《人工智能導(dǎo)論》作為大學(xué)通識(shí)課程教材，共設(shè)計(jì)了九章內(nèi)容。第一章介紹了人工智能的含義、發(fā)展歷程和應(yīng)用。第二章至第七章分別介紹機(jī)器學(xué)習(xí)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)、智能語音、計(jì)算機(jī)視覺、專家系統(tǒng)等人工智能重點(diǎn)技術(shù)領(lǐng)域的相關(guān)知識(shí)。第八章列舉了人工智能在醫(yī)療、交通、工業(yè)、家居等多方面的應(yīng)用。第九章討論了人工智能的未來發(fā)展趨勢。本書

本書是高校計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、軟件工程、大數(shù)據(jù)科學(xué)與技術(shù)等專業(yè)的Hadoop相關(guān)課程的教材。本書主要內(nèi)容包括Hadoop基礎(chǔ)知識(shí)、Hadoop安裝與配置管理、HDFS技術(shù)、MapReduce技術(shù)、HadoopI/O操作、HBase技術(shù)、ZooKeeper技術(shù)、分布式數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)Hive、分布式數(shù)據(jù)分析工具Pig、Hado

本書共5章，主要介紹基于經(jīng)典控制理論與現(xiàn)代控制理論的控制器設(shè)計(jì)基本方法，包括經(jīng)典控制理論基礎(chǔ)、現(xiàn)代控制理論基礎(chǔ)、直線一級(jí)倒立擺控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)以及飛行器控制系統(tǒng)半物理仿真實(shí)驗(yàn)等內(nèi)容，是學(xué)生進(jìn)行實(shí)驗(yàn)研究的直接參考資料和實(shí)驗(yàn)要求資料。書中附有實(shí)驗(yàn)中可能經(jīng)常使用的工具軟件的簡要說明。 本書可作為高等學(xué)校自動(dòng)控制類和航空航天

大數(shù)據(jù)可視化實(shí)戰(zhàn)涵蓋了大數(shù)據(jù)可視化實(shí)戰(zhàn)的主流內(nèi)容，完全按照大數(shù)據(jù)可視化的完整流程進(jìn)行講解，內(nèi)容包括大數(shù)據(jù)可視化的基本概念、技術(shù)和工具，使用集搜客軟件和八爪魚軟件實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)獲取和運(yùn)用Excel軟件進(jìn)行大數(shù)據(jù)預(yù)處理，介紹了三種不同可視化工具Tableau、Xcelsius和Python進(jìn)行大數(shù)據(jù)可視化的基本用法。本書遵

本書共10章，分別討論和介紹了計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、組成，系統(tǒng)的描述與分析，控制器的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，控制計(jì)算機(jī)的特點(diǎn)，接口技術(shù)以及系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與應(yīng)用，計(jì)算機(jī)分布式控制系統(tǒng)。

伺服系統(tǒng)是用來精確地跟隨或復(fù)現(xiàn)某個(gè)過程的反饋控制系統(tǒng)，該系統(tǒng)可使物體的位置、方位、狀態(tài)等的輸出被控制量能夠跟隨輸入目標(biāo)（或給定值）的變化而變化。本書以伺服系統(tǒng)為對(duì)象，在闡述伺服系統(tǒng)原理、電力電子器件和檢測元件等基礎(chǔ)上，從伺服系統(tǒng)發(fā)展的角度出發(fā)，系統(tǒng)地介紹了步進(jìn)式伺服系統(tǒng)、直流伺服系統(tǒng)、交流伺服系統(tǒng)等的原理及應(yīng)用。本書在

意大利學(xué)者AlbertoIsidori所著的兩卷本NonlinearControlSystems是非線性控制理論的經(jīng)典著作，系統(tǒng)地總結(jié)了20世紀(jì)70年代以來非線性控制理論研究中出現(xiàn)的主要理論和方法，特別強(qiáng)調(diào)微分幾何理論在確定性非線性控制系統(tǒng)中的應(yīng)用。第1卷側(cè)重于基礎(chǔ)理論，其中第1章和第2章針對(duì)仿射非線性系統(tǒng)，從向量場、

本書研究的靈感來自于近期的強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RL)和信息物理系統(tǒng)(CPS)領(lǐng)域的發(fā)展。RL植根于行為心理學(xué)，是機(jī)器學(xué)習(xí)的主要分支之一。不同于其他機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)），RL的關(guān)鍵特征是其獨(dú)特的學(xué)習(xí)范式，即試錯(cuò)。與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，深度RL變得如此強(qiáng)大，以至于許多復(fù)雜的系統(tǒng)可以被人工智能智能體在超人的水平上自動(dòng)

本書采用“理論+實(shí)戰(zhàn)”的形式編寫，將企業(yè)需求分解為單獨(dú)的項(xiàng)目，全面系統(tǒng)地講解了Hadoop大數(shù)據(jù)的相關(guān)知識(shí)及應(yīng)用。全書共12個(gè)項(xiàng)目，首先介紹了大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展、Hadoop生態(tài)圈的組成、Hadoop集群部署、采集數(shù)據(jù)上傳到HDFS；接著具體介紹了為提高集群的可持續(xù)服務(wù)，在分布式協(xié)調(diào)組件ZooKeeper的協(xié)助下，部署H

全書內(nèi)容可分為四個(gè)部分，列10章。主要內(nèi)容：多自由度系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型、機(jī)器人系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型、行走式機(jī)械系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型、轉(zhuǎn)子系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型、變質(zhì)量系統(tǒng)與航天器動(dòng)力學(xué)建模、動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)控制、動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)仿真、動(dòng)力學(xué)測試與信號(hào)處理等。本書適用于機(jī)械工程、車輛工程、航天器設(shè)計(jì)、地質(zhì)裝備工程、力學(xué)、土木工程、資源與環(huán)境工程等專業(yè)。重點(diǎn)