多標(biāo)記學(xué)習(xí)指一個樣本可能對應(yīng)多個語義標(biāo)記的學(xué)習(xí)框架，在文本分類、基因功能分類、圖像識別等領(lǐng)域廣泛存在。多標(biāo)記學(xué)習(xí)因其問題的復(fù)雜性及廣泛的應(yīng)用背景，得到了越來越多的重視與研究。多標(biāo)記學(xué)習(xí)的研究主要圍繞降低特征空間或標(biāo)記空間的復(fù)雜性，提高多標(biāo)記學(xué)習(xí)算法的精度而展開。本書主要介紹多標(biāo)記分類、多標(biāo)記特征降維、標(biāo)記關(guān)系分析及多標(biāo)

當(dāng)前，人工智能作為一項引領(lǐng)未來的顛覆性戰(zhàn)略技術(shù)，已在國家安全、國防軍事、社會治理、文化教育、醫(yī)療健康、家居娛樂等領(lǐng)域初露崢嶸，成為世界各國極其重視的核心競爭力技術(shù)之一。本書主要研究人工智能新技術(shù)、新構(gòu)想、新應(yīng)用，面向未來，從人工智能發(fā)展歷程、機(jī)器學(xué)習(xí)、感知認(rèn)知、人機(jī)交互、機(jī)器人、腦科學(xué)、"智能+"未來應(yīng)用，以及人工智能

本書主要利用控制論、代數(shù)圖論、矩陣論及偏微分方程等理論和方法,重點(diǎn)闡述了多智能體系統(tǒng)一致性和復(fù)雜動態(tài)網(wǎng)絡(luò)同步控制這兩個問題,主要討論以下幾類問題：多智能體系統(tǒng)的**-跟隨一致性問題;時滯復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的同步問題;Lurie型動態(tài)網(wǎng)絡(luò)的簇同步問題.

本書在簡要介紹人工智能發(fā)展歷程、世界各國人工智能戰(zhàn)略規(guī)劃之后，重點(diǎn)圍繞人工智能安全主題，提出人工智能安全體系架構(gòu)，討論了人工智能助力安全、人工智能內(nèi)生安全、人工智能衍生安全等相關(guān)內(nèi)容，并深入研究了人工智能安全倫理準(zhǔn)則。本書還詳細(xì)分析了人工智能行為體及其可能引發(fā)的安全問題，提出了人工智能保險箍的解決方案，并給出了人工智能

知識工程是創(chuàng)新方法的一種，是一個采用人工智能技術(shù)進(jìn)行文本理解閱讀，用知識圖譜進(jìn)行知識表達(dá)，并在知識圖譜上構(gòu)建的一個具有搜索、推薦、問答、輿情監(jiān)測和社區(qū)服務(wù)功能的系統(tǒng)。本書概括了知識管理和知識工程的各種概念，描述了人工智能技術(shù)在知識挖掘中的應(yīng)用發(fā)展趨勢及實現(xiàn)知識工程的云架構(gòu)技術(shù)，列舉了知識工程在幾個典型行業(yè)的應(yīng)用實例，展

知識圖譜作為當(dāng)前人工智能的重要方向之一，不僅被實驗室的研究者關(guān)注，更被各行各業(yè)的商業(yè)應(yīng)用所關(guān)注。知識圖譜是一個古老而又嶄新的課題，是知識工程在新時代的新形態(tài)。智能離不開知識。知識始終是人工智能的核心之一。本書按照知識表示、知識庫構(gòu)建、知識推理和知識應(yīng)用的基本脈絡(luò)，全面介紹有關(guān)知識圖譜的前沿技術(shù)。為便于理解和融會貫通，本

