机器学习是计算机科学的重要分支领域. 本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面. 全书共 16 章，大致分为 3 个部分：第 1 部分（第 1～3 章）介绍机器学习的基础知识；第 2 部分（第 4～10 章）讨论一些经典而常用的机器学习方法（决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习）；第 3 部分（第 11～16 章）为进阶知识，内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等. 每章都附有习题并介绍了相关阅读材料，以便有兴趣的读者进一步钻研探索. 本书可作为高等院校计算机、自动化及相关专业的本科生或研究生教材，也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考.

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。

机器学习是计算机科学的重要分支领域.本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面.全书共16章，大致分为3个部分：第1部分（第1～3章）介绍机器学习的基础知识；第2部分（第4～10章）讨论一些经典而常用的机器学习方法（决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习）；第3部分（第11～16章）为进阶知识，内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等.每章都附有习题并介绍了相关阅读材料，以便有兴趣的读者进一步钻研探索.本书可作为高等院校计算机、自动化及相关专业的本科生或研究生教材，也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考.

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

本书在状态空间理论的统一框架下系统深人地介绍了预测控制的滚动优化原理、算法和闭环性能。首先通过本科生熟悉的状态空间模型建立起预测控制从原理到算法和性能分析的每一个细节。然后，介绍了阶跃响应模型和脉冲响应模型的状态空间描述，给出了与传统卷积描述的一致性。据此，遵循预测控制的三个步骤“预测系统未来动态-求解优化问题-解的第一个元素作用于系统”和“滚动时域、重复进行”机制推导了无约束的动态矩阵控制(DMC)和模型算法控制(MAC)，分析了闭环性能，给出了闭环稳定性的分离原理。然后，依次讨论了时滞预测控制、约束预测控制、非线性预测控制，以及稳定性和鲁棒性研究的最新进展。最后，介绍了基于滚动优化原理的滚动时域估计和基于现场可编程门阵列(FPGA)的预测控制器实现技术。

机器学习实战 基于Python SKlearn的解析 本书前6章介绍基础准备、数据探索、数据预处理、机器学习模型（分类、回归、聚类）、集成学习、模型评估及持久化；第7章介绍机器学习在土木工程中的应用场景，并以五个工程案例系统化讲解SKlearn库的应用。 本书 轻原理、重实践 ，适合广大对机器学习有兴趣，并且想系统学习数理统计的读者；也可用作机器学习培训、高校教材或作为学习SKlearn库的工具书。

书中按照游戏项目开发的流程编排内容，用一个综合实例贯穿全书，详细介绍了蓝图的应用、游戏基础逻辑的编写、UI的制作、AI的开发、动画的制作、C 开发等知识。

《河流生态系统健康评价：理论·方法·应用》分为四部分内容。部分介绍水生态系统和河流生态系统健康的概念与内涵，总结国内外水生态系统和河流生态系统健康评价方法及其研究进展。第二部分以济南市为研究区，构建不同生物指标的水生态系统健康评价指标体系。第三部分以北京市北运河流域为研究区，构建北京市北运河综合健康指数。第四部分以渭河流域为研究区，构建鱼类生物完整性健康评价指数，对渭河流域河流生态系统健康进行评价。三个研究区均具有较强的代表性，为全国范围内推广水生态系统和河流生态系统健康评价提供了参考和技术支撑。

本书引入面向新型人工智能应用的人机协同概念，系统介绍人机协同理念与机制，并通过智慧餐厅与服务机器人、交互式图像分割等场景应用及发展人机协同技术。在前沿技术方面，深入介绍互补人机协同、混合人机协同、多人多机协同、人机协同中的伦理与安全等人机协同的核心内容。在应用实践方面，本书结合营销智能国家新一代人工智能开放创新平台建设，按照人机交互、人在回路、机器服务、人机混合系统的路线，通过实际案例，完整介绍人机协同体系。

