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時(shí)滯奇異攝動(dòng)不確定系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析與控制

深度學(xué)習(xí)已經(jīng)成為人工智能炙手可熱的技術(shù)，PyTorch是一個(gè)較新的，容易上手的深度學(xué)習(xí)開(kāi)源框架，目前已得到廣泛應(yīng)用。本書從PyTorch框架結(jié)構(gòu)出發(fā)，通過(guò)案例主要介紹了線性回歸，邏輯回歸，前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，自編碼模型，以及生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)。本書作為深度學(xué)習(xí)的入門教材，省略了大量的數(shù)學(xué)模型推導(dǎo)，通過(guò)實(shí)

本書系統(tǒng)地論述了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要理論、控制技術(shù)及應(yīng)用實(shí)例，旨在使讀者理解和熟悉神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其控制的基本原理和主要應(yīng)用，掌握它的結(jié)構(gòu)和設(shè)計(jì)應(yīng)用方法，主要內(nèi)容包括神經(jīng)網(wǎng)路基礎(chǔ)論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制原理、感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、時(shí)滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、CMAC網(wǎng)絡(luò)、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控

人工智能已成發(fā)展趨勢(shì)，而深度學(xué)習(xí)則是其中最有用的工具之一。雖然科技發(fā)展速度迅猛，現(xiàn)在實(shí)用技術(shù)更新?lián)Q代的頻率已經(jīng)迅速到以周來(lái)計(jì)算，但是其背后最為基礎(chǔ)的知識(shí)卻是共通的。本書較為全面地介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的諸多基礎(chǔ)與進(jìn)階的技術(shù)，同時(shí)還介紹了如何利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)解決真實(shí)世界中的現(xiàn)實(shí)任務(wù)。本書各章的內(nèi)容不僅包括經(jīng)典的傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法與神

本書從跨學(xué)科視角來(lái)看待人工智能這個(gè)技術(shù)性的學(xué)科。圍繞用數(shù)學(xué)模型預(yù)測(cè)未來(lái)這一主題，介紹算法，主要包括現(xiàn)在流行的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法，以及算法要解決問(wèn)題本身的復(fù)雜性。復(fù)雜的問(wèn)題，需要復(fù)雜的算法，而算法設(shè)計(jì)背后的老師正是自然界的復(fù)雜性本身。最終，我們上升到自然界解決復(fù)雜性最有利的工具，即人類智能本身，讓讀者從神經(jīng)科學(xué)的角度

教材全面系統(tǒng)地介紹了自動(dòng)控制理論的基本內(nèi)容和分析、設(shè)計(jì)方法，主要包括系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的建立，時(shí)域分析法，根軌跡法，頻域法，控制系統(tǒng)校正，采樣系統(tǒng)理論，非線性系統(tǒng)理論（相平面法和描述函數(shù)法），現(xiàn)代控制理論基礎(chǔ)。為了與生產(chǎn)實(shí)踐密切結(jié)合，書中列舉了一些電力系統(tǒng)中的應(yīng)用實(shí)例。

本書旨在從理論和技術(shù)上深入介紹智能視覺(jué)感知技術(shù)的原理、技術(shù)、前沿研究?jī)?nèi)容和智能視覺(jué)感知技術(shù)在諸多領(lǐng)域的典型應(yīng)用，為在讀研究生和工程技術(shù)人員學(xué)習(xí)基于計(jì)算機(jī)的機(jī)器視覺(jué)處理的理論、技術(shù)和相關(guān)應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。本書的主要內(nèi)容包括智能視覺(jué)感知技術(shù)概述、攝像機(jī)標(biāo)定、視覺(jué)跟蹤、目標(biāo)檢測(cè)、圖像拼接與鑲嵌、圖像增強(qiáng)、電子穩(wěn)像、圖像融合、基于

深度學(xué)習(xí)是人工智能的前沿技術(shù)。本書深入淺出地介紹了深度學(xué)習(xí)的相關(guān)理論和實(shí)踐，全書共分16章，采用理論和實(shí)踐雙主線寫作方式。第1章給出深度學(xué)習(xí)的大圖。第2章和第3章，講解了機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)基礎(chǔ)理論。第4章和第5章，講解了Python基礎(chǔ)和基于Python的機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)。第6至10章，先后講解了M-P模型、感知機(jī)、多層神經(jīng)網(wǎng)

