本书是《工程控制论》（第三版）的下册。这一册共九章。第十三章讨论摄动理论在控制系统设计中的应用，其中特别说明在飞行控制系统中的应用。第十四、十五两章介绍控制系统在随机干扰下的分析和设计。第十六、十八章讨论了适应性控制系统的设计。第十九章介绍了提高控制系统可靠性的各种方法。第十七、二十、二十一这三章分别是：逻辑控制和有限自动机（第十七章），信号与信息（第二十章），大系统（第二十一章）。这些方面已构成工程控制论这门学科的重要研究方向。书末还附有“有关中文著作目录选辑”，可供读者查阅。

《通用人工智能的中国蓝图系列(全2册)》由朱松纯著

传统材料研发模式主要基于实验“试错法”，其研发周期长、效率低，人工智能驱动的科研范式变革和新材料数字化研发模式能有效地降低研发成本，缩短研发周期。本书基于计算、数据、AI和实验“四位一体”的新材料集成式智能化研发理念，提出了基于材料基因编码的新材料智能设计范式，从企业级新材料研发和面向科研的材料计算视角，重点围绕高通量材料集成计算、多尺度材料计算模拟、材料数据库、材料数据机器学习、新材料研发制造软件等介绍了新材料数字化智能化研发和设计基本概念、方法、技术和应用。本书同时也介绍了国产的高通量多尺度集成式材料智能化设计工业软件MatCloud+，并通过一些精选案例介绍了材料计算、数据和新一代人工智能等数字化研发方法技术在新能源、金属/合金、石油化工、复合材料、新型功能材料等重点材料行业或领域的

本书主要围绕达芬奇调色主题展开。系统讲解了达芬奇调色的软硬件搭配、基础操作、媒体管理、剪辑技巧、套底回批、色彩科学、色彩美学、一级调色、二级调色、节点调色、LUT详解、OFX特效、调色管理和输出交付等，并以案例形式对调色的技巧、经验和风格进行了演示与总结。书中案例涉及广告片调色、科幻短片调色和短片调色等，特别适合初学者循序渐进学习使用，不断提高。本书是中文版的达芬奇调色教学基础图书，中文菜单和中文界面更适合中国用户的使用习惯。讲解的调色理论简洁实用，调色案例贴近实战，可作为传媒和影视制作专业的达芬奇调色教材和课外参考书。随书下载（以网盘形式分享）包含学习所需的调色素材、达芬奇调色台操作手册及重点内容的教学录像，便于读者学习掌握达芬奇调色的技能和调色台的使用方法。本书不仅适合调

本书不仅梳理了人工智能技术在科学各领域中的广泛应用，还深入分析了其对科学生产力的推动作用，以及在伦理、法律和社会层面可能引发的讨论和问题。书中汇集了国际专家的研究成果，为读者提供了一个全面了解人工智能在科学研究中应用的窗口，展现了人工智能技术如何推动科学的创新与进步，并对未来的研究方向提出了深刻的见解。

本书着重介绍计算材料科学的基本方法和普遍原理，为材料行为模拟计算提供全面的知识。本书在广泛的尺度上考察材料建模，从电子结构方法到显微组织演化，涵盖从原子尺度到介观尺度的全部关键方法，包括密度泛函理论、分子动力学、蒙特卡罗方法、元胞自动机和相场方法等；对用于材料建模的基本方程，提供详细易懂的解释和总结性的数学背景知识；同时给出内容广泛的附录，包括材料学、经典力学、量子力学、统计热力学和线性弹性等基本背景知识。