本书阐述词法分析、文本分类、文本聚类、文本检索、垃圾邮件过滤、情感分析、个性化推荐等文本分析与文本挖掘方面的理论方法。人工智能技术与互联网的发展更是为该领域研究提出新的需求，书中相关理论和技术可以直接用于解决具体文本分析与文本挖掘的问题，也可以为进一步研究提供理论方法基础。本书包括理论、技术，既适合理论方法的学习，又适合工程实践。本书配套软件、更多案例、技术文档、配套PPT课件等请登录和查询。

智能决策是迈向通用人工智能的必经之路。2016年，围棋智能体AlphaGo战胜韩国棋手李世石，智能决策引起人们的广泛关注；2022年底，ChatGPT火爆全球，凸显出大模型的价值。可以预见，神经网络大模型将进一步推动智能决策在自主学习和应用范围上的突破。本书围绕智能决策领域涉及的基本方法与技术展开介绍，主要内容包括：智能决策与智能体的基本概念，智能体所处环境的分类与建模，确定环境下智能体的搜索推理决策方法，不确定环境下决策策略强化学习方法、博弈学习方法，复杂策略的深层神经网络建模与应用，以及网格世界游戏、“雅达利”游戏、围棋对弈、“星际争霸”即时战略对抗游戏、陆战对抗等实例下智能体的决策策略生成技术和部分Python代码实现。

本书力求用兼具浅白和学术的语言介绍量子张量网络中的抽象概念,包括量子、叠加、纠缠、测量、量子概率、三种著名的量子算法——Shor算法、Grover算法和HHL算法、张量、张量分解、四种典型张量网络态、TEBD算法、密度矩阵重整化群等，进而揭开这些概念自身本质和概念之间关系的面纱, 内容涉及量子力学基本概念、三种著名的量子算法、张量基础、张量网络与量子多体物理系统、量子多体系统的张量网络态算法和基于张量网络的量子机器学习。本书在内容编排上主要是通过数学方式对量子张量网络机器学习进行阐述, 而不会在物理学上对它们进行过多的精确解释，为张量网络机器学习提供捷径。

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。

本书以机器学习中的分类问题为基础,以最优化为工具,阐述机器学习中的基本概念和经典学习问题,并围绕这些学习问题,介绍相关研究成果,重点阐明其研究背景和逻辑思路,并由此扩展到国内外最新研究进展.主要内容包括：支持向量机、优化算法、损失函数、正则技术,以及多视角学习、多标签学习、多示例学习、多任务学习和度量学习等.

《普通高等教育土建学科专业十一五规划教材：自动控制原理》共七章，内容包括：自动控制的一般概念，控制系统的数学模型，线性系统的时域分析，线性系统的复域分析，线性系统的校正方法，现代控制理论基础，计算机过程控制及自控原理的应用，Matlab基础知识（附录）。教材注重基本概念和原理的阐述，注意结合专业特点取材及和与工程应用的结合。

本书聚焦食品科学技术未来发展需求，将机器学习算法与食品科学技术紧密融合。以Python作为主要编程语言，依托NumPy、Matplotlib和Pandas等数据库，详细介绍卷积神经网络、朴素贝叶斯、人工神经网络、随机森林、决策树、线性回归、K最近邻等核心算法。同时，以茶叶、水产品、食用菌、咖啡、挂面、魔芋葡甘聚糖水凝胶、预制菜等多个食品创新产业为例，全面系统地介绍了机器学习算法在食品科学领域的应用进展，为机器学习算法在食品科学研究领域的进一步发展提供了理论依据和技术支撑。

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。

使用机器学习技术解决实际应用问题涉及模型的建立、训练及评估等步骤。优化算法常被用于训练模型的参数，是机器学习的重要组成部分。机器学习模型的训练可以建模成无约束优化问题或带约束优化问题，约束可以为模型增加更多的先验知识。基于梯度的算法（例如加速梯度法、随机梯度法等）是求解无约束优化问题的常用方法，而交替方向乘子法（ADMM）则是求解带约束优化问题的有力工具。《BR》本书概述了机器学习中ADMM的新进展。书中全面介绍了各种情形下的ADMM，包括确定性和随机性的算法、集中式和分布式的算法，以及求解凸问题和非凸问题的算法，深入介绍了各个算法的核心思想，并为算法的收敛性和收敛速度提供了详细的证明。