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。
9787115600820 动手学深度学习（PyTorch版） 109.80 9787115584519 动手学强化学习 89.90 9787115618207 动手学机器学习 89.80 《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关深度学习的交互式学习体验。 本书重新修订《动手学深度学习》的所有内容，并针对技术的发展，新增注意力机制、预训练等内容。本书包含15章，第一部分介绍深度学习的基础知识和预备知识，并由线性模型引出最简单的神经网络 多层感知机；第二部分阐述深度学习计算的关键组件、卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等大多数现代深度学习应用背后的基本工具；第三部分讨论深度学习中常用的优化算法和影响深度学习计算性能的重要因素，并分别列举深度学习在计算机视觉和自然语言处理中的重要应用
人工智能 (AI) 时代已悄然而至，然而对 AI 伦理学的研究却刚刚起步。与以往的技术革命不同，AI 有望在多个领域取代人类，但也有伤害人类的潜在风险。为防止对AI技术的滥用，我们在复杂性变得不可控之前，必须把糟糕的情况都预想到、分析到。 《人工智能伦理》从人工智能的关键内容（包括图灵测试、数据、知识、机器学习、自我意识等）出发，尽可能地用朴素的语言讲清楚复杂的概念，揭示出各种AI伦理问题以唤起读者的思考。本书基于大量真实数据，阐述了和平、合理发展 AI 技术的伦理思想，对 AI 技术可能引发的某些社会问题（如技术失业、两性平等）也做了剖析。
本书详实介绍了数据挖掘与机器学习相关的各种内容，包括数据矩阵、图数据、核方法、项集挖掘、聚类、贝叶斯分类器、决策树、支持向量机、线性回归、逻辑回归、神经网络、深度学习等，介绍其相关概念和基础算法，并在每章的末尾配有相关练习。第二版新增了几个关于回归的章节，包括神经网络和深度学习的内容。
本书全面介绍贝叶斯推理与机器学习，涉及基本概念、理论推导和直观解释，涵盖各种实用的机器学习算法，包括朴素贝叶斯、高斯模型、马尔可夫模型、线性动态系统等。本书在介绍方法的同时，强调概率层面的理论支持，可帮助读者加强对机器学习本质的认识，尤其适合想要学习机器学习中的概率方法的读者。本书首先介绍概率论和图的基础概念，然后以图模型为切入点，用一种统一的框架讲解从基本推断到高阶算法的知识。本书不仅配有BRML工具箱，而且提供大量MATLAB代码实例，将概率模型与编程实践相结合，从而帮助读者更好地理解模型方法。
本书对所有重要的机器学习方法和新近研究趋势进行了深入探索，新版重写了关于神经网络和深度学习的章节，并扩展了关于贝叶斯学习的内容。书中首先讨论基础知识，包括均方、 小二乘和 似然方法，以及岭回归、贝叶斯决策理论分类、逻辑回归和决策树。然后介绍较新的技术，包括稀疏建模方法、再生核希尔伯特空间和支持向量机中的学习、关注EM算法的贝叶斯推理及其变分近似推理、蒙特卡罗方法、关注贝叶斯网络的概率图模型、隐马尔可夫模型和粒子滤波。此外，书中还讨论了降维、隐变量建模、统计参数估计、维纳和卡尔曼滤波、凸优化等技术。本书适合该领域的科研人员和工程师阅读，也适合学习模式识别、统计/自适应信号处理和深度学习等课程的学生参考。
时间序列在现代生活中无处不在，它也是数据分析的重要对象。本书介绍时间序列分析的实用技巧，展示如何结合机器学习方法和传统的统计方法来分析各类时间序列数据，并提供Python示例和R示例。本书共有17章，首先概览时间序列分析的历史，然后介绍数据的获取、清洗、模拟和存储，接着关注可用于时间序列分析的建模技术，后探讨时间序列分析在几个常见领域中的应用。 本书适合与时间序列打交道的数据分析师、数据工程师、数据科学家及其他相关从业人员阅读。
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
通过一系列的技术突破，深度学习推动了整个机器学习领域的发展。现在，即使是对这项技术几乎一无所知的程序员也可以使用简单、高效的工具来实现具备数据学习能力的程序。这本畅销书采用具体示例、小化理论和生产就绪的Python框架（Scikit-Learn、Keras和TensorFlow）来帮助你直观地理解构建智能系统的概念和工具。 在更新的第3版中，作者Aur lien G ron探究了一系列技术，从简单的线性回归开始，逐步推进到深度神经网络。书中的大量代码示例和练习有助于你学以致用。你需要具备一定的编程经验。