《HG/T5552-5555-2019：造紙工業(yè)用二氧化鈦、土壤修復(fù)用過氧化氫、高純氯化鍶和高純工業(yè)品硝酸（2019）》規(guī)定了造紙工業(yè)用二氧化鈦的要求、試驗方法、檢驗規(guī)則、標(biāo)志、標(biāo)簽、包裝、運(yùn)輸和貯存。《HG/T5552-5555-2019：造紙工業(yè)用二氧化鈦、土壤修復(fù)用過氧化氫、高純氯化鍶和高純工業(yè)品硝酸（2019）

k-均值算法是數(shù)據(jù)聚類的核心算法，是唯一入選數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的十大算法的聚類算法。在實際系統(tǒng)中使用的聚類算法基本就是k-均值算法�！秌-均值聚類》是第一部專門討論k-均值算法的著作，對k-均值算法的理論和方法、各類衍生算法、各種改進(jìn)方法進(jìn)行全面而系統(tǒng)地介紹。《k-均值聚類》共4章：第1章討論聚類問題和發(fā)展歷史；第2章介紹k

全書介紹了人工智能芯片相關(guān)的基礎(chǔ)領(lǐng)域知識，分析了人工智能處理面臨的挑戰(zhàn)，由此引出全書的重點(diǎn)：人工智能芯片的架構(gòu)設(shè)計、數(shù)據(jù)復(fù)用、網(wǎng)絡(luò)映射、存儲優(yōu)化以及軟硬件協(xié)同設(shè)計技術(shù)等領(lǐng)域前沿技術(shù)，書中還討論了當(dāng)前研究成果，并輔以實驗數(shù)據(jù)進(jìn)行比較分析，最后展望了人工智能芯片技術(shù)的發(fā)展方向。

以前，技術(shù)只是工程師操心的事；如今，技術(shù)是工程師、產(chǎn)品經(jīng)理、企業(yè)家共同操心的事，他們只有通力合作才能駕馭強(qiáng)大的技術(shù)，進(jìn)而取得商業(yè)上的成功。如今講人工智能的書大多屬于兩種類型：第一種面向廣大公眾進(jìn)行人工智能科普；第二種針對專業(yè)技術(shù)人員詳細(xì)講解人工智能的技術(shù)。這兩種書，產(chǎn)品經(jīng)理雖然都可以閱讀，但他們更迫切需要第三種——從商

當(dāng)前我們已經(jīng)進(jìn)入了智能與數(shù)據(jù)時代，因此，無論從事什么職業(yè)，我們都應(yīng)該對智能與數(shù)據(jù)方面的知識及應(yīng)用有所了解�；�于此，《智能與數(shù)據(jù)重構(gòu)世界》一書不僅對人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等相關(guān)的智能科技進(jìn)行了全面的介紹，還對智能科技非常重要的一些應(yīng)用場景進(jìn)行了分析探討，并給出了大量的實際案例，具有很強(qiáng)的科普性、實用性和啟發(fā)性。

《人工智能（AI）應(yīng)用從入門到精通》是一本人工智能應(yīng)用入門級讀物，全書分基礎(chǔ)篇和應(yīng)用篇兩個部分�；�礎(chǔ)篇包括人工智能的基本認(rèn)知、人工智能的關(guān)鍵技術(shù)、人工智能的基本要素、人工智能的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用和人工智能的倫理安全五部分內(nèi)容；應(yīng)用篇包括人工智能+教育、人工智能+醫(yī)療、人工智能+金融、人工智能+交通、人工智能+安防、人工智能+零售

智能的概念和內(nèi)容很多，其核心思想是模擬人或其他生物的神經(jīng)系統(tǒng)，實現(xiàn)各種運(yùn)算和操作過程，尤其是人的智能操作�！禕R》本書由四部分組成，第一部分是概論，討論智能計算的類型、特征、發(fā)展過程和應(yīng)用問題，并介紹和其他學(xué)科的關(guān)系問題。這些學(xué)科主要是生命科學(xué)、信息科學(xué)等。第二部分是算法篇，介紹智能計算中多種不同類型的算法，詳細(xì)介紹它

本書以一個彩票預(yù)測的實戰(zhàn)項目開發(fā)為主線，詳細(xì)介紹了爬蟲基礎(chǔ)、概率論、時間序列、深度學(xué)習(xí)等熱門的人工智能技術(shù)及TensorFlow+Keras這種主流的深度學(xué)習(xí)框架的使用方法。本書分為8章，涵蓋的主要內(nèi)容有深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)抓取與存儲、概率論基礎(chǔ)、時間序列、深度學(xué)習(xí)框架簡介及環(huán)境安裝、深度學(xué)習(xí)原理、Keras入門、福彩3

