多標記學習指一個樣本可能對應多個語義標記的學習框架，在文本分類、基因功能分類、圖像識別等領域廣泛存在。多標記學習因其問題的復雜性及廣泛的應用背景，得到了越來越多的重視與研究。多標記學習的研究主要圍繞降低特征空間或標記空間的復雜性，提高多標記學習算法的精度而展開。本書主要介紹多標記分類、多標記特征降維、標記關系分析及多標
當前，人工智能作為一項引領未來的顛覆性戰(zhàn)略技術，已在國家安全、國防軍事、社會治理、文化教育、醫(yī)療健康、家居娛樂等領域初露崢嶸，成為世界各國極其重視的核心競爭力技術之一。本書主要研究人工智能新技術、新構想、新應用，面向未來，從人工智能發(fā)展歷程、機器學習、感知認知、人機交互、機器人、腦科學、"智能+"未來應用，以及人工智能
本書主要利用控制論、代數(shù)圖論、矩陣論及偏微分方程等理論和方法,重點闡述了多智能體系統(tǒng)一致性和復雜動態(tài)網絡同步控制這兩個問題,主要討論以下幾類問題：多智能體系統(tǒng)的**-跟隨一致性問題;時滯復雜網絡的同步問題;Lurie型動態(tài)網絡的簇同步問題.
本書在簡要介紹人工智能發(fā)展歷程、世界各國人工智能戰(zhàn)略規(guī)劃之后，重點圍繞人工智能安全主題，提出人工智能安全體系架構，討論了人工智能助力安全、人工智能內生安全、人工智能衍生安全等相關內容，并深入研究了人工智能安全倫理準則。本書還詳細分析了人工智能行為體及其可能引發(fā)的安全問題，提出了人工智能保險箍的解決方案，并給出了人工智能
知識工程是創(chuàng)新方法的一種，是一個采用人工智能技術進行文本理解閱讀，用知識圖譜進行知識表達，并在知識圖譜上構建的一個具有搜索、推薦、問答、輿情監(jiān)測和社區(qū)服務功能的系統(tǒng)。本書概括了知識管理和知識工程的各種概念，描述了人工智能技術在知識挖掘中的應用發(fā)展趨勢及實現(xiàn)知識工程的云架構技術，列舉了知識工程在幾個典型行業(yè)的應用實例，展
知識圖譜作為當前人工智能的重要方向之一，不僅被實驗室的研究者關注，更被各行各業(yè)的商業(yè)應用所關注。知識圖譜是一個古老而又嶄新的課題，是知識工程在新時代的新形態(tài)。智能離不開知識。知識始終是人工智能的核心之一。本書按照知識表示、知識庫構建、知識推理和知識應用的基本脈絡，全面介紹有關知識圖譜的前沿技術。為便于理解和融會貫通，本
《HG/T5552-5555-2019：造紙工業(yè)用二氧化鈦、土壤修復用過氧化氫、高純氯化鍶和高純工業(yè)品硝酸（2019）》規(guī)定了造紙工業(yè)用二氧化鈦的要求、試驗方法、檢驗規(guī)則、標志、標簽、包裝、運輸和貯存�！禜G/T5552-5555-2019：造紙工業(yè)用二氧化鈦、土壤修復用過氧化氫、高純氯化鍶和高純工業(yè)品硝酸（2019）
k-均值算法是數(shù)據(jù)聚類的核心算法，是唯一入選數(shù)據(jù)挖掘領域的十大算法的聚類算法。在實際系統(tǒng)中使用的聚類算法基本就是k-均值算法�！秌-均值聚類》是第一部專門討論k-均值算法的著作，對k-均值算法的理論和方法、各類衍生算法、各種改進方法進行全面而系統(tǒng)地介紹。《k-均值聚類》共4章：第1章討論聚類問題和發(fā)展歷史；第2章介紹k
全書介紹了人工智能芯片相關的基礎領域知識，分析了人工智能處理面臨的挑戰(zhàn)，由此引出全書的重點：人工智能芯片的架構設計、數(shù)據(jù)復用、網絡映射、存儲優(yōu)化以及軟硬件協(xié)同設計技術等領域前沿技術，書中還討論了當前研究成果，并輔以實驗數(shù)據(jù)進行比較分析，最后展望了人工智能芯片技術的發(fā)展方向。
以前，技術只是工程師操心的事；如今，技術是工程師、產品經理、企業(yè)家共同操心的事，他們只有通力合作才能駕馭強大的技術，進而取得商業(yè)上的成功。如今講人工智能的書大多屬于兩種類型：第一種面向廣大公眾進行人工智能科普；第二種針對專業(yè)技術人員詳細講解人工智能的技術。這兩種書，產品經理雖然都可以閱讀，但他們更迫切需要第三種——從商
當前我們已經進入了智能與數(shù)據(jù)時代，因此，無論從事什么職業(yè)，我們都應該對智能與數(shù)據(jù)方面的知識及應用有所了解�；诖�，《智能與數(shù)據(jù)重構世界》一書不僅對人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網等相關的智能科技進行了全面的介紹，還對智能科技非常重要的一些應用場景進行了分析探討，并給出了大量的實際案例，具有很強的科普性、實用性和啟發(fā)性。
