《深度学习》《深度学习》由优选知名的三位专家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：部分

《计算智能导论（第2版）》导论性地介绍了计算智能的5个典型范例：人工神经网络、进化计算、计算群体智能、人工免疫系统和模糊系统。它们分别是对生物神经系统、生物进化过程、社会组织的群体行为、自然免疫系统和人类思维过程的成功建模。这些范例已经得到了广泛深入的研究，人们在取得了很大的成功之后，已将研究成果广泛地应用到了众多的实际应用领域。极大提高了人们发现问题，求解问题，尤其是求解复杂科学与工程问题的能力。 通过阅读《计算智能导论（第2版）》，读者可以全面地了解到目前计算智能研究的主要成果和最新进展，对相关专业的研究生、高年级本科生、高校教师、科研人员和工程技术人员都具有很好的参考价值，故我们决定将该书的英文版第2版翻译成中文出版，希望《计算智能导论（第2版）》中文版的出版能够推

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。

本书英文版由麻省理工出版社出版，以ASV车辆作为样本为读者展示了步行机械设计的设计流程和计算方法，是一本理论和工程实践兼顾的好书。本书的主要内容有：步行机械的发展历程及其潜在价值、步行机械的步态理论、不规则地形的步态选择、步行机械的足力控制理论、腿部机构的形式和设计方法、足部设计方法、腿部驱动装置形式以及整机控制和信息系统设计。

《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

本书围绕SDK的开发展开，通过分析MCU内核与外设工作原理，结合API介绍各个外设的编程和应用。希望通过本书，使传统单片机工程师面向寄存器的开发思维得到一些转变，能够尝试运用成熟的软件框架来高效地完成应用开发。本书可供具有一定C语言知识和硬件基础的嵌入式系统工程师使用，同时也可以作为高等院校电子信息工程相关专业的教学参考书。

演化算法是一类基于群体智能的自然启发式搜索优化策略，具有结构灵活、易于理解、适用广泛的特点。《高级自然计算理论与应用》是作者多年研究成果的总结，介绍基于复杂适应度函数的进化算法、化学反应优化算法、人工内分泌系统模型、反向差分进化算法等高级计算智能方法，以及算法在目标的识别和跟踪、车辆路径问题等复杂实际场景中的应用。

本书是深度学习领域的入门教材，地整理了深度学习的知识体系，并由浅入深地阐述了深度学习的原理、模型以及方法，使得读者能全面地掌握深度学习的相关知识，并提高以深度学习技术来解决实际问题的能力。 全书共15章，分为三个部分。 分为机器学习基础：章是绪论，介绍人工智能、机器学习、深度学习的概要，使读者全面了解相关知识；第2~3章介绍机器学习的基础知识。 第二部分是基础模型：第4～6章分别讲述三种主要的神经网络模型：前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络；第7章介绍神经网络的优化与正则化方法；第8章介绍神经网络中的注意力机制和外部记忆；第9章简要介绍一些无监督学习方法；0章介绍一些模型独立的机器学习方法，包括集成学习、自训练、协同训练、多任务学习、迁移学习、终身学习、元学习等。 第三部分是进阶模型：1章

《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