本书系统介绍了基于状态空间模型的状态反馈及卡尔曼滤波方法，共8章，由三部分组成，第一部分（第1、2章），连续时间状态反馈控制；第二部分（第3～6章），离散时间状态反馈控制；第三部分（第7、8章），卡尔曼滤波。本书介绍了连续系统及离散系统的状态空间模型建模、状态反馈控制器、观测器、干扰抑制及参考信号跟踪的设计方法，并结合工程应用中控制系统案例以及MATLAB/Simulink教程，来讲解基于状态空间模型的状态反馈方法，包括汽包锅炉控制、糖厂控制、风力涡轮机传动系统控制、机械臂控制、加热炉控制等。同时，本书介绍了卡尔曼滤波器的原理及设计方法，并解决了卡尔曼滤波应用过程中的实时计算及计算精度问题。
随着人类社会从信息时代向智能信息时代发展，以及第四次工业革命的临近，在新的全球格局和大国竞争的国际环境下，信息科学的战略性地位更加突出，迫切需要加强信息科学的前瞻性和颠覆性技术研究，持续推动信息科学的关键核心技术实现突破，为新时代我国深度参与全球竞争提供强有力的科技保障和核心竞争力，确保我国在未来全球竞争中的战略优势。《中国信息科学2035发展战略》面向2035年探讨了信息科学前沿发展趋势和可持续发展策略，深入阐述了信息科学及其各分支学科的科学意义与战略价值、发展规律与研究特点，系统分析了信息科学的发展现状与态势，凝练了信息科学的发展思路与发展方向，并提出了我国相应的优先发展领域和政策建议。
《机器学习》 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. 《机器学习公式详解 第2版》 周志华老师的《机器学习》（俗称“西
自然语言处理是人工智能的重要方向之一，被誉为人工智能皇冠上的"明珠”。它融合了语言学、计算 机科学、机器学习等多学科内容。本书主要包含基础技术、核心技术以及模型分析三个部分。基础技术部分 主要介绍自然语言处理的基础任务和底层技术，包含词汇分析、句法分析、语义分析、篇章分析和语言模型； 核心技术部分主要介绍自然语言处理应用任务和相关技术，主要包括信息抽取、机器翻译、情感分析、智能 问答、文本摘要、知识图谱；模型分析部分主要介绍基于机器学习的自然语言处理模型的稳健性和可解释性 问题。
《邱锡鹏神经网络与深度学习理论与实践(全2册)》由邱锡鹏,飞桨教材编写组著
天地一体化信息网络是服务于全球、带动全社会相关产业快速高质量发展的战略性信息网络基础设施，而网络服务是基于网络基础设施为各种网络业务提供共性支撑的信息服务化平台。针对天地一体化信息网络的网络服务平台，本书介绍了网络服务的基本概念、核心技术、发展历程以及发展趋势等内容，然后对网络服务平台的总体架构、基础设施管理，以及组网控制、接入控制、会话控制、网络管理、网络融合通信等方面的内容进行了深入的介绍。 本书适合作为网络通信、卫星通信、移动通信等领域的工程技术人员和相关领域的研究人员的参考书，也适合希望了解前沿信息技术的读者阅读。
在大数据时代中需要突破“所有知识都来自数据关联”这一框架，亟需因果关系范式融合领域知识、常识约束的问题研究，本书就描述了这样一种体系，介绍了因果关系分析和推断的思想和方法，其中包括do-操作、反事实、原因的充分性与必要性、特异原因、实际原因等内容。“因果性的研究经历了一次重要的转变：从一个被神秘面纱笼罩的概念转变为一个具有明确语义和逻辑基础的数学对象。”在下一个十年里，这个框架将与现有的机器学习系统相结合，从而可能引发“第二次因果革命”。 本书第1版曾获2001年拉卡托斯奖，作者朱迪亚·珀尔是2011年图灵奖得主。本书的出版将有利于中国的广大学者、学生和各领域研究人员了解和掌握因果模型、推理和推断相关的内容，在相关领域做出优异的成果。
本书深入介绍了机器学习领域的基本概念和方法，除介绍了Python机器学习库和用机器学习库搭建神经网络模型的方法外，还介绍了机器学习算法的数学理论、工作原理、使用方法、实现细节以及如何避免机器学习算法实现过程中的常见问题。本书涵盖了多种用于文本和图像分类的机器学习与深度学习方法，以及用于生成新数据的生成对抗网络（GAN）和用于训练智能体的强化学习，还介绍了深度学习的新动态，包括图神经网络和用于自然语言处理（NLP）的大型transformer。本书讲解清晰，示例生动，理论和实践部分相对平衡，既可以作为机器学习领域初学者的入门教程，也可以作为读者开发机器学习项目时的参考书。
