本書結(jié)合國內(nèi)外較成熟的理論體系,梳理所在交互設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)多年的實(shí)踐理論與方法經(jīng)驗(yàn),全面系統(tǒng)地向讀者介紹交互設(shè)計(jì)的理念以及實(shí)踐方法,由淺入深,循序漸進(jìn)。書中將通過6個(gè)部分介紹交互設(shè)計(jì)的基本概念、理論基礎(chǔ)、設(shè)計(jì)流程,以及交互設(shè)計(jì)工作團(tuán)隊(duì)的工作方法,包括調(diào)研分析、設(shè)計(jì)建模、概念設(shè)計(jì)與評(píng)估。其中通過真實(shí)的案例研究,對(duì)設(shè)計(jì)方法進(jìn)行完
《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)論》共5章,第1章主要介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、微分系統(tǒng)穩(wěn)定性理論和泛函分析的基本理論和概念;第2章介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本模型及算法;第3章介紹后期比較熱門的三種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),即Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與雙向聯(lián)想(BAM)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型及動(dòng)力學(xué)問題;第4章介紹復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及動(dòng)力學(xué)問題;第5章介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用
本書簡明扼要地闡述了自動(dòng)控制的基本理論與應(yīng)用。全書共分九章:前八章著重介紹經(jīng)典控制理論及應(yīng)用的主要方面,最后一章介紹現(xiàn)代控制理論中的狀態(tài)空間分析及綜合法。本書精選了由胡壽松主編的《自動(dòng)控制原理(第六版)》中的主要內(nèi)容,強(qiáng)化了工程應(yīng)用背景,系統(tǒng)介紹了現(xiàn)代MATLAB應(yīng)用技術(shù),包括建模、時(shí)域分析、根軌跡繪制、頻域分析、前饋
本書用豐富的圖示和實(shí)驗(yàn),將物體的自動(dòng)理解技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)的理論相結(jié)合,以實(shí)現(xiàn)物體的自動(dòng)理解技術(shù)為主線,以機(jī)器學(xué)習(xí)的理論作為主要方法,結(jié)合實(shí)例逐步深入地介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)理論。主要內(nèi)容包括特征提取、三維網(wǎng)格分割、三維場景重建、三維模型功能性分析等,涵蓋了目前常用的主流的各種學(xué)習(xí)方法。本書結(jié)構(gòu)緊湊,內(nèi)容逐步深入,同時(shí)包含大量
隨著信息爆炸產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨,數(shù)據(jù)中所蘊(yùn)含的價(jià)值將會(huì)對(duì)人類社會(huì)產(chǎn)生直接的,全面的,甚至是革命性的影響。因此,在大數(shù)據(jù)背景下,有效地分析,組織和使用各類數(shù)據(jù),將對(duì)科技進(jìn)步以及經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生巨大的推動(dòng)作用,孕育出前所未有的機(jī)遇。針對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)體系架構(gòu),本著作總結(jié)出在大數(shù)據(jù)處理流程中,所面臨不同層面的問題及其相互關(guān)系,
本書從仿生學(xué)的角度,闡述AI面臨的挑戰(zhàn)和前沿研究方向,同時(shí)融入作者在AI研究中部分最新成果。反映了人工智能發(fā)展的最新動(dòng)態(tài),為生物信息學(xué)或其他學(xué)科的特征分析提供手段和方法,為研究和開發(fā)更高層次的human-like智能打下基礎(chǔ)。本書強(qiáng)調(diào)新視野、先進(jìn)性、實(shí)用性和可讀性,書中涉及的經(jīng)典例子和算法都將提供程序?qū)崿F(xiàn),附在隨書光盤
《基于逼近論的多模態(tài)信息表示》從逼近論角度,由最基本的線性無關(guān)函數(shù)基(插值基、奇異值分解、主成分分析)出發(fā),到正交函數(shù)基(傅里葉變換、小波基),再到一般通用逼近算子(人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)),延伸至過完備基(壓縮傳感、稀疏表示),最后實(shí)現(xiàn)分層特征表示(深度學(xué)習(xí))。通過基函數(shù)表示信息的思想貫穿始終,作者希望由此啟發(fā)讀者更進(jìn)一步思考
本書對(duì)日常生活中的交互現(xiàn)象、交互設(shè)計(jì)基礎(chǔ)概念、如何進(jìn)行交互設(shè)計(jì)、交互設(shè)計(jì)的基本程序和實(shí)用的方式方法、交互設(shè)計(jì)師的重要性、交互設(shè)計(jì)成功與否的可用性測試、交互技術(shù)的發(fā)展歷程以及交互設(shè)計(jì)案例等方面進(jìn)行了深入淺出的闡述。書中圖文并茂,緊跟交互設(shè)計(jì)流行趨勢(shì),對(duì)高等院校設(shè)計(jì)、心理學(xué)、管理、營銷等專業(yè)的老師和學(xué)生;對(duì)各行業(yè)內(nèi)從事品牌
自然計(jì)算是國際上一個(gè)新的計(jì)算領(lǐng)域研究熱點(diǎn)。本書為國內(nèi)第一部以自然計(jì)算為主要內(nèi)容的專著。第一部分首先對(duì)傳統(tǒng)的自然計(jì)算方法-人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、進(jìn)化計(jì)算、模糊系統(tǒng)等簡要回顧并介紹其最新的進(jìn)展情況。第二部分從第二章開始到第七章重點(diǎn)介紹生物啟發(fā)的計(jì)算、物理啟發(fā)的計(jì)算、化學(xué)啟發(fā)的計(jì)算等重要的新興的自然計(jì)算方法及體系。第三部分介紹與自然