本書分四部分介紹深度學(xué)習(xí)算法模型及相關(guān)應(yīng)用實例。第一部分介紹在深度學(xué)習(xí)中必備的一些數(shù)學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識。第二部分介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度強(qiáng)化網(wǎng)絡(luò)等經(jīng)典模型，并對每種模型從原理、結(jié)構(gòu)、優(yōu)化等方面進(jìn)行論述。第三部分介紹深度學(xué)習(xí)中常用的優(yōu)化方法及訓(xùn)練技巧。第四部分結(jié)合實踐來介紹深度學(xué)習(xí)在計算機(jī)視覺、模式識別中

本書較為系統(tǒng)地講解了用戶體驗設(shè)計師的職能及價值體現(xiàn)的方法，由點(diǎn)到面地分析了用戶體驗設(shè)計的方法與技巧，目的是讓讀者能夠全方位地進(jìn)行學(xué)習(xí)，使自己在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)變化如此迅速的當(dāng)下不被淘汰。 全書分為8章。第1章對用戶體驗的概念、用戶體驗設(shè)計師的職責(zé)與價值等內(nèi)容進(jìn)行了分析；第2章主要對App設(shè)計中的基礎(chǔ)規(guī)范進(jìn)行了系統(tǒng)全面的講解

本書主要討論在智能經(jīng)濟(jì)的浪潮下，人工智能技術(shù)與區(qū)塊鏈技術(shù)的范式變革與產(chǎn)業(yè)應(yīng)用，以及如何從數(shù)字經(jīng)濟(jì)學(xué)視角理解智能經(jīng)濟(jì)發(fā)展的商業(yè)邏輯變化和它所帶來的商業(yè)認(rèn)知升級。全書包括從信息技術(shù)到智能經(jīng)濟(jì)、區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用與場景、人工智能技術(shù)應(yīng)用與場景、智能經(jīng)濟(jì)時代的商業(yè)趨勢四部分，共20講內(nèi)容。 本書通過跨學(xué)科研究，構(gòu)建了一整套認(rèn)知人工

本書的主要內(nèi)容包括控制系統(tǒng)的一般概念、連續(xù)時間線性和非線性系統(tǒng)輸入/輸出模型、連續(xù)時間系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析、連續(xù)時間系統(tǒng)的性能分析、常規(guī)控制器的設(shè)計方法以及離散控制系統(tǒng)的基本理論。為便于讀者盡快掌握自動控制“從思路到代碼”的實現(xiàn)過程，書中還給出了針對他勵直流電機(jī)的基于MATLAB控制理論實踐部分。

隨著人工智能技術(shù)在越來越多的行業(yè)中應(yīng)用，諸多問題也隨之而來，最主要的問題在于人工智能技術(shù)與行業(yè)的結(jié)合深度不足。在大多數(shù)情況下，人工智能技術(shù)只能解決表層的行業(yè)問題，對于深層的業(yè)務(wù)問題賦能不足。當(dāng)前急需探索人工智能技術(shù)與行業(yè)結(jié)合的方法與模式。本書結(jié)合了筆者構(gòu)建人工智能產(chǎn)品的實際經(jīng)驗，從人工智能產(chǎn)品流程、行業(yè)能力模型、人工智

本書重點(diǎn)介紹了經(jīng)典控制理論的基本概念和基本方法，全書共分為7章，主要包括緒論、控制系統(tǒng)的數(shù)學(xué)建模、時域響應(yīng)分析、穩(wěn)態(tài)誤差分析、根軌跡法、頻域分析方法和控制系統(tǒng)的校正，覆蓋了傳遞函數(shù)的定義、穩(wěn)定性判據(jù)、根軌跡分析方法、時域和頻域響應(yīng)分析方法以及系統(tǒng)校正方法。此外本書還結(jié)合MATLAB的控制系統(tǒng)仿真功能加入了一些仿真實例，