網絡進行闡述，并附代碼參考與結果圖。

形式概念分析是人工智能中數據挖掘的有效工具。概念格的構造理論是形式概念分析的熱點研究內容之一。本書主要講述經典概念格、三支概念格、三支面向對象(屬性)概念格、區(qū)間形式的概念格的構造方法、算法以及L-模糊三支概念格及其不確定性分析并且分析這幾種概念格之間的聯(lián)系。

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TensorFlow是目前流行的數值計算庫，專用于構建分布式、云計算和移動環(huán)境。TensorFlow將數據表示為張量，將計算表示為計算圖�！毒�通TensorFlow》是一本綜合指南，可讓您理解TensorFlow1.x的高級功能，深入了解TensorFlow內核、Keras、TFEstimator、TFLearn、TF

本書結合典型機械系統(tǒng)控制的實例，系統(tǒng)地介紹了神經網絡控制的基本理論、基本方法和應用技術。本書是作者多年來從事控制系統(tǒng)教學和科研工作的結晶，同時融入了國內外同行近年來所取得的新成果。 全書共分16章，包括緒論、RBF神經網絡的設計與仿真、基于梯度下降法的RBF神經網絡控制、自適應RBF神經網絡控制、RBF神經網絡滑�？刂�

本書以淺顯生動的語言講述最前沿的理念——人工智能與自適應學習將如何改變教育。當下人工智能正悄悄影響著社會生活與教育體系的各個層面，對全世界的學習與教育活動，都將產生極為深遠的影響。因為人工智能，因為自適應學習，自孔子以來人類兩千年歷史上第一次，我們可以有機會真正實現(xiàn)“因材施教”的偉大教育理念，跨越過去難以克服的重重阻礙