交互設(shè)計(jì)是一個(gè)正在快速發(fā)展的新興行業(yè),它包含界面、產(chǎn)品架構(gòu)、信息邏輯、人機(jī)交互、用戶體驗(yàn)等方面的內(nèi)容。越來越多的互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的從業(yè)人員關(guān)注到了交互設(shè)計(jì),越來越多的軟件產(chǎn)品項(xiàng)目組開始配備專職的交互設(shè)計(jì)師!督换ピO(shè)計(jì)那些事兒》從實(shí)踐出發(fā),系統(tǒng)地介紹了交互設(shè)計(jì)的概念、職責(zé)要求、知識(shí)體系、工作思路、設(shè)計(jì)技巧,并系統(tǒng)介
《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)》是一本介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)算法基本原理及相關(guān)實(shí)例的書籍,它不是教科書,作者已盡量把公式減少到極少,以適應(yīng)絕大部分人的閱讀基礎(chǔ)和知識(shí)儲(chǔ)備!渡窠(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)》涵蓋了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究歷史、基礎(chǔ)原理、深度學(xué)習(xí)中的自編碼器、深度信念網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等,這些算法都已在很多行業(yè)發(fā)揮了價(jià)值。 《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與
20世紀(jì)50年代以來,人工智能出現(xiàn)了符號(hào)主義、連接主義和行為主義等主導(dǎo)性研究范式。理論界普遍認(rèn)為,人工智能已經(jīng)超越了現(xiàn)有的范式理論,逐步形成了一種融合的趨勢(shì)。然而,如何對(duì)人工智能各研究范式進(jìn)行融合以及在什么樣的基礎(chǔ)上進(jìn)行融合,這一難題成為人工智能理論進(jìn)一步發(fā)展的瓶頸所在。本書從貫穿整個(gè)人工智能發(fā)展過程的兩條主要線索--
不確定性知識(shí)處理是人工智能領(lǐng)域最基本的研究問題!恫淮_定性知識(shí)處理的基本理論與方法》對(duì)知識(shí)表示和推理、不確定性知識(shí)處理(亦簡稱不確定性處理)的基本理論與方法進(jìn)行了全面、系統(tǒng)的闡述,內(nèi)容包括知識(shí)表示與推理方法、不確定性知識(shí)處理的經(jīng)典理論與方法、貝葉斯網(wǎng)推理與學(xué)習(xí)方法、粗糙集理論等四部分。 《不確定性知識(shí)處理的基本理論與
書中介紹了針對(duì)不同情況的多種分類和聚類算法,如信任C均值聚類算法,信任K近鄰分類器和不完整數(shù)據(jù)信任分類器等。通過對(duì)多個(gè)信任分類器輸出的融合能夠得到更全面可靠的信息,提高目標(biāo)識(shí)別準(zhǔn)確性。針對(duì)多源多時(shí)相信息融合,發(fā)展了動(dòng)態(tài)證據(jù)推理,不僅可對(duì)目標(biāo)實(shí)時(shí)識(shí)別,還能對(duì)目標(biāo)變化準(zhǔn)確檢測判斷。
大規(guī)模強(qiáng)化學(xué)習(xí)
人工智能及其演化
谷歌AlphaGO戰(zhàn)勝李世石,標(biāo)志著機(jī)器智能向人類智能的領(lǐng)地又邁進(jìn)了偉大的一步。而“互聯(lián)網(wǎng)”向“智能”時(shí)代的躍遷,也昭示新智能時(shí)代即將到來。2016年,恰逢人工智能誕生60周年,《新智元:機(jī)器人類=超智能時(shí)代》是人工智能技術(shù)和產(chǎn)業(yè)狂飆突進(jìn)的見證,為讀者打開人工智能世界的一
《控制工程手冊(cè)》分上、下兩冊(cè),本書是上冊(cè),包括4篇內(nèi)容。第1篇是自動(dòng)檢測儀表,內(nèi)容包括測量技術(shù)基礎(chǔ),溫度、壓力、流量、物位測量儀表,在線分析儀表,機(jī)械量測量儀表,顯示儀表,執(zhí)行機(jī)構(gòu)和控制閥,后還介紹了防爆安全技術(shù)。第2篇是計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng),內(nèi)容包括可編程控制器PLC、集散控制系統(tǒng)DCS、安全儀表系統(tǒng)SIS、成套專用控制系
《控制工程手冊(cè)》分上、下兩冊(cè),本書是下冊(cè),包括4篇內(nèi)容。第5篇工業(yè)過程控制,內(nèi)容包括典型單元過程控制以及煉油、石化、發(fā)電、鋼鐵、冶金、造紙、輕工、制藥等生產(chǎn)過程控制。第6篇工業(yè)裝備控制,內(nèi)容包括數(shù)控系統(tǒng)、工業(yè)機(jī)器人、工程機(jī)械自動(dòng)控制、軌道交通控制。第7篇企業(yè)能源管理,內(nèi)容包括企業(yè)能源管理技術(shù)及其在鋼鐵、石化、水泥、有色
作為一類具有廣泛應(yīng)用背景的非線性動(dòng)力系統(tǒng),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性和同步控制是其應(yīng)用和設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)。本書致力于系統(tǒng)介紹時(shí)滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性與同步控制理論在近年來取得的最新成果。主要內(nèi)容涉及到:根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的演化機(jī)制和內(nèi)在規(guī)律,建立切合實(shí)際的時(shí)滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,運(yùn)用Lyapunov穩(wěn)定性理論、線性矩陣不等式技術(shù)、劃分時(shí)滯方法、規(guī)范型