《Python深度学习：基于PyTorch 第2版》 这是一本能指导读者快速掌握PyTorch和深度学习的著作，从PyTorch的原理到应用，从深度学习到强化学习，提供了全栈解决方案。 第1版上市后销量和口碑俱佳，是深度学习领域的畅销书，被誉为PyTorch领域的标准著作。第2版在第1版的基础上，去芜存菁，与时俱进，根据PyTorch新版本全面升级，技术性、实战性、丰富性、针对性、易读性均得到了进一步提升，必能帮助读者更轻松、更高效地进入深度学习的世界。 全书一共19章，在结构上分为三大部分： 部分（第1~4章） PyTorch基础 首先有针对性地讲解了Python和PyTorch的基石NumPy中的关键知识，然后详细讲解了PyTorch的基础知识、神经网络工具箱和数据处理工具箱等内容，帮助读者快速了解和掌握PyTorch。 第二部分（第5~10章） 深度学习基础 依次讲解了机器学习、视觉处理、自然语言处理
机器学习系统既复杂又独特。复杂是因为它们由许多不同的组件组成，并涉及许多不同的领域。之所以说独特，是因为它们依赖于数据，不同用例之间的数据差异很大。在本书中，您将学习一种整体的方法来设计可靠、可伸缩、可维护的ML系统，并能适应不断变化的环境和业务需求。 作者Chip Huyen是Claypot AI的联合创始人，她考虑了每个设计决策 比如如何处理和创建训练数据，使用哪些功能，多久再训练一次模型，以及监控什么 在它如何帮助整个系统实现其目标的背景下。本书中的迭代框架使用了大量参考文献支持的实际案例研究。
本书按照机器学习十年来的教学经验将主要教学内容分为五大板块： 数学基础 回归问题 分类问题 无监督问题 以及 概率图模型 。既注重学习内容由浅入深和教学的先后顺序，又兼顾了内容的全面性，给予授课老师充分的授课自由。 本书内容新颖，结构化层次化地介绍了机器学习的重要内容，语言严谨详细，配图全面直白。而课后配套的习题、实验、网课与书本内容相对应，让学生能够快速入门机器学习，既可更深入更全面地掌握书本内容，课后巩固知识点充分理解理论知识，又可锻炼其面对实际人工智能问题的编程能力。
本书的目的是考虑大型且具有挑战性的多阶段决策问题，这些问题原则上可以通过动态规划和*控制来解决，但它们的精确解决方案在计算上是难以处理的。本书讨论依赖于近似的解决方法，以产生具有足够性能的次优策略。这些方法统称为增强学习，也可以叫做近似动态规划和神经动态规划等。 本书的主题产生于*控制和人工智能思想的相互作用。本书的目的之一是探索这两个领域之间的共同边界，并架设一座具有任一领域背景的专业人士都可以访问的桥梁。
《直拉硅单晶生长过程建模与控制》源于作者在直拉硅单晶生长过程建模与控制领域十余年的研究心得与成果积累。 在对硅单晶生长工艺及制备理论进行全面论述的基础上，系统地介绍直拉硅单晶生长的基本原理和工艺过程以及热场？磁场等关键部件的设计理论与方法，研究影响硅单晶品质关键变量的检测问题和工程实现方法，提出全自动晶体生长控制系统的基本理论和控制技术。 《直拉硅单晶生长过程建模与控制》共8 章，即绪论？硅单晶生长原理？直拉硅单晶生长设备？直拉硅单晶热系统建模与设计实现？磁场环境下直拉硅单晶生长原理与实现？晶体生长过程关键变量的检测与信息处理？晶体生长过程控制原理与方法？全自动单晶炉自动控制系统设计与实现。 《直拉硅单晶生长过程建模与控制》的主要内容和研究成果均从理论和应用两方面予以详尽阐述，并
《AI绘画大师：Stable Diffusion快速入门与实战技巧 》 本书共9章，利用易学易用的Stable Diffusion为绘画设计从业者和爱好者提高生产力。一方面，提供350幅实操图解，一步步拆解，让读者掌握接到不同需求时如何使用Stable Diffusion出图。另一方面，提供游戏、电商、插画、建筑行业和头像设计等副业领域的实操案例与技巧，满足游戏角色、原画、图标、商品展示图、插画、室内设计和建筑设计的出图需求。结合18个主业和副业场景，提高生产力，实现AI商业化。 《Prompt魔法：提示词工程与ChatGPT行业应用》 这是一本能指引我们每个人赢在AI时代的著作，它将教会我们在各种场景中熟练使用ChatGPT等AI工具和编写提示词，大幅提升我们的工作效率，让我们实现AI普惠，成为AI高手。 本书的几位作者都是AI领域的技术专家和应用布道者，本书是他们丰富实践经验的总结。阅读本书
本书帮你掌握通过机器学习和深度学习来识别和解决复杂问题所需的基本技能。本书使用了流行的 Python机器学习生态系统中的真实示例，将成为你在学习机器学习的艺术和科学并成为一名成功的从业者道路上的完美伴侣。本书中使用的概念、技术、工具、框架和方法将教会你如何成功思考、设计、构建和执行机器学习系统和项目，并利用这些知识解决一些来自不同领域的实际问题，包括零售、运输、电影、音乐、计算机视觉、艺术和金融。本书将教会你解决自己遇到的机器学习问题！ 本书适合人工智能、机器学习、深度学习相关行业的从业者和学习者阅读。
