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
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。
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。
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。
本书面向智能信息处理研究的前沿领域，针对群体智能优化算法及其应用中的关键问题，系统地讨论了新型群体智能优化算法以及群体智能优化算法在三维模型处理和可信软件测试中的应用，比较全面地反映了国内外在三维模型智能处理和基于搜索的可信软件测试领域的**研究进展。本书主要内容包括经典群体智能优化算法、社会认知优化算法、自然社会认知优化算法、细菌群体趋药性算法、混沌细菌群体趋药算法、三维模型多特征提取、基于证据和区间数的智能三维模型融合匹配识别方法、基于群体智能的文物三维模型全局**匹配算法、基于群体智能的三维模型配准算法、基于粒子群算法的测试数据生成及优化、基于改进粒子群优化的测试用例扩增方法和基于蚁群算法的组合测试数据生成与优化。
本书系统地论述了水下机器人设计与分析的基本原理、方法和技术，介绍了FLUENT、MATLAB/Simulink、ANSYS、ADAMS等现代设计分析软件在水下机器人设计中的应用，并以作者及研究团队的科研成果为主线，系统地阐述了水下机器人设计与分析方法。全书共十章，包括水下机器人结构及流线型设计、能源与动力、系统辨识方法、运动分析、底层控制系统、虚拟样机技术、路径规划与轨迹跟踪、仿生侧线感知及局域导航定位方法等方面的内容。
机器学习是当前解决很多人工智能问题的核心技术，深度学习的出现带来了自2012年以来的人工智能复兴。本书是机器学习和深度学习领域的入门与提高教材，系统、深入地讲述机器学习与深度学习的主流方法与理论，并紧密结合工程实践与应用。全书由21章组成，共分为三大部分。第1～3章为*部分，介绍机器学习的基本原理、所需的数学知识（包括微积分、线性代数、概率论和*化方法），以及机器学习中的核心概念。第4～20章为第二部分，是本书的主体，介绍各种常用的有监督学习算法、无监督学习算法、半监督学习算法和强化学习算法。对于每种算法，从原理与推导、工程实现和实际应用3个方面进行介绍，对于大多数算法，都配有实验程序。第21章为第三部分，介绍机器学习和深度学习算法实际应用时面临的问题，并给出典型的解决方案。此外，附录A给出各种
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。
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。
《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
传感器技术、微机电系统、微电子技术和无线通信等技术的进步，推动了无线传感器网络与RFID的产生和发展。 本书为读者提供了一个综合的技术指导，全书分为三大部分，第1部分介绍RFID的基本原理，例如，标签、阅读器、中间件、安全和服务。第2部分介绍WSN的基本原理，例如，路由、媒介访问控制、定位、聚类、移动性、安全和跨层*化。第3部分探究将RFID与WSN集成的规则和应用。 本书可作为通信、计算机类专业的高年级本科生和研究生教材，也可供相关专业的科学研究工作者和工程技术人员参考。
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。
中国典型地物波谱知识库建设旨在建立集地物波谱测量数据、遥感图像数据、遥感先验知识数据、遥感分析模型于一体的地物波谱知识库，成为遥感科学数据平台和联系遥感基础研究与遥感应用的桥梁。本书主要介绍中国典型地物波谱知识库建设的科学思路、典型地物波谱和配套参数数据、遥感模型和背景知识、地物波谱库系统设计与技术实现、地物波谱数据测量标准规范、地物波谱数据的应用示范等研究成果。 本书可作为从事定量遥感基础研究、遥感技术与遥感应用研究的科研人员和相关专业研究生的参考书，并为中国典型地物波谱知识库系统提供使用指导。
仿真科学技术简称仿真或模拟，目前已形成完整的独立学科知识体系。本书从学科发展和社会需求角度，研究系统建模与仿真的理论、方法、技术及工程应用，是一部全面论述仿真科学与技术的学科性专著。 本书广泛涉及航空、航天、航海、信息、控制、能源、交通、通信、经济、社会、军事、生物、环境和科学实验等多个学科领域，是作者长期从事系统建模与仿真研究和教学成果的高度概括，同时汲取了相关重要参考文献的营养，力求反映当今仿真领域的新思想、新观点、新动向以及*技术学术水平。 本书的主要渎者是广大科学工作者和工程技术人员，本书可以作为各类高等院校高年级学生和研究生的仿真科学与技术教材，也可作为高校相关教师的参考书。
