《神经网络与深度学习：案例与实践》是《神经网络与深度学习》（蒲公英书）的配套实践书，由复旦大学邱锡鹏教授和百度飞桨团队合作完成。本书在章节设计上和《神经网络与深度学习》一一对应，并以模型解读+案例实践的形式进行介绍。模型解读主要聚焦如何从零开始一步步实现深度学习中的各种模型和算法，并结合简单的任务来加深读者对模型和算法的理解；案例实践主要强调如何使用飞桨预定义API来更好地完成实际任务，会涉及一些数据预处理问题。建议读者将本书和《神经网络与深度学习》结合阅读，在动手实践中更深入地理解深度学习的模型和原理。

本书全面阐述了现代因果关系分析，展示了因果关系如何从一个模糊的概念发展成为一套数学理论，并广泛用于统计学、人工智能、经济学、哲学、认知科学、卫生科学和社会学等领域。本书提出了一个全面的因果关系理论，它统一了因果关系的概率、操作、反事实和结构方法，并提供了简单的数学工具来研究因果关系和统计关联之间的关系。本书通过融合领域知识、常识约束、文化传承的概念等来补充数据信息，为基于统计的机器学习中遇到的基本问题提供了科学的解决方案。

9787115461476 深度学习 168.00 9787115600820 动手学深度学习（PyTorch版） 109.80 《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部分介绍基本的数学工*和机器学习的概念，它们是深度学习的预备知识；第 2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术；第3部分讨论某些*有前瞻性的方向和想法，它们被公认为是深度学习未来的研究重点。 《深度学习》适合各类读者阅读，包括相关专业的大学生或研究生，以及不*有机器学习或统计背景、但是想要快速补充深度学习知识，以便在实际产品或平台中应用的软件工程师。 《动手学深度学习（PyTorch版）》 本书是《动手学深度学习》的重磅升级版本，选用经典的PyTorch深度学习框架，旨在向读者交付更为便捷的有

穿戴式设备集人类与科技各种交互方式之大成，覆盖了广泛的研究和技术领域，甚至涉及一些看起来不相关的跨领域的知识。 有多少电子工程师会学习纺织知识？有多少行为学家了解传感器？这样的例子不胜枚举。基于此，本书从不同的领域出发，意在对穿戴式技术的各方面做一个全面的勾勒。 本书分成7大部分，涵盖了穿戴式技术的多个重点领域，虽不可能做到包含全部内容，但可以帮助读者尽可能学习掌握穿戴式设备。书中所有章节均由世界上相关领域的知名优秀专家撰写，分享了他们对该领域的独特见解。

PyTorch深度学习指南 丛书循序渐进地详细讲解了与深度学习相关的重要概念、算法和模型，并着重展示了PyTorch是如何实现这些算法和模型的。其共分三卷：编程基础、计算机视觉、序列与自然语言处理。 本书为该套丛书的第一卷：编程基础。本书主要介绍了梯度下降和PyTorch的Autograd；训练循环、数据加载器、小批量和优化器；二元分类器、交叉熵损失和不平衡数据集；决策边界、评估指标和数据可分离性等内容。 本书适用于对深度学习感兴趣，并希望使用PyTorch实现深度学习的Python程序员阅读学习。 《PyTorch自动驾驶视觉感知算法实战》全面介绍了自动驾驶系统中深度学习视觉感知的相关知识，包括深度神经网络和深度卷积神经网络的基本理论，深入讲解了自动驾驶中常用的目标检测、语义、实例分割和单目深度估计四种视觉感知任务。 《PyTorch自动驾驶视觉感知

