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。

本书从人工智能（AI）的发展历史讲起，介绍了目前非常热门的深度学习加速芯片和基于神经形态计算的类脑芯片的相关算法、架构、电路等，并介绍了近年来产业界和学术界一些著名的AI芯片，包括生成对抗网络芯片和深度强化学习芯片等。本书着重介绍了用创新的思维来设计AI芯片的各种计算范式，以及下一代AI芯片的几种范例，包括量子启发的AI芯片、进一步提升智能程度的AI芯片、有机自进化AI芯片、光子AI芯片及自供电AI芯片等。本书也介绍了半导体芯片技术在后摩尔定律时代的发展趋势，以及基础理论（如量子场论、信息论等）在引领AI芯片创新方面发挥的巨大作用。*后，本书介绍了AI发展的三个层次、现阶段AI芯片与生物大脑的差距及未来的发展方向。 本书可供AI和芯片领域的研究人员、工程技术人员，科技、产业决策和管理人员，创投从业者和相关专业

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

本书不仅梳理了人工智能技术在科学各领域中的广泛应用，还深入分析了其对科学生产力的推动作用，以及在伦理、法律和社会层面可能引发的讨论和问题。书中汇集了国际专家的研究成果，为读者提供了一个全面了解人工智能在科学研究中应用的窗口，展现了人工智能技术如何推动科学的创新与进步，并对未来的研究方向提出了深刻的见解。

《人工智能科学 智能的数学原理》建立人工智能的信息的科学原理。《人工智能科学 智能的数学原理》有五部分。第Ⅰ部分，人工智能总论，提出信息世界的科学概念，以信息为支点建立科学体系的理论；第Ⅱ部分，信息基本定律，建立了信息世界的基本定义和基本定律；第Ⅲ部分，信息的数学原理，建立了以信息演算理论（离散系统的微积分）、信息解码原理和信息生成原理为三大支柱的信息科学体系的数学原理；第Ⅳ部分，智能的信息科学原理，建立了包括学习的信息理论、自我意识的信息理论、博弈/谋算理论为三大支柱的人工智能的信息科学原理，提出一个自我意识主体的智能就是该自我意识主体的信息的智能论题（intelligence thesis）,提出人工智能的孙子模型；第Ⅴ部分，信息的哲学，提出信息时代科学双引擎的方法论和信息时代一些重大科学问题，简

脑-计算机交互是通过读取特定脑神经活动，构建认知模型获取用户逻辑意图与精神状态，从而建立脑与外部设备间的直接连接通路，搭建闭环神经反馈系统。系统以脑机接口、机器学习、模式识别等关键技术为基础，围绕可穿戴干电极脑电采集、运动神经康复、认知情感建模以及多模态神经反馈等关键科学问题开展研究，开发智能脑-机交互技术。本分册首先介绍脑-计算机交互技术的原理、方法及关键技术，其次对无创脑-计算机交互系统的实现（包括SSVEP、P300、想象运动等）、植入式脑-计算机交互系统的实现、脑-计算机交互系统的医学应用以及情感脑-计算机接口的工作原理和关键算法等。

数据智能是以数据为中心、以 感知用 为模式的人工智能，也可以说是以数据获取、加工、处理、分析、应用为智能特征的人工智能。数据智能包括智能感知、智能认知（机器学习）、智能控制／ 智能决策等方面，是近代人工智能研究为活跃、应用为普遍的部分。本分册主要从深度生成模型、生成式对抗网络、模型驱动深度学习、自步课程学习、强化学习、迁移学习及演化智能方面进行阐述，涵盖标准算法及精选的应用案例，总结了近年来数据智能研究的发展与成果。

机器学习经典教程套装2册：机器学习 机器学习公式详解

《知识图谱实战：构建方法与行业应用》这是一本综合介绍知识图谱构建与行业实践的著作，是作者多年从事知识图谱与认知智能应用落地经验的总结，得到了多位知识图谱 专家的 。本书以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识，尤其对从零开始构建知识图谱过程中需要经历的步骤，以及每个步骤需要考虑的问题都给予较为详细的解释。本书基于实际业务进行抽象，结合知识图谱的7个构建步骤，深入分析知识图谱技术应用以及8个行业综合案例的设计与实现。全书分为基础篇、构建篇、实践篇，共16章内容。基础篇（第1章），介绍知识图谱的定义、分类、发展阶段，以及构建方式、逻辑/技术架构、现状与应用场景等。构建篇（第2～8章），详细介绍知识抽取、知识表示、知识融合、知识存储、知识建模、知识推理、知识评估与运维等知识图谱构建的核心步骤，

《大规模云数据中心智能管理技术及应用》深入探讨了云计算的关键基础设施——云数据中心的关键技术和智能管理方法。在国家重点研发计划项目、国家自然科学基金重点项目以及企事业单位研究所科技合作项目等多个层次的项目支持下，项目组攻克了一系列关键技术挑战。《大规模云数据中心智能管理技术及应用》重点介绍了大规模云数据中心运行数据管理技术、大规模云数据中心运行能效评估与预测技术、大规模云数据中心资源智能管理与调度技术、大规模云工作流智能管理与调度技术。在上述关键技术攻关的基础上，《大规模云数据中心智能管理技术及应用》介绍了云数据中心智能化管理与运维体系架构及相关子系统的设计与开发，并面向典型工业应用开展了应用示范。