本书通过讲解监督学习的两大支柱 回归和分类 将机器学习纳入统一视角展开讨论。书中首先讨论基础知识，包括均方、*小二乘和*大似然方法、岭回归、贝叶斯决策理论分类、逻辑回归和决策树。然后介绍新近的技术，包括稀疏建模方法，再生核希尔伯特空间中的学习、支持向量机中的学习、关注EM算法的贝叶斯推理及其近似推理变分版本、蒙特卡罗方法、聚焦于贝叶斯网络的概率图模型、隐马尔科夫模型和粒子滤波。此外，本书还深入讨论了降维和隐藏变量建模。全书以关于神经网络和深度学习架构的扩展章节结束。此外，书中还讨论了统计参数估计、维纳和卡尔曼滤波、凸性和凸优化的基础知识，其中，用一章介绍了随机逼近和梯度下降族的算法，并提出了分布式优化的相关概念、算法和在线学习技术。
《国际机械工程先进技术译丛：机器人手册》主要介绍了20世纪80年代以来人们在机器人技术方面的努力成果，是100多位来自不同国家的科学家几十年努力研究的成果。《国际机械工程先进技术译丛：机器人手册》从学科基础人手，介绍了机器人各个卓有成效的研究领域，包括*出现的机器人各种应用，展现了机器人学领域的一幅全面图景。《国际机械工程先进技术译丛：机器人手册》共分7篇，其中各章均运用经典的方法引导出将阐述的内容，避免了正在接受验证和尚未完全成熟的方法。本书内容先进，实用性强，是机械、控制、传感器技术、信息信号处理、模式识别、人工智能和计算机技术交叉领域内具有前沿性、综合性及权威性的著作，为推动机器人领域研究的快速发展将起到极其重要的作用。 本书内容深入浅出，并附有大量的科研实例，便于自学和
本书系钱学森英文原著《Engineering Cybernetics》(工程控制论)一书的第三版。原书曾荣获中国科学院1956年度一等科学奖金。本版对第二版中的文字、符号等错误进行了补正。第三版分上、下两册共二十一章。上册十二章，下册九章。 本书保留了原书的基本内容。在叙述方法上，也保持和发扬了原书的特点，由浅入深，既重视物理概念，又注意理论上的严谨性，把一般性概括性的理论和实际工程经验很好地结合起来。在讨论系统分析和设计问题时，传递函数和状态空间的描述方法并重，互相补充。 本书对从事自动化、无线电电子学、航天技术及系统工程等专业的理论工作者和工程设计人员是一本有重要参考价值的著作，同时也可作为高等院校相关专业的教学参考书。
GB／T 21099((过程控制用功能块(FB)》分为4个部分： ——第1部分：系统方面的总论； ——第2部分：功能块概念和电子设备描述语言的规范； ——第3部分：电子设备描述语言(EDD1)； ——第4部分：EDD互操作指南。 本部分为GB／T 21099的第3部分。 本部分使用翻译法等同采用IEC 61804—3：2006((过程控制用功能块(FB) 第3部分：电子设备描 述语言(EDD1)》(英文版)。 为便于使用，对IEC 61804—3：2006做了下列编辑性修改： ——“本国际标准”一词改为“本部分”； ——删除IEC 61804—3：2006的前言； ——删除IEC 61804—3：2006中关于专利权的说明； ——对文中明显错误的编号进行了纠正。 本部分由中国机械工业联合会提出。 本部分由全国工业过程测量和控制标准化技术委员会(SAC／TC 124)归口。 本部分负责起草单位：西南大学。 本部分
Scientists and managers alike need timely, cost-effective, andtechnically appropriate fire-related information to developfunctional strategies for the diverse fire communities. RemoteSensing and Modeling Applications to Wildland Fires addresseswildtand fire management needs by presenting discussions that linkecology and the physical sciences from local to regional levels,views on integrated decision support data for policy and decisionmakers, new technologies and techniques, and future challenges andhow remote sensing might help to address them. While creatingawareness of wildland fire management and rehabilitation issues,hands-on experience in applying remote sensing and simulationmodeling is also shared.This book will be a useful reference workfor researchers, practitioners andgraduate students in the fieldsof fire science, remote sensing and modeling applications.