《英语常见问题解答大词典(增订版第4版)》所涉及的问题很多是教师经常在课堂上被问到的，有些是学生在学习英语时常常进入的误区。《英语常见问题解答大词典(增订版第4版)》是迄今为止我国出版的内容、条目多、材料为翔实的英语疑难问题解答词书。全书共收常见问题解答6000则，正面例句4万余例（均选自英语原著和全真英语试题）。《英语常见问题解答大词典(增订版第4版)》覆盖了从大、中学英语课本到研究生英语教材，从高考、四、六级考到研考、托福考所涉及的语法现象和常用常考词语。因此，这是一本对中学生到大学英语教授这几个广大的读者层都很实用的参考书。《英语常见问题解答大词典(增订版第4版)》吸取外（特别是国外）英语研究的成果，对中国人学习英语感到困难的众多实际问题，作了深入浅出的解答。既有广度又有深度。其中有许多问

（1） 本书内容全面，详细介绍了经典自动控制理论、状态空间控制理论、离散数字系统控制理论技术和非线性系统分析的基本知识。整本书结构清晰明了、内容丰富，融会贯通了由基本概念到实际应用的思想。本书浅显易懂，数学理论分析过程翔实， 读者只需要的微分方程、线性代数和拉普拉斯变换基础就可以理解其中的知识，可以作为大多数高校的教材。（2） 每章的结构安排清晰合理。每章的简介（Introduction）部分都提纲挈领地给出了章节的知识背景和控制要求，以及章节的主要内容结构分布。在每章的各个小节，作者首先详细介绍各种理论、技术，紧接着给出翔实的例子，避免了读者局限于抽象的理论。而每章末尾对关键的知识点及时地进行了小结，有助于加深读者对所学知识的了解，形成完整的知识理论体系。（3） 本书较早地引入了MATLAB的使用，并且在

《工效学基本原理、应用及技术》的主要内容：靠前章对工效学的内容、发展史和相关立法机构进行介绍；第2章介绍人体系统，本章作为解剖学、生物学和生理学课程中精选知识复习；第3章对人体感知能力进行综述，同时说明环境因素的测量方法；第4章介绍肌肉工作机制和肌肉系统神经分布；第5章介绍人体尺寸（人体测量技术）的研究成果；第6章介绍应用工效学基本原则进行工作空间和手动工具的设计方法；第7章介绍因工作导致骨肌系统疾病的知识，包括疾病的发展历程、产生原因和症状减轻需要采取的措施；第8章介绍工作生理学知识，同时探讨重负荷工作规划的工效学原则，及如何进行生理负荷和疲劳的评估；第9章综述认知工效学和信息处理过程，同时说明控制器和显示器设计的原则；靠前0章介绍产品的易用性以及工效学设计对顾客的影响。

《经颅磁刺激在精神科的临床应用》首先介绍了TMS历史发展背景、神经生理学机制与安全性，并就TMS在癫痫、运动障碍、疼痛、抑郁症、躁狂症、焦虑障碍和精神分裂症中的应用作了详细描述。最后《经颅磁刺激在精神科的临床应用》还就影像学和重复经颅磁刺激(RTMS)的应用前景进行讨论，展示了这项技术在精神病学和神经病学中应用与发展的巨大潜力。

科学计算可视化（Scientific Visualization，SciVis）是计算机图形学的一个重要研究方向，是图形科学的新领域。随着计算能力的不断增强，科学数据中使用的物理模型以及模拟空间的大小都在不断提高。本书尝试性地将机器学习理论应用于科学计算可视化中，大大提高了数据中特征识别的鲁棒性和准确率，同时结合流场数据可视化技术的具体实现，详细阐述这两个领域结合的理论和存在的关键问题。本书内容主要包括：科学计算可视化的内容、技术现状和挑战，机器学习基本理论，使用Boosting和CAVIAR两种方法进行科学计算可视化的理论和方法等。本书可作为高等学校计算机或非计算机专业研究生科学计算可视化课程的参考书，也可作为从事流场数值模拟和流场可视化技术的研究或开发人员的参考书。

