本書根據(jù)企業(yè)實際生產(chǎn)需要，結(jié)合典型項目，以實用、易用為目的，深入淺出地介紹了西門子人機界面組態(tài)與應用的實用技術。本書采用“項目導向、任務驅(qū)動”的形式，設計了HMI組態(tài)與調(diào)試入門、小車移動監(jiān)控系統(tǒng)、水泵控制監(jiān)控系統(tǒng)、剪板機控制監(jiān)控系統(tǒng)、多電機功能監(jiān)控系統(tǒng)和飲料生產(chǎn)線監(jiān)控系統(tǒng)6個項目，共30個任務，每個任務附有大量的圖片說

本書結(jié)合機械大類各專業(yè)及相近專業(yè)的發(fā)展和教學需要，較為系統(tǒng)地介紹了機械控制工程的基本內(nèi)容。全書共由三個模塊組成，即經(jīng)典控制理論、離散控制系統(tǒng)、現(xiàn)代控制理論，各模塊基本獨立，其中經(jīng)典控制理論為基本部分。全書共9章，主要內(nèi)容有緒論、控制系統(tǒng)的數(shù)學模型、時域分析、根軌跡法、頻域分析、穩(wěn)定性分析、綜合與校正，以及離散控制系統(tǒng)分

本書本著培養(yǎng)高職學生的人工智能基本素養(yǎng)、人工智能思維和人工智能應用實踐能力的目標，內(nèi)容選取符合高職學生的特點，強調(diào)人工智能的通識性、典型性和實用性，具有可操作性。本書選取了涵蓋人工智能領域的多個典型案例，采用項目化模式構(gòu)建教學案例，突出實踐。每個案例由循序漸進的遞進式任務組成，支持課堂分層次教學實施。全書共分7章，主要

本書重點分析非線性時滯系統(tǒng)的迭代學習控制方案設計及其穩(wěn)定性分析問題。內(nèi)容包括：不確定時變參數(shù)化非線性時滯系統(tǒng)迭代學習控制、非參數(shù)化非線性時滯系統(tǒng)迭代學習控制、控制方向未知的非線性時滯系統(tǒng)迭代學習控制、基于觀測器的非線性時滯系統(tǒng)迭代學習控制、機械臂系統(tǒng)自適應迭代學習控制等。

本書從圖劃分的視角系統(tǒng)介紹基于圖論的機器學習方法，包括機器學習中的三類基本學習問題：無監(jiān)督、半監(jiān)督和監(jiān)督學習問題，同時考慮協(xié)同正則化、多重正則化和路徑傳播對基于圖論的學習方法進行了拓展。通過大量的實驗驗證，本書提供的方法合理有效，算法效率顯著提高。

本書主要利用魯棒控制理論和隨機系統(tǒng)理論研究了噪聲環(huán)境下多智能體系統(tǒng)的協(xié)同控制問題。具體包括噪聲環(huán)境下異構(gòu)多智能體系統(tǒng)的一致性，持續(xù)干擾下多智能體系統(tǒng)的一致性，噪聲環(huán)境下多智能體系統(tǒng)的旋轉(zhuǎn)運動和對抗編隊控制，最后簡要介紹了噪聲環(huán)境下分數(shù)階多智能體系統(tǒng)的一致性。

本套書包含：《深度學習從基礎到實踐(上、下冊)》《圖神經(jīng)網(wǎng)絡》。

本書著重從方法論角度對基于知識圖譜的可解釋人工智能的相關研究進行分類梳理，并挑選了智能推薦、問答對話、關系推理等三個具有代表性的人工智能任務，在每個任務下遴選出近年來有具有里程碑意義的典型研究成果，詳細介紹基于知識圖譜的可解釋人工智能的理論模型和應用情況。本書既涵蓋了大量經(jīng)典算法，又引入了近年來在該領域研究中涌現(xiàn)出的新

本書在歸納分析國內(nèi)外關于多智能體系統(tǒng)分布式優(yōu)化控制算法的基礎上，研究了針對外部干擾、系統(tǒng)未建模動態(tài)、系統(tǒng)狀態(tài)受限、固定時間內(nèi)系統(tǒng)穩(wěn)定等具體需求的高階非線性多智能體系統(tǒng)的分布式控制器設計。主要內(nèi)容包括：設計基于神經(jīng)網(wǎng)絡的自適應控制算法，利用神經(jīng)網(wǎng)絡的萬能逼近能力對系統(tǒng)內(nèi)的未建模動態(tài)進行估計，并通過設計神經(jīng)網(wǎng)絡自適應律和自

本書全面詳盡地介紹了人工智能從誕生開始以來將如何塑造我們的世界和社會。通過色彩豐富、有趣的插圖，和通讀易懂的文字，生動地介紹了人工智能的方方面面。清晰地介紹了人工智能的起源、歷史、應用情況、技術局限和未來展望，并通過一些簡單、實用的科普知識，以生活場景作為切入點，以真實發(fā)生的事例作為例證，介紹了“圖靈測試”“中國房間”