《神經網絡導論》共5章，第1章主要介紹神經網絡、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章介紹神經網絡的基本模型及算法；第3章介紹后期比較熱門的三種神經網絡，即Hopfield神經網絡、細胞神經網絡與雙向聯(lián)想（BAM）神經網絡的模型及動力學問題；第4章介紹復雜神經網絡模型及動力學問題；第5章介紹神經網絡的應用
本書簡明扼要地闡述了自動控制的基本理論與應用。全書共分九章：前八章著重介紹經典控制理論及應用的主要方面，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《自動控制原理(第六版)》中的主要內容，強化了工程應用背景，系統(tǒng)介紹了現(xiàn)代MATLAB應用技術，包括建模、時域分析、根軌跡繪制、頻域分析、前饋
本書用豐富的圖示和實驗，將物體的自動理解技術和機器學習的理論相結合，以實現(xiàn)物體的自動理解技術為主線，以機器學習的理論作為主要方法，結合實例逐步深入地介紹了機器學習相關理論。主要內容包括特征提取、三維網格分割、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習方法。本書結構緊湊，內容逐步深入，同時包含大量
隨著信息爆炸產生的海量數(shù)據時代的來臨，數(shù)據中所蘊含的價值將會對人類社會產生直接的，全面的，甚至是革命性的影響。因此，在大數(shù)據背景下，有效地分析，組織和使用各類數(shù)據，將對科技進步以及經濟發(fā)展產生巨大的推動作用，孕育出前所未有的機遇。針對大數(shù)據技術體系架構，本著作總結出在大數(shù)據處理流程中，所面臨不同層面的問題及其相互關系，
本書從仿生學的角度,闡述AI面臨的挑戰(zhàn)和前沿研究方向,同時融入作者在AI研究中部分最新成果。反映了人工智能發(fā)展的最新動態(tài)，為生物信息學或其他學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。本書強調新視野、先進性、實用性和可讀性，書中涉及的經典例子和算法都將提供程序實現(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（人工神經網絡），延伸至過完備基（壓縮傳感、稀疏表示），最后實現(xiàn)分層特征表示（深度學習）。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)讀者更進一步思考
本書對日常生活中的交互現(xiàn)象、交互設計基礎概念、如何進行交互設計、交互設計的基本程序和實用的方式方法、交互設計師的重要性、交互設計成功與否的可用性測試、交互技術的發(fā)展歷程以及交互設計案例等方面進行了深入淺出的闡述。書中圖文并茂，緊跟交互設計流行趨勢，對高等院校設計、心理學、管理、營銷等專業(yè)的老師和學生；對各行業(yè)內從事品牌
自然計算是國際上一個新的計算領域研究熱點。本書為國內第一部以自然計算為主要內容的專著。第一部分首先對傳統(tǒng)的自然計算方法-人工神經網絡、進化計算、模糊系統(tǒng)等簡要回顧并介紹其最新的進展情況。第二部分從第二章開始到第七章重點介紹生物啟發(fā)的計算、物理啟發(fā)的計算、化學啟發(fā)的計算等重要的新興的自然計算方法及體系。第三部分介紹與自然
交互設計是一個正在快速發(fā)展的新興行業(yè)，它包含界面、產品架構、信息邏輯、人機交互、用戶體驗等方面的內容。越來越多的互聯(lián)網、移動互聯(lián)網行業(yè)的從業(yè)人員關注到了交互設計，越來越多的軟件產品項目組開始配備專職的交互設計師�！督换ピO計那些事兒》從實踐出發(fā)，系統(tǒng)地介紹了交互設計的概念、職責要求、知識體系、工作思路、設計技巧，并系統(tǒng)介
《神經網絡與深度學習》是一本介紹神經網絡和深度學習算法基本原理及相關實例的書籍，它不是教科書，作者已盡量把公式減少到極少，以適應絕大部分人的閱讀基礎和知識儲備。《神經網絡與深度學習》涵蓋了神經網絡的研究歷史、基礎原理、深度學習中的自編碼器、深度信念網絡、卷積神經網絡等，這些算法都已在很多行業(yè)發(fā)揮了價值。 《神經網絡與
20世紀50年代以來，人工智能出現(xiàn)了符號主義、連接主義和行為主義等主導性研究范式。理論界普遍認為，人工智能已經超越了現(xiàn)有的范式理論，逐步形成了一種融合的趨勢。然而，如何對人工智能各研究范式進行融合以及在什么樣的基礎上進行融合，這一難題成為人工智能理論進一步發(fā)展的瓶頸所在。本書從貫穿整個人工智能發(fā)展過程的兩條主要線索--
不確定性知識處理是人工智能領域最基本的研究問題�！恫淮_定性知識處理的基本理論與方法》對知識表示和推理、不確定性知識處理（亦簡稱不確定性處理）的基本理論與方法進行了全面、系統(tǒng)的闡述，內容包括知識表示與推理方法、不確定性知識處理的經典理論與方法、貝葉斯網推理與學習方法、粗糙集理論等四部分。 《不確定性知識處理的基本理論與
書中介紹了針對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)據信任分類器等。通過對多個信任分類器輸出的融合能夠得到更全面可靠的信息，提高目標識別準確性。針對多源多時相信息融合，發(fā)展了動態(tài)證據推理，不僅可對目標實時識別，還能對目標變化準確檢測判斷。
大規(guī)模強化學習
人工智能及其演化
谷歌AlphaGO戰(zhàn)勝李世石，標志著機器智能向人類智能的領地又邁進了偉大的一步。而“互聯(lián)網”向“智能”時代的躍遷，也昭示新智能時代即將到來。2016年，恰逢人工智能誕生60周年，《新智元：機器人類=超智能時代》是人工智能技術和產業(yè)狂飆突進的見證，為讀者打開人工智能世界的一
《控制工程手冊》分上、下兩冊，本書是上冊，包括4篇內容。第1篇是自動檢測儀表，內容包括測量技術基礎，溫度、壓力、流量、物位測量儀表，在線分析儀表，機械量測量儀表，顯示儀表，執(zhí)行機構和控制閥，后還介紹了防爆安全技術。第2篇是計算機控制系統(tǒng)，內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》分上、下兩冊，本書是下冊，包括4篇內容。第5篇工業(yè)過程控制，內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、制藥等生產過程控制。第6篇工業(yè)裝備控制，內容包括數(shù)控系統(tǒng)、工業(yè)機器人、工程機械自動控制、軌道交通控制。第7篇企業(yè)能源管理，內容包括企業(yè)能源管理技術及其在鋼鐵、石化、水泥、有色
作為一類具有廣泛應用背景的非線性動力系統(tǒng)，神經網絡的穩(wěn)定性和同步控制是其應用和設計的基礎。本書致力于系統(tǒng)介紹時滯神經網絡的穩(wěn)定性與同步控制理論在近年來取得的最新成果。主要內容涉及到：根據神經網絡的演化機制和內在規(guī)律，建立切合實際的時滯神經網絡模型，運用Lyapunov穩(wěn)定性理論、線性矩陣不等式技術、劃分時滯方法、規(guī)范型
本書第一版（2004年）創(chuàng)建了"知識系統(tǒng)工程"這一新的學科分支，將知識管理中的基于信息技術與基于組織行為的知識管理思想與方法綜合集成，兼顧知識管理里與知識處理（知識運作），形成新的理念和視角。近十年來，社會經濟發(fā)展對知識的應用和創(chuàng)新提出新的更大更高的需求，移動互聯(lián)網、大數(shù)據、云計算、物聯(lián)網等的發(fā)展以及智能科學與技術的深
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