本书为第3版内容，经过了完全重写和更新，反映了之前版本发行来人工智能领域的革命性进展。部分阐述知识表达和利用知识进行推理的方法，第2部分阐述显现智能的先决条件——学习能力，第3部分阐述视觉感知和语言理解；其《教师手册》包含了详细的习题解符号和教学大纲范例；对已掌握LISP语言的读者，还可从因特网下载有关该书的大量程序。本书适合计算机科学与工程专业学习，还有心理学、生物学、语言学、哲学专业学生和有关研究人员。

本书主要可分为两个方面。靠前方面，以英文SCI论文为载体详细介绍笔者及其团队在三类新型神经网络具体指：新型连续递归神经网络（即连续ZNN）、新型离散递归神经网络（即离散ZNN）和采用权值结构双确定（WASD）算法的新型前向神经网络方面的近期新研究成果和进展。第二方面，以新型神经网络的研究进展为线索，详细介绍了英文SCI论文选刊、投稿、评审、申诉、答复修改和校样等方面的过程、知识、经验和技巧。

本书结合具体的控制对象论述过程控系统的设计、整定及其应用问题，包括常见控制回路的分析、线性与非线性调节器的选择、复杂控制系统的组成、控制算法与控制系统的实现和评估，以及各类典型单元及过程的控制方案，乃到一些的控制系统，如解耦系统、适应性控制和基于模型的控制等。本书巧妙地把控制理论融合于应用之中，使过程控制系统的设计更加科学和切合实际。本书可用作大学本科自动化专业师生的教学参考书，对从事过程控制应用研究的研究生和工程技术人员也很有参考价值。

本书详细介绍了目前深度学习相关的常用网络模型（ANN、N、RNN），以及不同网络模型的算法原理和核心思想。本书利用大量的实例代码对网络模型进行了分析，这些案例能够加深读者对网络模型的认识。此外，本书还提供完整的进阶内容和对应案例，让读者全面深入地了解深度学习的知识和技巧，达到学以致用的目的。本书适用于大数据平台系统工程师、算法工程师、数据科学家，可作为对人工智能和深度学习感兴趣的计算机相关从业人员的学习用书，也可作为计算机等相关专业的师生用书和培训学校的教材。

内容简介

统计学习理论是研究利用经验数据进行机器学习的一种一般理论，属于计算机科学、模式识别和应用统计学相交叉与结合的范畴，其主要创立者是本书作者。统计学习理论基本内容诞生于20世纪60~70年代，到90年代中期发展到比较成熟并受到世界机器学习界的广泛重视，其核心内容反映在Vapnik的两部重要著作中，本书即是其中一部，另一部是《统计学习理论的本质》。 由于较地考虑了有限样本的情况，统计学习理论与传统统计学理论相比有更好的实用性，在该理论下发展出的支持向量机方法以其有限样本下良好的推广能力而备受重视。

本书系统地阐述显式模型预测控制的理论和应用，分为4个部分，共13章，主要内容包括：绪论、凸优化问题、多参数规划理论、PWA系统；约束线性系统的显式模型、约束线性系统显式模型预测控制应用仿真研究；PWA系统的显式模型预测控制、PWA系统预测控制的仿真研究；显式模型预测控制系统半实物仿真实验、基于ARM-Linux平台的显式模型预测控制算法实现、显式模型预测控制在线计算中的点定位算法、三自由度直升机的显式模型预测控制、多胞体近似显式模型预测控制等。

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本书共8章，用神经元学理论写出神经系统各部的解剖生理及病损时所产生的症状、体征和综合征。撰写的每个章节都有许多新知识、新内容，把一些很复杂的问题写得简明易懂。这本有特色的神经疾病定位诊学著作可供医科大学生、实习医师及从事神经内外科专业的住院医师们阅读，也可供普能内科医师遇有与神经系统相关问题时学习参考。本书内容丰富全面，文字简练流畅，图解清晰美观，理论研究方面也有许多验可取，是神经病学中的一本名著，神经内外科专业医师可作为主要读物，一般医师可作为参考用书。