本书的中心概念是内省和意识，包括如何看待意识，以及人类在进行经验反思时的意识。本书的基本观点是：基于内省和情感的人工智能可更好地产生类人智能。为了发现情感、内省和人工智能之间的联系，本书从哲学入手，重点考察了人工智能算法和代码如何捕捉人类的思维过程和情感，探讨了高层次的人性与人工智能的结合，最终回归技术领域的新算法。作者从哲学、历史和技术三者融合的视角，对人工智能的未来提出了问题，并给出了可能的答案，展现了极高的学术造诣和技术水平，为未来人工智能创造出更具人类思维与情感特性的类人智能提供了人文与技术的双重参考。 本书特色鲜明，是迄今为止第一部将人文与技术深度结合，并得出技术性应用算法的专著，对于未来人工智能的类人性技术开发，尤其是军事智能领城更具人类复杂思维结构技术的开发具有
本书分为两大部分：第一部分主要基于Scikit-Learn，介绍机器学习的基础算法；第二部分则使用TensorFlow和Keras，介绍神经网络与深度学习。此外，附录部分的内容也非常丰富，包括课后练习题解答、机器学习项目清单、SVM对偶问题、自动微分和特殊数据结构等。书中内容广博，覆盖了机器学习的各个领域，不仅介绍了传统的机器学习模型，包括支持向量机、决策树、随机森林和集成方法，还提供了使用Scikit-Learn进行机器学习的端到端训练示例。作者尤其对深度神经网络进行了深入的探讨，包括各种神经网络架构、强化学习，以及如何使用TensorFlow/Keras库来构建和训练神经网络。本书兼顾理论与实战，既适合在校学生，又适合有经验的工程师。
本书介绍了数据全生命周期安全风险、安全技术及典型应用案例，可帮助读者较全面地掌握数据安全理论知识和实践技能。全书共9章：第1章为数据安全概述；第2章介绍数据安全风险，包括数据在采集、存储、共享和使用过程中的风险；第3章至第5章分别详细介绍数据采集、存储、共享与使用安全技术；第6章介绍跨领域数据汇聚面临的安全风险及相应的安全技术；第7章介绍数据安全审计技术；第8章介绍数据安全新技术；第9章介绍数据安全相关政策法规与标准。本书内容丰富、概念清楚、结构合理，既有对理论知识的深入解析，又有具体应用案例讲解。 本书既可作为网络空间安全、信息安全和密码学等专业的研究生以及本科高年级学生的教科书或参考书，也可作为网络空间安全、信息安全等专业领域科研人员的参考书。
随着大数据与AI技术的迅猛发展，艺术与科技的融合正成为全球瞩目的趋势。本书紧跟时代步伐，深入分析了AI如何革新音乐创作与理论研究。本书首先概述了大数据技术在音乐领域的应用现状，分析了其对音乐创作、传播等的深刻影响；随后重点探讨了AI技术在古典乐谱翻译、蛋白质音乐创作等方面的创新应用，展示了AI对音乐创作过程的革命性变革；接着引入了高维艺术的概念，特别是高维乐谱的创作与表现，为读者提供了理解音乐作品内在结构的新维度；最后对艺术与科技融合的未来趋势进行了展望。 本书为读者揭示了艺术与科技深度融合的未来景象，可供音乐研究者和创作者、对新兴交叉学科感兴趣和希望了解科技在音乐领域应用的读者参阅。
应对这些安全与防护挑战，需要有一种方法能够在规模上包含高度复杂的系统，同时能够涵盖从概念到实现和保障的系统全生命周期过程。这是高级系统工程的领域，也是《系统安全与防护指南》的主题。第一部分聚焦于基础知识，描述了IoT中的系统如何超出ISO/IEC/IEEE15288中“互操作元素的组合以达到一个或多个所述目标”的定义，包括那些可感知、交互及塑造其周围世界的事物。此部分说明了组合性：IoT系统的特性来自于其组件的特性及其交互。例如，智能交通系统的特性来自于互联交通工具之间的交互及其与智能路口的交互，而这些又都被本地交通管理系统控制等。值得注意的是，在此组合中，每个层次的交互组件是具有自身权限的IoT应用，信息物理系统是一个信息和操作技术（IT和OT）协作设计、实时作用的混合体。第一部分也描述了对于信息物理系统的分析
本书以IP网络发展过程中面临的挑战为切入点，详细介绍了SRv6技术的产生背景、设计思路与实现过程，以及SRv6在传统业务与新兴业务中的应用。本书以IP技术的发展历史开篇，重点阐述了MPLS和IPv6在网络发展过程中遇到的问题，帮助读者了解SRv6技术带来的变革以及承载的历史使命。本书还详细阐述了SRv6网络编程的原理，包括SRv6的报文头设计与报文转发过程、IGP/BGP/PCEP等针对SRv6的协议扩展、SRv6如何支持现有的TE/VPN/可靠性需求等；SRv6网络部署，包括现网到SRv6网络的演进路线、SRv6网络的部署过程与运维技术、SRv6支持新兴的5G和云业务；SRv6组播BIERv6技术等。最后，本书对于SRv6的产业现状与未来发展进行了总结与展望。本书是华为公司SRv6专家团队集体研究的成果荟萃，代表SRv6的前沿技术发展方向。本书内容丰富、框架清晰、实用性强，适合网络规划工程师、网络技术
