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
人工智能 (AI) 时代已悄然而至，然而对 AI 伦理学的研究却刚刚起步。与以往的技术革命不同，AI 有望在多个领域取代人类，但也有伤害人类的潜在风险。为防止对AI技术的滥用，我们在复杂性变得不可控之前，必须把糟糕的情况都预想到、分析到。 《人工智能伦理》从人工智能的关键内容（包括图灵测试、数据、知识、机器学习、自我意识等）出发，尽可能地用朴素的语言讲清楚复杂的概念，揭示出各种AI伦理问题以唤起读者的思考。本书基于大量真实数据，阐述了和平、合理发展 AI 技术的伦理思想，对 AI 技术可能引发的某些社会问题（如技术失业、两性平等）也做了剖析。
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
机器学习系统既复杂又独特。复杂是因为它们由许多不同的组件组成，并涉及许多不同的领域。之所以说独特，是因为它们依赖于数据，不同用例之间的数据差异很大。在本书中，您将学习一种整体的方法来设计可靠、可伸缩、可维护的ML系统，并能适应不断变化的环境和业务需求。 作者Chip Huyen是Claypot AI的联合创始人，她考虑了每个设计决策 比如如何处理和创建训练数据，使用哪些功能，多久再训练一次模型，以及监控什么 在它如何帮助整个系统实现其目标的背景下。本书中的迭代框架使用了大量参考文献支持的实际案例研究。
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。
本书的目的是考虑大型且具有挑战性的多阶段决策问题，这些问题原则上可以通过动态规划和*控制来解决，但它们的精确解决方案在计算上是难以处理的。本书讨论依赖于近似的解决方法，以产生具有足够性能的次优策略。这些方法统称为增强学习，也可以叫做近似动态规划和神经动态规划等。 本书的主题产生于*控制和人工智能思想的相互作用。本书的目的之一是探索这两个领域之间的共同边界，并架设一座具有任一领域背景的专业人士都可以访问的桥梁。
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。
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。
本书是山东大学机器人研究中心在四足机器人领域多年研究成果的总结，系统介绍了液压驱动四足仿生机器人的基本理论和主要关键技术。主要内容包括：四足仿生机器人的概述；四足仿生机器人的机构设计；四足仿生机器人的运动学和动力学建模；四足仿生机器人的静步态规划与控制；四足仿生机器人的动步态规划与控制；四足仿生机器人的环境感知、识别与导航；四足仿生机器人的机载液压动力系统设计；四足仿生机器人的控制系统设计；四足仿生机器人的主动柔顺运动控制；四足仿生机器人的物理样机集成与实验验证。
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
本书介绍语音合成的原理和针对汉语的各项合成技术，以及应用的范例。全书分基础篇和专题篇两大部分。基础篇介绍语音合成技术的发展历程和作为语音合成技术基础的声学语音学知识，尤其是作者获得的相关研究成果(填补了汉语语音学知识中的某些空白)，并对各种合成器的工作原理和基本结构进行系统的阐述。专题篇结合近十年来国内外技术发展的热点和方向，讨论韵律分析与建模、数据驱动的语音合成方法、语音合成数据库的构建技术、文语转换系统的评估方法、语音合成技术的应用等。
利用机器翻译技术实现不同语言之间的自由交流始终是令人期待的计算机应用之一。本书全面回顾了近30年来机器翻译的技术发展历程，遵循机器翻译技术的发展脉络，对基于统计和基于端到端深度学习的机器翻译关键技术及原理进行了深入讲解，力求做到简洁明了、全面透彻、图文结合。此外，本书着重介绍了近年来机器翻译领域的科研热点及其结果，旨在帮助读者全面了解机器翻译的前沿研究进展和关键技术。本书可供计算机相关专业高年级本科生及研究生学习使用，也可作为自然语言处理，特别是机器翻译相关研究人员的案边手册。
本书基于作者多年来承担国家重大型号工程及其他*项目取得的研究成果，对空间机器人相关理论和方法进行系统、深入的论述，包括运动学及动力学建模、耦合特性、参数辨识、非完整路径规划、动力学奇异回避、非合作目标测量、自主捕获控制、协调控制、仿真及实验验证等。本书理论与实际紧密结合，对于航天器维修维护、空间站建设、太空垃圾清理等所涉及的空间机器人技术具有很强的支撑作用。本书可作为高等院校相关专业研究生和高年级本科生的教材，也可供从事空间机器人技术研究及应用的研发人员及工程技术人员参考。
《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
本书阐述了社会机器学习的概念，系统总结了机器学习、社会计算等相关理论与方法并将两者有机融合，将大数据分析、深度机器学习、复杂网络分析等*的理论和方法应用到社会计算中，重点研究和解决了社会机器学习中的聚类学习、关联学习、角色学习、行为学习、弱项学习和异常学习等问题，针对每类研究问题分别从"问题-概念-模型-算法-实验"进行系统研究，提出了许多创新的理论、技术和方法，针对实际问题给出解决思路和实验验证，具有重要的理论创新和应用创新，是作者多年工作和实践的总结，对从事该领域的相关研究者具有重要的借鉴意义。
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。
《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
《百面机器学习 算法工程师带你去面试》 人工智能领域正在以超乎人们想象的速度发展，本书赶在人工智能彻底占领世界之前完成编写，实属万幸。 书中收录了超过100道机器学习算法工程师的面试题目和解答，其中大部分源于Hulu算法研究岗位的真实场景。本书从日常工作、生活中各种有趣的现象出发，不仅囊括了机器学习的基本知识，而且还包含了成为出众算法工程师的相关技能，更重要的是凝聚了笔者对人工智能领域的一颗热忱之心，旨在培养读者发现问题、解决问题、扩展问题的能力，建立对机器学习的热爱，共绘人工智能世界的宏伟蓝图。 不积跬步，无以至千里 ，本书将从特征工程、模型评估、降维等经典机器学习领域出发，构建一个算法工程师必-备的知识体系；见神经网络、强化学习、生成对抗网络等新科研进展之微，知深度学习领域胜败兴衰之