随着人类社会从信息时代向智能信息时代发展，以及第四次工业革命的临近，在新的全球格局和大国竞争的国际环境下，信息科学的战略性地位更加突出，迫切需要加强信息科学的前瞻性和颠覆性技术研究，持续推动信息科学的关键核心技术实现突破，为新时代我国深度参与全球竞争提供强有力的科技保障和核心竞争力，确保我国在未来全球竞争中的战略优势。《中国信息科学2035发展战略》面向2035年探讨了信息科学前沿发展趋势和可持续发展策略，深入阐述了信息科学及其各分支学科的科学意义与战略价值、发展规律与研究特点，系统分析了信息科学的发展现状与态势，凝练了信息科学的发展思路与发展方向，并提出了我国相应的优先发展领域和政策建议。

学科的范式 (科学观与方法论 )是指导学科研究的最高引领力量。然而作者发现：作为信息学科高级篇章的人工智能却遵循着物质学科的范式，使人工智能的研究严重受限。因此，本书实施了人工智能的范式革命：总结了信息学科的范式，以此取代物质学科范式对人工智能研究的统领地位；在信息学科范式的引领下，构筑人工智能的全局模型，揭示普适性智能生成机制，开辟机制主义的人工智能研究路径，重构人工智能的基本概念；发掘信息转换与智能创生定律，创建机制主义通用人工智能理论。后者不但可以融通现行人工智能三大学派，而且可以与人类智能的生成机制实现完美的统一，形成统一智能理论。

本书主要针对控制理论的一些重要分支，分析了当前存在的瓶颈问题，展望了其发展趋势和面临的一系列挑战。全书共分为17章，分别为：优化控制研究的概述与关键问题分析、逻辑控制系统中的未解问题、系统与控制中优化理论与应用的挑战与瓶颈、分布参数系统控制、数据驱动控制系统、自抗扰控制中的若干未解问题、非线性控制的几个瓶颈问题、时间与事件驱动的采样系统控制、系统辨识在信息时代的挑战和一些瓶颈问题、自适应控制的瓶颈问题、预测控制理论的瓶颈问题、随机控制系统中的若干瓶颈问题、不连续控制系统的现状及开问题、时滞系统控制的瓶颈问题、控制系统分析设计的一个隐性瓶颈问题、鲁棒控制的瓶颈问题、怎样的受控对象更好控制；最后以附录的形式列出了征集到的部分开问题。

在计算机中处理三维几何对象的前提是其数字化表示以及如何建模得到这样的数字化表示。在不同的应用场合，这些数字化表示还会被进一步加工处理，甚至进行各种分析和模拟仿真。本书以当前数字体验、虚拟现实、3D打印等新兴研究领域中的三维离散几何处理问题为重点，系统全面地介绍作者在网格模型的几何处理、建模、分析和物理模拟等方面的研究成果，并对每一研究内容，尽量给出相关重要、里程碑式的方法，以揭示技术演化的脉络，便于读者在了解当前研究进展的同时把握未来的发展趋势。

本书从多学科交叉的角度将神经生物学在视觉神经机制、神经元信号加工与编码方面的解剖学与电生理学发现和认知心理学关于知觉信息加工、工作记忆等方面的实验结论,与人工智能中关于图像理解与人工神经元网络模型结合起来,设计能够模拟视网膜、初级视皮层和高级视皮层部分图像信息加工功能,以及模拟神经编码微回路的数据结构和层次网络计算模型,并用计算机视觉或图像理解领域常用的测试数据集来验证这些网络计算模型的效能。这些深入考虑了神经生物学基本机制与约束的计算模型,一方面能够在工程方面为图像理解或信息保持提供不同于传统方法的新解决方案,另一方面也为神经科学研究提供了探索神经信号加工内在机理的仿真平台。这些以信息加工神经生理机制和认知心理机制为基本出发点的计算建模研究为人工智能关于表征、神经计算新模型、基于

