本書的特色體現(xiàn)在針對切換時滯系統(tǒng)的鎮(zhèn)定問題,提出同時構(gòu)建切換率及反饋控制器鎮(zhèn)定切換時滯系統(tǒng)的有效方法,并將該系列方法應(yīng)用到具有網(wǎng)絡(luò)通訊的切換系統(tǒng)控制中。
本書首先通過圖文、視頻等方式帶領(lǐng)讀者體驗身邊的人工智能技術(shù)應(yīng)用,使讀者初步了解人工智能,然后引領(lǐng)讀者認識人工智能關(guān)鍵技術(shù)及應(yīng)用,并使用手機APP實際操作不同領(lǐng)域(如設(shè)備故障智能排查、刷臉支付、拍照視物、同聲翻譯、導(dǎo)航路徑規(guī)劃等)中人工智能的應(yīng)用,以加深對人工智能知識的理解。本書的主要內(nèi)容包括體驗與認識身邊的人工智能技術(shù)
《自動控制原理(第2版)》主要內(nèi)容包括控制系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型,線性系統(tǒng)的時域分析法、根軌跡法、頻域分析法、綜合與校正,非線性系統(tǒng)的分析,線性離散系統(tǒng)的分析。本書著重于基本概念、基本理論和基本分析方法,并附加學(xué)習(xí)資源,掃描書中的二維碼可隨時完成基本測試題練習(xí)并查看參考答案。本書在國家智慧教育公共服務(wù)平臺有配套在線課程,可供讀
本書的主體內(nèi)容包括機器學(xué)習(xí)概念與特征工程、機器學(xué)習(xí)技術(shù)、模型關(guān)系管理,其中,模型關(guān)系管理部分主要介紹了弱集成學(xué)習(xí)、強集成學(xué)習(xí)和混合專家模型。弱集成學(xué)習(xí)是指使用機器學(xué)習(xí)中的弱分類器實現(xiàn)模型準確度和穩(wěn)定性之間的平衡。強集成學(xué)習(xí)是指協(xié)同特征工程與強分類器形成強集成學(xué)習(xí)環(huán)境;旌蠈<夷P褪侵竿ㄟ^神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計形成深
在人工智能發(fā)展的漫長歷程中,如何讓機器學(xué)會創(chuàng)作一直被視為難以逾越的天塹,創(chuàng)造力也因此被視為人類與機器最本質(zhì)的區(qū)別之一。然而,人類的創(chuàng)造力也終將賦予機器創(chuàng)造力,把世界送入智能創(chuàng)作的新時代。人工智能繪畫作品的奪冠、超級聊天機器人ChatGPT的出現(xiàn),無疑拉開了智能創(chuàng)作時代的序幕。從機器學(xué)習(xí)到智能創(chuàng)造,從PGC、UGC到AI
本書以“行業(yè)應(yīng)用案例”貫穿課程,每個單元以相關(guān)行業(yè)中的真實企業(yè)應(yīng)用案例為基礎(chǔ),涉及制造、交通、電商、財會、傳媒、金融、互聯(lián)網(wǎng)、文旅等多個傳統(tǒng)行業(yè),在此過程中培養(yǎng)學(xué)生人工智能意識、人工智能技術(shù)應(yīng)用等綜合職業(yè)能力。本書共含12個知識單元,系統(tǒng)講解了人工智能基礎(chǔ)知識及其應(yīng)用,并通過人工智能技術(shù)在各專業(yè)場景下的應(yīng)用案例,解答“
《人工智能基礎(chǔ)項目教程》采用項目教程的編排方式,實現(xiàn)了基于工作過程、項目教學(xué)的理念。本書共由8個項目組成:人工智能概論、人工智能數(shù)據(jù)預(yù)處理、云計算下的人工智能、人工智能基礎(chǔ)知識、人工智能技術(shù)在交通系統(tǒng)中的應(yīng)用、人工智能編程入門、人工智能框架技術(shù)、人工智能的行業(yè)應(yīng)用。本書內(nèi)容豐富,結(jié)構(gòu)清晰,通過具體的實例對人工智能的概念
2017年,國務(wù)院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》,要求中小學(xué)開設(shè)人工智能相關(guān)課程,并提倡以計算思維為指導(dǎo),將信息技術(shù)課程從技術(shù)導(dǎo)向轉(zhuǎn)換為科學(xué)導(dǎo)向。因此,機器學(xué)習(xí)作為人工智能技術(shù)的內(nèi)核,走入我國廣大中小學(xué)生的課堂是科技發(fā)展的必然選擇!禕R》本書共11章,系統(tǒng)地介紹機器學(xué)習(xí)模型中常見的白盒和黑盒模型,以及這些模型統(tǒng)一的框
本書兼顧機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、經(jīng)典方法和深度學(xué)習(xí)方法,對組成機器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識和基本算法進行了比較細致的介紹,對廣泛應(yīng)用的經(jīng)典算法如線性回歸、邏輯回歸、樸素貝葉斯、支持向量機、決策樹和集成學(xué)習(xí)等算法都給出了深入的分析并討論了無監(jiān)督學(xué)習(xí)的基本方法,對深度學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)進行了全面的敘述,比較深入地討論了反向傳播算法、多層感知機、C
本書是人工智能專業(yè)最基礎(chǔ)最全面的高校教材,作者陸汝鈐院士系中國科學(xué)院數(shù)學(xué)與系統(tǒng)科學(xué)研究院數(shù)學(xué)研究所研究員。在知識工程和基于知識的軟件工程方面做了系統(tǒng)的、創(chuàng)造性的工作,是我國該領(lǐng)域研究的開拓者之一。倡導(dǎo)并主持完成了以軟件的機械化生成和移植為目標的系列軟件計劃(XR計劃),推動了當時國產(chǎn)機軟件缺乏問題的解決。本書首次把異構(gòu)