信息科学和生命科学是21世纪的两大带头学科。人工智能是这两个科群中重要、精彩、*发展前景的交叉领域。在全球信息化的需求牵引下，在信息科学和生命科学巨大成就的推动下，人工智能研究正在成为一个创新前景特别光明的事业。 自1956年人工智能学科诞生以来，我国科学技术工作者一直在敏税地进行跟踪学习。经过将近半个世纪的消化吸收和融会贯通，已经从跟踪学习进入自主研究重大科学问题，独立进行重大科学创新的新阶段。中国人工智能学会于1981年成立以来，已召开了10届全国学术年会。 今年是11届中国人工智能学术年会。这次大会收到学术论文536篇，经专家评审，录用320篇。会议论文集由北京邮电大学出版社正式出版精品系列《中国人工智能进展：2005》，并将择优推荐*刊物发表。 会议邀请著名专家学者到会作特邀报告。组织5个专题讨论
控制系统原理及相近课程是高等学校工科学生的核心课程之一。本书一直是该类课程畅销全球的教材范本，至今已经出版至第十二版。主要内容包括控制系统导论、系统数学模型、状态空间模型、反馈控制系统的特性、反馈控制系统的性能、线性反馈系统的稳定性、根轨迹法、频率响应方法、频域稳定性、反馈控制系统设计、状态变量反馈系统设计、鲁棒控制系统和数字控制系统等。本书的例子和习题大多取材于现代科技领域中的实际问题，新颖而恰当。学习和解决这些问题，可以使学生的创造性精神得到潜移默化的提升。
通过Scikit-Learn和pandas的端到端项目学习机器学习基础知识 使用TensorFlow 2构建和训练若干神经网络架构，解决分类和回归问题 探索对象检测、语义分割、注意力机制、语言模型，生成对抗网络（GAN）等 探索Keras API,TensorFlow 2的官方高级API 使用TensorFlow的数据API、分布式策略API、TF Transform和TF-Serving来部署用于生产的TensorFlow模型 在Google Cloud 人工智能平台或移动设备上进行部署 探索无监督学习技术，如降维、聚类和异常检测 通过强化学习创建自主学习代理，包括使用TF-Agents库
This book constitutes the thoroughly refereed and extended post-proceedings of the joint European Web Mining Forum, EWMF 2005, and the International Workshop on Knowledge Discovery and Ontologies, KDO 2005, held in association with ECML/PKDD in Porto, Portugal in October 2005. The 10 revised full papers presented together with 1 invited paper and 1 particularly fitting contribution from KDO 2004 were carefully selected for inclusion in the book. The authors' revisions have been significantly improved by the reviewers' comments and the discussions following the presentation. The papers focus on sophisticated techniques and tools that are used for semantic reasoning, semantic Web research, and Web data mining.
为了给国家人工智能发展提供政策咨询，中国工程院于2015年12月批准启动了 中国人工智能2.0发展战略研究 重大咨询研究项目，该项目得到了原中国工程院两位院长 徐匡迪院士、周济院士，以及科技部部长王志刚的大力支持，他们也都担任了项目顾问。 为了推动该咨询项目，项目被分为1个综合课题（负责项目综合汇总）和6个子课题。6个子课题分别是大数据智能、群体智能、跨媒体智能、混合增强智能、智能无人系统、智能应用（含智能制造、智能城市、智能农业和智能医疗4个方面）。 中国人工智能2.0发展战略研究 重大咨询研究项目启动后，立即得到了党和国家领导人的高度重视。在科技部和中国工程院的领导下，项目组完成了《新一代人工智能规划建议研究报告》和《新一代人工智能重大科技项目实施方案》的编制工作。 2017年7月20日，《
《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