计算颗粒力学是以颗粒材料为研究对象，在经典力学的基础上进一步结合颗粒物理、计算力学、软件工程等诸多学科的一个新兴的交叉学科。考虑颗粒材料与流体介质、工程结构的耦合作用，对其共同组成的复杂颗粒系统进行高性能数值分析是一种可行的研究途径。为此，本书首先讨论当前计算颗粒力学的发展现状，然后系统地阐述颗粒形态构造、接触模型、宏细观分析、流固耦合、多尺度计算和相关计算软件开发等计算颗粒力学的基本方法，最后相对详细地介绍计算颗粒力学在极地海洋工程、有砟铁路道床动力特性和航空着陆器缓冲特性等方面的工程应用。

本书全程图解式讲解，通过大量全彩插图拆解概念，让读者真正告别学习大模型的枯燥和复杂。 全书分为三部分，依次介绍语言模型的原理、应用及优化。第一部分 理解语言模型（第1~3章），解析语言模型的核心概念，包括词元、嵌入向量及Transformer架构，帮助读者建立基础认知。第二部分 使用预训练语言模型（第4~9章），介绍如何使用大模型进行文本分类、聚类、语义搜索、文本生成及多模态扩展，提升模型的应用能力。第三部分 训练和微调语言模型（第10~12章），探讨大模型的训练与微调方法，包括嵌入模型的构建、分类任务的优化及生成式模型的微调，以适应特定需求。 本书适合对大模型感兴趣的开发者、研究人员和行业从业者。读者无须深度学习基础，只要会用Python，就可以通过本书深入理解大模型的原理并上手大模型应用开发。书中示例还可以一键在

《人工智能科学 智能的数学原理》建立人工智能的信息的科学原理。《人工智能科学 智能的数学原理》有五部分。第Ⅰ部分，人工智能总论，提出信息世界的科学概念，以信息为支点建立科学体系的理论；第Ⅱ部分，信息基本定律，建立了信息世界的基本定义和基本定律；第Ⅲ部分，信息的数学原理，建立了以信息演算理论（离散系统的微积分）、信息解码原理和信息生成原理为三大支柱的信息科学体系的数学原理；第Ⅳ部分，智能的信息科学原理，建立了包括学习的信息理论、自我意识的信息理论、博弈/谋算理论为三大支柱的人工智能的信息科学原理，提出一个自我意识主体的智能就是该自我意识主体的信息的智能论题（intelligence thesis）,提出人工智能的孙子模型；第Ⅴ部分，信息的哲学，提出信息时代科学双引擎的方法论和信息时代一些重大科学问题，简

本书介绍了与Abaqus二次开发密切相关的脚本用户手册、脚本参考手册、GUI用户手册、GUI参考手册的常用内容，详细解释了常用脚本命令和GUI命令。其中，脚本命令提供了简单示例，GUI命令提供了详细示例，大量GUI命令的解释比帮助文件更为详尽。本书特别提供了笔者开发的大量学习、开发辅助工具，附完整源码，可帮助读者更快熟悉Abaqus二次开发，这些工具本身也可作为学习案例。通过研读本书，读者可以掌握开发内核脚本的方法，熟悉GUI开发方法。

本书围绕自主无人系统发展背景、发展现状、技术挑战、伦理道德和政策法律等问题展开阐述。首先介绍了自主无人系统的相关概念、发展历程、发展现状和发展趋势；其次重点分析了自主无人系统涉及的关键技术，包括感知与认知、决策与规划、行动与控制、交互与协同、学习与进化等；然后分析了使用自主无人武器系统面临的伦理道德与政策法律问题，并介绍了主要国家的法律和相关政策；最后对自主无人系统的发展前景进行了展望，指出自主无人系统发展的最终目标是人机协同、人机共融和人机共生。

人工智能驱动的组学挖掘是数据驱动的生物医学研究的支撑技术。组学测序技术逐步向多尺度、跨模态、有扰动等方向发展，但体现出的高维度、高噪声、多模态、标记稀缺等特点，成为制约其有效挖掘的瓶颈。本书面向生命组学数据特点，较为系统和深入地对组学机器学习的主要研究范式、适用场景、分析方法、理论思想进行介绍。结合相应组学挖掘的具体研究案例，向读者展示组学人工智能驱动的生命健康交叉研究的绚烂图景。

