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。
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。
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
《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。
《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。
本书系统介绍了知识图谱的概念、发展历程、技术体系、前沿技术与应用实践。在基础知识方面，本书囊括了知识图谱从源数据到产生决策的全生命周期的各个环节，分析了数据图谱和知识图谱的核心区别，介绍了图谱构建和知识表示等相关关键技术。在前沿技术方面，全面介绍了知识图谱自动构建、知识图谱融合和智能推理等问题和挑战。在应用实践方面，结合营销智能国家新一代人工智能开放创新平台建设，介绍了知识图谱在信息检索、推荐系统、可视化、问答机器人等场景下的实际操作案例。
本书阐述高光谱遥感图像(可以简称为高光谱图像，也可以称为高光谱图像数据或高光谱数据)智能分类与检测的相关方法，主要内容包括高光谱遥感图像成像原理及特点，高光谱图像智能分类相关理论概述，基于机器学习、深度学习的高光谱图像分类，高光谱图像检测相关理论概述，以及高光谱图像特定目标、异常目标检测方法等内容。
本书是对《Xilinx Zynq-7000嵌入式系统设计与实现：基于Arm Cortex-A9双核处理器和Vivado的设计方法（第二版）》一书的一次重要修订，全书共包含30章，主要内容包括Xilinx Zynq系列SoC设计导论、AMBA规范、Zynq-7000系统公共资源和特性、Zynq-7000调试和测试子系统、Cortex-A9处理器指令集、Cortex-A9片上存储器系统结构和功能、Zynq-7000 SoC的Vivado基本设计流程、Zynq-7000 GPIO原理和控制、Cortex-A0异常与中断原理和实现、Cortex-A9定时器原理及实现、Cortex-A9 DMA控制器原理和实现、Cortex-A9安全性扩展、Cortex-A9 NEON原理和实现、Zynq-7000的可编程逻辑资源、Zynq-7000的互联结构、Zynq-7000 SoC内 简单AXI-Lite IP、Zynq-7000 SoC内 复杂AXI Lite IP、Zynq-7000 AXI HP数据传输原理和实现、Zynq-7000 ACP数据传输原理和实现、Zynq-7000软件与硬件协同调试原理和实现、Zynq-7000 SoC启动与配置原理和实现、Linux开发环境的构建、Zynq-
本书系统地论述了水下机器人设计与分析的基本原理、方法和技术，介绍了FLUENT、MATLAB/Simulink、ANSYS、ADAMS等现代设计分析软件在水下机器人设计中的应用，并以作者及研究团队的科研成果为主线，系统地阐述了水下机器人设计与分析方法。全书共十章，包括水下机器人结构及流线型设计、能源与动力、系统辨识方法、运动分析、底层控制系统、虚拟样机技术、路径规划与轨迹跟踪、仿生侧线感知及局域导航定位方法等方面的内容。
《人工智能在发展与应用中的理论和方法》讨论人工智能的理论和方法, 我们从它的基本原理出发, 由此构建它的理论和方法体系. 《人工智能在发展与应用中的理论和方法》由四部分组成, **部分概论和算法, 介绍并讨论了它们的类型、特征、运算和应用, 重点讨论它们的定位问题. 第二部分是学科, 这就是人工智能和其他学科的关系问题. 这些学科是生命科学、信息科学等六大学科. 第三部分是系统和应用, 其中典型的有图像、数据的处理问题、智能化、高级智能化的问题等. 我们把对高级智能的研究看作是人工智能的发展方向, 也是《人工智能在发展与应用中的理论和方法》的研究重点. 第四部分是附录, 对《人工智能在发展与应用中的理论和方法》常用的数学公式、符号、名称及所涉及的一些学科的基础知识作简单介绍和说明.
