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。
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。
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
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。
《机器人手册》（原书第2版）第1卷机器人基础共分两篇：机器人学基础和机器人设计。第1篇机器人学基础主要介绍了用于机器人系统建模、设计和控制的基本原理和方法，包括运动学、动力学、机构与驱动、传感与估计、模型辨识、运动规划、运动控制、力控制、冗余度机器人、含有柔性单元的机器人、机器人体系架构与编程、基于行为的系统、机器人人工智能推理方法和机器人学习等主题，这些主题是后续章节内容的基础，并被拓展和应用于特定的机器人系统中。第2篇机器人设计主要介绍了与机器人实际物理模型的设计和建模相关的主题，既阐述了机器人设计与性能评价，又介绍了包括肢系统、并联机构、机器人手、蛇形机器人与连续体机器人、软体机器人的驱动器、模块化机器人、仿生机器人、轮式机器人、水下机器人、飞行机器人和微纳机器人等在实际
《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
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
《机器学习》" 机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域. 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》周志华老师的《机
《半监督学习》是国际学术界论述半监督学习理论与方法*为详细、内容*为丰富的一部著作。《半监督学习》，数十位研究人员就半监督学习的各个方面阐述其研究成果，具体包含生成式模型、低密度分割、基于图的方法、表示的变换、半监督学习实践、视角六部分。
本书为中国自动化学会系统仿真专业委员会和中国系统仿真学会仿真技术应用专业委员会于2010年8月联合组织展开的’2010系统仿真技术及其应用学术会议(CCSSTA'20lO)的论文选编。 书中收录了会议论文150篇，是近年来系统仿真科学与技术在自然科学和社会科学各领域以及航空、航天、石油、化工、能源、国防、轻工等行业中应用的*成果，以及建模与仿真方法、复杂系统新领域等的*进展。 本书可供科研、设计部门和厂矿企业中系统仿真科学与技术的研究和应用人员以及高等学校相关专业师生参考。
人工智能是研究解释和模拟人类智能、智能行为及其规律的一门学科，建立智能信息处理理论，研制智能机器和智能系统，延伸和扩展人类智能。《BR》 本书共16章。第1～6章讨论人工智能的认知问题和自动推理，论述逻辑基础、约束推理、定性推理、基于案例的推理、概率推理；第7～14章重点讨论机器学习和知识发现，包括归纳学习、支持向量机、解释学习、强化学习、无监督学习、关联规则、进化计算、知识发现；第15章阐述主体计算；第16章讨论互联网智能。与本书第二版相比，增加了两章新内容。其他章节也作了较大的修改和补充。