本书以软件逆向为切入点，讲述了软件安全领域相关的基础知识和技能。读者阅读本书后，很容易就能在逆向分析、漏洞分析、安全编程、病毒分析等领域进行扩展。这些知识点的相互关联，将促使读者开阔思路，融会贯通，领悟更多的学习方法，提升自身的学习能力。本书适合安全技术相关工作者、对逆向调试技术感兴趣的人、对软件保护感兴趣的软件开发人员、相关专业在校学生及关注个人信息安全、计算机安全技术并想了解技术内幕的读者阅读。

本书从大数据和人工智能的角度，系统、全面介绍海洋预测预报与挖掘分析技术。全书分为三个部分：第一部分（第1～3章）是数据部分，对海洋大数据的特征、资源分析、处理评估、平台架构、存储管理、分析处理等进行阐述；第二部分（第4～5章）是方法部分，介绍基于机器学习的海洋大数据典型挖掘分析方法，包括回归方法、聚类方法、关联方法、分类方法及可视分析方法，并给出典型的深度学习预测方法；第三部分（第6～10章）是应用部分，展示利用海洋大数据处理方法对各类海洋数据进行分析预报的成果，包括对海表温度、海面高度、海洋三维温盐、台风路径和赤潮发生概率的分析预报。

本书以人工智能方法和生物组学数据分析为主线，阐述了人工智能中的群智能优化、机器学习、深度学习等算法的基本原理，并探讨了如何将这些算法应用于生物信息学相关问题的研究中，如蛋白质复合物挖掘、关键蛋白质识别、疾病基因预测、多种组学（转录组学、代谢组学、微生物组学）数据与疾病的关联关系预测、circRNA-RBP结合位点预测、RNA甲基化位点预测以及药物发现等。本书系统收集整理了生物组学相关数据库，另结合应用问题，从人工智能算法设计到具体流程计算，再到结果分析，均给出了详细步骤，以上均是本书的特色所在。

数据智能是以数据为中心、以 感知用 为模式的人工智能，也可以说是以数据获取、加工、处理、分析、应用为智能特征的人工智能。数据智能包括智能感知、智能认知（机器学习）、智能控制／ 智能决策等方面，是近代人工智能研究为活跃、应用为普遍的部分。本分册主要从深度生成模型、生成式对抗网络、模型驱动深度学习、自步课程学习、强化学习、迁移学习及演化智能方面进行阐述，涵盖标准算法及精选的应用案例，总结了近年来数据智能研究的发展与成果。

《人工智能原理——从计算到谋算的模型、原理与方法》是人工智能基本原理的纲领性科学总结。《人工智能原理——从计算到谋算的模型、原理与方法》由五部分构成。**部分分析现有的物理世界科学体系下的人工智能技术的根本缺陷；第二部分介绍基于数理逻辑与计算原理的人工智能原理与技术；第三部分介绍基于深度神经网络的机器学习的数学原理、计算原理；第四部分介绍人工智能的博弈理论和量子人工智能；第五部分介绍我国学者创立的人工智能的信息科学原理。提出人工智能的智能论题：一个自我意识主体的智能就是该自我意识主体的信息，即智能=信息。实现了基于科学原理的“有算有谋”的人工智能，奠定了人工智能科学的基础。

本书面向培养导航工程、机器人工程和人工智能复合型创新人才的需求，以移动机器人等无人系统为对象，系统讲述自主智能导航的概念内涵、技术框架和研究方法。全书内容主要包括机器人自主导航框架、环境语义感知、状态估计、同步定位与建图、视觉语义融合、导航规划与决策以及认知导航、多足机器人导航等方面的代表性技术和最新研究成果。本书力求反映智能导航技术的最新理论成果和应用案例，突出深度学习等AI技术在导航中的应用，并在各章节安排了相关工程实践教程。