隨著人工智能熱潮的興起，企業(yè)對(duì)人工智能領(lǐng)域產(chǎn)品經(jīng)理的人才需求也開(kāi)始井噴，人工智能產(chǎn)品經(jīng)理成為順應(yīng)時(shí)代潮流的重要人力資源。實(shí)際上，人工智能確實(shí)給現(xiàn)有的產(chǎn)品和服務(wù)帶來(lái)了全方位的升級(jí)，這也給產(chǎn)品經(jīng)理從業(yè)人員提出了更高的要求，是關(guān)注人工智能產(chǎn)品的產(chǎn)品經(jīng)理們面臨的一次關(guān)鍵轉(zhuǎn)型考驗(yàn)。本書從知識(shí)體系、能力模型、溝通技巧等方面幫助大家

計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理和語(yǔ)音識(shí)別是目前深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域很熱門的三大應(yīng)用方向，本書旨在幫助零基礎(chǔ)或基礎(chǔ)較為薄弱的讀者入門深度學(xué)習(xí)，達(dá)到能夠獨(dú)立使用深度學(xué)習(xí)知識(shí)處理計(jì)算機(jī)視覺(jué)問(wèn)題的水平。通過(guò)閱讀本書，讀者將學(xué)到人工智能的基礎(chǔ)概念及Python編程技能，掌握PyTorch的使用方法，學(xué)到深度學(xué)習(xí)相關(guān)的理論知識(shí)，比如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

10余位研究人員，歷時(shí)1年多，涉及8個(gè)領(lǐng)域，走訪全國(guó)上百家企業(yè)，深入調(diào)研人工智能在各個(gè)產(chǎn)業(yè)的商業(yè)應(yīng)用。全彩印刷，9章內(nèi)容，13個(gè)表格，122幅統(tǒng)計(jì)圖、流程圖、設(shè)計(jì)圖……精彩呈現(xiàn)人工智能未來(lái)發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)與機(jī)遇。

《情感計(jì)算與情感機(jī)器人系統(tǒng)》在介紹情感計(jì)算、情感建模以及人機(jī)情感交互概念的基礎(chǔ)上，分析了當(dāng)前人機(jī)情感交互的研究前沿，總結(jié)了在多模態(tài)情感識(shí)別方法、人機(jī)交互氛圍場(chǎng)建模、情感意圖理解方法、情感機(jī)器人的多模態(tài)情感表達(dá)以及人機(jī)情感交互系統(tǒng)應(yīng)用方面的**研究成果，使讀者對(duì)人機(jī)情感交互有更深的理解，對(duì)促進(jìn)我國(guó)在情感計(jì)算與情感機(jī)器人領(lǐng)

《學(xué)習(xí)科學(xué)視域下的網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)：理論·技術(shù)·趨勢(shì)》首先通過(guò)對(duì)學(xué)習(xí)科學(xué)的主旨—深度學(xué)習(xí)進(jìn)行研究，借鑒學(xué)習(xí)科學(xué)領(lǐng)域?qū)�學(xué)習(xí)環(huán)境、學(xué)習(xí)過(guò)程和學(xué)習(xí)結(jié)果研究的相關(guān)成果，結(jié)合深度學(xué)習(xí)的時(shí)代背景，構(gòu)建了技術(shù)增強(qiáng)環(huán)境下網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)的理論體系和分析框架；然后對(duì)深度學(xué)習(xí)的創(chuàng)新技術(shù)、工具及場(chǎng)景等進(jìn)行探討，對(duì)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)的策略等進(jìn)行推演，對(duì)國(guó)際

《強(qiáng)化學(xué)習(xí)精要：核心算法與TensorFlow實(shí)現(xiàn)》用通俗幽默的語(yǔ)言深入淺出地介紹了強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基本算法與代碼實(shí)現(xiàn)，為讀者構(gòu)建了一個(gè)完整的強(qiáng)化學(xué)習(xí)知識(shí)體系，同時(shí)介紹了這些算法的具體實(shí)現(xiàn)方式。從基本的馬爾可夫決策過(guò)程，到各種復(fù)雜的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，讀者都可以從本書中學(xué)習(xí)到。本書除了介紹這些算法的原理，還深入分析了算法之間的內(nèi)在