本书是深度学习领域的入门教材，系统地整理了深度学习的知识体系，由浅入深地阐述了深度学习的基础知识、主要模型以及前沿研究热点，使得读者能有效地掌握深度学习的相关知识，并具备以深度学习技术来处理和解决大数据问题的能力。全书共15章，分为三个部分。第一部分为机器学习基础：第1章是绪论，概要介绍人工智能、机器学习、深度学习；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；第10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
人工智能时代来临，将带来划时代的变革。人工智能正改变我们的社会、经济、政治和外交政策，这一切影响远远超过任何领域的传统范畴，而我们为此做好准备了吗？在《人工智能时代与人类未来》一书中，来自政府、企业和科技界的三位思想家——外交家基辛格、谷歌前CEO施密特和麻省理工苏世民计算机学院院长胡滕洛赫尔齐聚一堂，探讨人工智能及其改变社会的方式，以及这项技术对我们所有人的意义。本书通过梳理人工智能的发展现状、人类思想及技术演进的历程，进一步讨论了人工智能赋能的网络平台给个人、企业、政府、国家和地区带来的影响，以及人工智能将在重塑世界秩序和安全格局方面所起的作用。同时，该书反思了人工智能的发展对于人类自我身份认同产生的巨大冲击，以客观的视角提出人类在未来几年所必须面对的问题以及解答工具。
本书以“天地一体化的天基传输网络”为对象，在梳理清楚与其相关且比较容易混淆的概念，并界定清楚其内涵和边界情况下，从其航天系统特征和通信网络特征的顶层视角，给出了其不同发展时期，不同功能、不同体制、不同形态网络的运维管控系统的架构、拓扑、功能、协议及处理流程等。本书是作者三十多年从事天地一体化的天基传输网络及运维管控系统研发实践的总结，特别体现了运维管控与管理对象的不可分割性，强调了运维管控系统的设计，要立足于对被管对象足够而深刻的理解，突出了系统性、工程实用性，具有很高的实际工程参考价值和较高的理论研究价值。 本书可作为从事天地一体化信息网络管理、航天装备总体设计研究、遥感卫星系统运控、导航卫星系统运控、卫星通信和卫星中继系统运控等工程技术人员和理论研究人员的参考书，也可作
《Pytorch深度学习指南(编程基础+计算机视觉+序列与自然语言处理)(1-3)》由(巴西)丹尼尔·沃格特·戈多伊著
《内网渗透+域渗透测试红蓝攻防标准实战指南(套装)(全2册)》由柳遵梁等著
天地一体化信息网络的建设和发展将会改变未来空间技术应用模式并深刻影响人类未来的生活。其具有高动态、多层以及异构多节点特性，统一时间基准的建立以及节点间高精度的时间同步，是实现天地一体化信息网络高效互联和协同的重要技术基础。 本书站在天地一体化信息网络系统工程角度，重点从天地一体化时间统一的角度进行阐述，特别是从时间基准的建立、到时间基准的维持、再到时间的广域播发和监测评估，层层递进描述网络化的时间及其传递。本书首先介绍了时间的概念以及天地一体化信息网络的定义和特征，然后介绍了天地一体化信息网络的时间基准体系框架以及时间基准的维持技术，在此基础上介绍了天地一体化信息网络多节点时间同步技术以及网络授时监测评估技术。 本书通过对天地一体化信息网络、时间基准、时间比对等技术的综合描述
本书作者JeremyHoward和SylvainGugger是fastai的创建者，他们向你展示了如何使用fastai和PyTorch在各种任务上训练一个模型。你还将逐步深入了解深度学习理论，以便充分理解幕后的算法。?在计算机视觉、自然语言处理、表格型数据和协同过滤中训练模型?学习在实践中至关重要的近期新深度学习技术?通过了解深度学习模型的工作原理，提高准确性、速度和可靠性?了解如何将你的模型转化为Web应用?从头开始实现深度学习算法?考虑你的工作所带来的道德影响?从PyTorch联合创始人SoumithChintala的前言中获得启示
