《自动控制系统》前7版曾被美国及全世界的上百所采用。第8版在保留原著基本内容的基础上又作了仔细的修订。全书内容更加条理化，并且引入了更多的计算机辅助工具。该书把控制理论、实际例子与计算机工具有机地结合在一起，用易于接受的方式，全面而又恰当地介绍了控制的内容。配套光盘上提供的基于MATLAB的ACSYS软件和虚拟实验室（VirtualLab）是第8版的重要特色，它使读者能用简单的方式处理控制系统的建模、分析、设计与模拟。本书非常适于作为高等院校自动化类相关专业的教科书，也可供相关领域研究人员作为控制设计的参考书。

Python量化回溯、TensorFlow、PyTorch、MXNet深度学习平台以及神经网络模型，都是近年来兴起的前沿科技项目，相关理论、平台、工具目前尚处于摸索阶段。TensorFlow是近年来影响大的神经网络、深度学习平台，本书从入门者的角度，对TensorFlow进行了介绍，《零起点TensorFlow与量化交易》中通过大量的实际案例，让初学者快速掌握神经网络和金融量化分析的基本编程，为进一步学习奠定扎实的基础。《零起点TensorFlow与量化交易》中的案例、程序以教学为主，且进行了高度简化，以便读者能够快速理解相关内容，短时间了解Python量化回溯的整个流程，以及数据分析、机器学习、神经网络的应用。《零起点TensorFlow与量化交易》仅仅作为入门课程，具体的实盘策略，有待广大读者通过进一步深入学习TensorFlow、PyTorch等新一代深度学习平台来获得。更重要的是，广大的一线实盘操

《传感器原理与检测技术/工程师系列》立足于传感技术及微机电一体化系统的教学与研究，贯彻“理论、技术、应用、产品”主线。系统地阐述了涉及的基础理论，延生出有应用前景的新技术，归纳了工程实践与日常生活领域已产业化的商品作为典型范例。各高校可根据各自专业的特色与特点，作为基础课、专业必修课或选修课的。

本书稿具体分为以下几个部分展开对人工智能与教育现代化的论述：一、绪论，即人工智能推动教育变革、对人工智能的反思与追问、人工智能助力实现教育现代化；二、人工智能教育的源与流；三、人工智能与教育现代化的整体化发展；四、人工智能在教育现代化中的理论探索；五、人工智能在教育现代化中的应用探索；六、人工智能在教育现代化的典型案例分析；结语，人的自由全面发展：智能时代教育现代化的根本方向。

ChatGPT引发了新一轮关于人工智能讨论的热潮，科技圈乃至各行各业都跃跃欲试，希望借助这次AI浪潮乘势而起。那么，回归到个人层面，我们该如何更好地利用互联网和AI技术，实现自我价值，创造社会价值，充分地享受美好生活呢？ 本书不仅揭示了ChatGPT的神奇之处，而且解读了全球范围内的生成式人工智能产业格局。此外，本书还剖析了如何在大模型时代构建个体竞争优势，梳理了超级个体的成长秘诀，并通过丰富而翔实的案例总结了ChatGPT、文生图工具、AI绘图工具等的使用技巧，展示了一系列超级个体实践案例。，本书还客观地分析了使用大模型可能面临的安全风险及应对措施。 本书旨在帮助普通人理解人工智能、大模型等新技术、新应用，并将其与自己的工作和生活紧密地结合在一起。本书旨在从实践角度出发，探索一条让更多人通过人工智能放大自身优

全书分为三个部分。和第2章感性介绍神经网络的基础知识，并给出一个利用PyTorch搭建神经网络解决实际问题的例子，使读者对神经网络和PyTorch有初步的了解；第3～9章介绍基于Python和PyTorch的科学计算和神经网络搭建，涵盖了几乎所有Python基础知识和PyTorch基础功能，并通过例子使读者完全掌握相关技术；0和1章介绍生成对抗网络和强化学习，使读者了解更多神经网络的常用用法。

全书共分11章，包括RBF网络的设计及分析、基于梯度下降法的RBF网络控制、简单的RBF网络自适应控制、RBF网络滑模控制、基于RBF网络逼近的自适应控制、基于RBF网络的自适应反演控制、RBF网络数字控制、离散系统的RBF网络控制及自适应RBF网络观测器的设计。每种控制方法都通过MATLAB进行了仿真分析。《电子信息与电气工程技术丛书：RBF神经网络自适应控制MATLAB仿真》各部分内容既相互联系又相互独立，读者可根据自己需要选择学习。《电子信息与电气工程技术丛书：RBF神经网络自适应控制MATLAB仿真》适用于从事生产过程自动化、计算机应用、机械电子和电气自动化领域工作的工程技术人员阅读，也可作为大专院校工业自动化、自动控制、机械电子、自动化仪表、计算机应用等专业的教学参考书。

本书系统地介绍了机器人控制的几种先进设计方法，是作者多年来从事机器人控制系统教学和科研工作的结晶，同时融入了国内外同行近年来所取得的成果。全书以机器人为对象，共分10章，包括先进PID控制、神经网络自适应控制、模糊自适应控制、迭代学习控制、反演控制、滑模控制、自适应鲁棒控制、系统辨识和路径规划。每种方法都给出了算法推导，实例分析和相应的MATLAB仿真设计程序。本书各部佞内容既相互联系又各自独立，读者可根扭需要选择学习，本书适用于从事生产过程自动化、计算机应用、机械电子和电气自动化领域工作的工程技术人员阅读，也可作为大专院校工业自动化、自动控制、机械电子、自动化仪表、计算机应用等专业的数学参考书。