本書內(nèi)容一共分為三大部分：第一部分介紹證據(jù)理論的基本概念、主要問(wèn)題、研究現(xiàn)狀以及主要應(yīng)用等。第二部分共包括五章，主要介紹作者多年來(lái)針對(duì)證據(jù)理論在實(shí)際應(yīng)用中所存在的傳感器信息建模問(wèn)題、沖突證據(jù)融合問(wèn)題、信度決策問(wèn)題、計(jì)算復(fù)雜度問(wèn)題等四個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題展開(kāi)深入研究，所取得的最新研究成果及相關(guān)解決方案，同時(shí)介紹針對(duì)這些關(guān)鍵問(wèn)題的國(guó)

本書以深度學(xué)習(xí)算法入門為主要內(nèi)容，通過(guò)系統(tǒng)介紹Python、NumPy、SciPy等科學(xué)計(jì)算庫(kù)，深度學(xué)習(xí)主流算法，深度學(xué)習(xí)前沿研究，深度學(xué)習(xí)服務(wù)云平臺(tái)構(gòu)建四大主線，向讀者系統(tǒng)地介紹了深度學(xué)習(xí)的主要內(nèi)容和研究進(jìn)展。本書介紹了Python、NumPy、SciPy的使用技巧，面向谷歌推出的開(kāi)源深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow

本書從腦力負(fù)荷動(dòng)態(tài)特征視角下研究人機(jī)交互型VDT持續(xù)作業(yè)績(jī)效及管理問(wèn)題。在設(shè)計(jì)體現(xiàn)人機(jī)交互型VDT持續(xù)作業(yè)特征的CPT范式實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，構(gòu)建腦力負(fù)荷綜合評(píng)估指標(biāo)體系，針對(duì)作業(yè)特點(diǎn)，分析腦力負(fù)荷時(shí)間累積效應(yīng)下的動(dòng)態(tài)特征，并構(gòu)建人機(jī)交互型VDT持續(xù)作業(yè)績(jī)效評(píng)估和預(yù)測(cè)模型；分析作業(yè)績(jī)效隨腦力負(fù)荷變化的趨勢(shì)和規(guī)律，定義和設(shè)計(jì)人

本書為胡壽松教授主編的教材《自動(dòng)控制原理》的學(xué)習(xí)指導(dǎo)性教學(xué)配套用書。本書系統(tǒng)地給出了《自動(dòng)控制原理（第七版）》中全部260道習(xí)題的詳解，這些習(xí)題包含了概念題、基本題、證明題、工程應(yīng)用題、MATLAB題、設(shè)計(jì)題和難題等七類題型�！禕R》本書在習(xí)題解析過(guò)程中給出了解題思想的友情提示，指明解題過(guò)程的注意事項(xiàng)，其解題步驟科學(xué)、

本書全面梳理了各個(gè)學(xué)科與智能研究相關(guān)的成果，在此基礎(chǔ)上歸納了一般智能的構(gòu)成要素，形成了生物智能和非生物智能統(tǒng)一的智能理論體系。系統(tǒng)分析了智能的進(jìn)化、發(fā)展、使用和評(píng)價(jià)，提出了語(yǔ)義邏輯的主要準(zhǔn)則和不同于馮?諾伊曼體系的智能計(jì)算架構(gòu)。并且為構(gòu)建本書所述非生物智能體或人工智能學(xué)界討論的通用人工智能提出了一條可實(shí)現(xiàn)的路徑。本書適

本書以軟件工程的角度把一個(gè)看似不可能完成的大型金融軟件系統(tǒng)，抽絲剝繭，層層剝離，逐步完善，從而提高技術(shù)人員的大局觀、合作意識(shí)和問(wèn)題分解能力。全書一共五章，第一章介紹了專家系統(tǒng)與金融專家系統(tǒng)，起到提綱挈領(lǐng)點(diǎn)明任務(wù)主題的作用。第二章是系統(tǒng)設(shè)計(jì)的核心思想是需求是設(shè)計(jì)更是算法，通用性極強(qiáng)。第三章則以PHP開(kāi)發(fā)者的角度詳細(xì)介紹了