互感器是输电线路中最基本的，也是最重要的检测设备之一，电力互感器在电能源领域具有不可替代的作用。本手册为互感器实用技术工具书，分为两篇。篇是互感器实用技术，内容有互感器分类及应用，互感器实验室检定。第二篇是电力互感器设备选型技术，内容包括电力互感器设备选型，互感器设备选型。

本书比较全面地介绍了自动控制原理课程中的基本概念、基本原理及典型方法。主要包括：控制的数学模型，时域分析，根轨迹分析和设计方法，控制的频域分析与的综合，线性离散的分析与综合，线性状态空间的分析与综合；还介绍了非线性的经典的相平面与描述函数分析方法，的运动稳定的基本理论，以及控制的基本理论。同时每章还利用了MATLAB进行分析与设计。本书为读者深入研究控制理论以及进行控制工程实践提供了扎实的自动控制原理的知识基础。 本书可作为普通高等学校自动化、电气、机械和化工过程自动化类学科读者学习自动控制基本理论的主要教材和教学参考书。也可作为本科生全面学习自动控制原理的参考书和报考自动化类研究生的有价值的复习资料。

本书展现了智能世界中通信网络自动化、智能化的愿景，阐述了华为自动驾驶网络的发展历程、应用场景、基础理论、参考架构及相关的关键技术。本书主要介绍自动驾驶网络的顶层架构、分层架构（包括自智网络引擎、网图、AI Native网元）、关键特征（包括分布式AI、内生安全）等的架构设计，以及网络可信任AI、网络分布式AI、网络数字孪生、网络仿真、网络知识和专家经验数字化、网络人机共生、网元内生智能、网络内生安全等关键技术。本书还介绍了产业组织、标准组织的标准全景和分级评估方法，并以华为自动驾驶网络解决方案为例，阐明如何推行实践。 本书可为通信网络自动化、智能化领域的专业人士，以及科研院所相关领域的研究者提供参考。

本书的两位作者是机器人领域的技术专家和教授，他们通过本书为读者了解机器人的组成结构、电气控制及其工业应用奠定了坚实的基础。书中涵盖机器人相关的新组件、技术和功能，配有丰富的实际应用案例和详细说明。本书着眼于机器人的整个体系从设计和生产到部署、操作和维护。录中还提供了关于机器人模型和控制器的加信息。

《深度学习》《深度学习》由全球知名的三位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰写，是深度学习领域奠基性的经典教材。全书的内容包括3个部分：第1

本书涵盖了从梯度下降的基础知识一直到使用HuggingFace库微调大型自然语言处理模型（BERT和GPT-2）。它分为四个部分——部分：基础知识（梯度下降，在PyTorch中训练线性和逻辑回归）；第二部分：计算机视觉（更深层次的模型和激活函数、卷积、迁移学习、初始化方案）；第三部分：序列（RNN、GRU、LSTM、序列到序列模型、注意力、自注意力、转换器）；第四部分：自然语言处理（词元化、嵌入、上下文词嵌入、ELMo、BERT、GPT-2）。 该书以三卷的形式呈现给大家，部分为卷，第二部分为第二卷，第三部分和第四部分为第三卷。 在第三卷中，您将了解与序列相关的所有内容：循环神经网络及其变体、序列到序列模型、注意力、自注意力和转换器。本卷还包括有关自然语言处理的速成教程，从单词词元化的基础知识一直到使用HuggingFace库微调大型模型（BERT和GPT-2）。本卷

本书是升级版，不仅包含机器学习的基本概念，以及如何利用TensorFlow库快速构建强大的机器学习模型，还涵盖了前沿的神经网络技术，如深度语音分类器、面部识别和CIFAR-10自动编码。另外，本书新增了如何将代码更新到TensorFlow 2.0，以及在Docker容器中运行代码所需要的技术。

因素空间是信息、智能和数据科学的数学基础理论。本书将介绍因素空间如何将智能生成的统一机制落实到各行各业，开展全民智能孵化的洛神工程。 本书主要内容包括：介绍因素的范式特质和智能孵化洛神工程的内容；介绍因素空间对智能生成机制的落实细则；介绍因素显隐的理论，将现有人工智能数学算法归结到回归和优化两大方面，突出支持向量机与因素空间对支持向量机的改进，并介绍作者在线性规划方面的独特贡献；强调智能的核心是因果分析，支持珀尔的因果革命论，并对其中的瑕疵进行改进；作为智能孵化的一个应用，介绍循证因素工程。

2017年国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知中指出：加强人工智能领域的知识产权保护，健全人工智能领域技术创新、专利保护与标准化互动支撑机制，促进人工智能创新成果的知识产权化。随着人工智能在各行各业的研究和迅速发展，人们希望就自己的创新成果能够尽快获得知识产权保护，尤其是专利保护。但是，我国目前对于人工智能相关领域的专利审查规则还有待进一步完善，产业和学界对于人工智能领域什么样的创新成果可以获得专利保护尚有些困惑和疑问，尤其是涉及传统意义上并不具备专利授权条件而人工智能却大力发展的行业，包括商业、金融、教育、医疗方法、管理、游戏等，究竟什么样的设计方案可以获得专利权，应该如何准备该领域的专利申请方案，以及如何才能通过专利申请和审查获得可靠的保护，都是值得讨论和研究的。本书就

《深度学习》《深度学习》由全球知名的三位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰写，是深度学习领域奠基性的经典教材。全书的内容包括3个部分：第1