《人工智能（AI）應用從入門到精通》是一本人工智能應用入門級讀物，全書分基礎篇和應用篇兩個部分�；A篇包括人工智能的基本認知、人工智能的關鍵技術、人工智能的基本要素、人工智能的產業(yè)應用和人工智能的倫理安全五部分內容；應用篇包括人工智能+教育、人工智能+醫(yī)療、人工智能+金融、人工智能+交通、人工智能+安防、人工智能+零售
智能的概念和內容很多，其核心思想是模擬人或其他生物的神經系統(tǒng)，實現(xiàn)各種運算和操作過程，尤其是人的智能操作。《BR》本書由四部分組成，第一部分是概論，討論智能計算的類型、特征、發(fā)展過程和應用問題，并介紹和其他學科的關系問題。這些學科主要是生命科學、信息科學等。第二部分是算法篇，介紹智能計算中多種不同類型的算法，詳細介紹它
本書以一個彩票預測的實戰(zhàn)項目開發(fā)為主線，詳細介紹了爬蟲基礎、概率論、時間序列、深度學習等熱門的人工智能技術及TensorFlow+Keras這種主流的深度學習框架的使用方法。本書分為8章，涵蓋的主要內容有深度學習基礎、數(shù)據(jù)抓取與存儲、概率論基礎、時間序列、深度學習框架簡介及環(huán)境安裝、深度學習原理、Keras入門、福彩3
本書分四部分介紹深度學習算法模型及相關應用實例。第一部分介紹在深度學習中必備的一些數(shù)學和機器學習的基礎知識。第二部分介紹卷積神經網絡、循環(huán)神經網絡、深度強化網絡等經典模型，并對每種模型從原理、結構、優(yōu)化等方面進行論述。第三部分介紹深度學習中常用的優(yōu)化方法及訓練技巧。第四部分結合實踐來介紹深度學習在計算機視覺、模式識別中
本書較為系統(tǒng)地講解了用戶體驗設計師的職能及價值體現(xiàn)的方法，由點到面地分析了用戶體驗設計的方法與技巧，目的是讓讀者能夠全方位地進行學習，使自己在互聯(lián)網行業(yè)變化如此迅速的當下不被淘汰。 全書分為8章。第1章對用戶體驗的概念、用戶體驗設計師的職責與價值等內容進行了分析；第2章主要對App設計中的基礎規(guī)范進行了系統(tǒng)全面的講解
本書主要討論在智能經濟的浪潮下，人工智能技術與區(qū)塊鏈技術的范式變革與產業(yè)應用，以及如何從數(shù)字經濟學視角理解智能經濟發(fā)展的商業(yè)邏輯變化和它所帶來的商業(yè)認知升級。全書包括從信息技術到智能經濟、區(qū)塊鏈技術應用與場景、人工智能技術應用與場景、智能經濟時代的商業(yè)趨勢四部分，共20講內容。 本書通過跨學科研究，構建了一整套認知人工
本書的主要內容包括控制系統(tǒng)的一般概念、連續(xù)時間線性和非線性系統(tǒng)輸入/輸出模型、連續(xù)時間系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析、連續(xù)時間系統(tǒng)的性能分析、常規(guī)控制器的設計方法以及離散控制系統(tǒng)的基本理論。為便于讀者盡快掌握自動控制“從思路到代碼”的實現(xiàn)過程，書中還給出了針對他勵直流電機的基于MATLAB控制理論實踐部分。
隨著人工智能技術在越來越多的行業(yè)中應用，諸多問題也隨之而來，最主要的問題在于人工智能技術與行業(yè)的結合深度不足。在大多數(shù)情況下，人工智能技術只能解決表層的行業(yè)問題，對于深層的業(yè)務問題賦能不足。當前急需探索人工智能技術與行業(yè)結合的方法與模式。本書結合了筆者構建人工智能產品的實際經驗，從人工智能產品流程、行業(yè)能力模型、人工智
本書重點介紹了經典控制理論的基本概念和基本方法，全書共分為7章，主要包括緒論、控制系統(tǒng)的數(shù)學建模、時域響應分析、穩(wěn)態(tài)誤差分析、根軌跡法、頻域分析方法和控制系統(tǒng)的校正，覆蓋了傳遞函數(shù)的定義、穩(wěn)定性判據(jù)、根軌跡分析方法、時域和頻域響應分析方法以及系統(tǒng)校正方法。此外本書還結合MATLAB的控制系統(tǒng)仿真功能加入了一些仿真實例，
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