《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)導論》共5章，第1章主要介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、微分系統(tǒng)穩(wěn)定性理論和泛函分析的基本理論和概念；第2章介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本模型及算法；第3章介紹后期比較熱門的三種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、細胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與雙向聯(lián)想（BAM）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型及動力學問題；第4章介紹復雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及動力學問題；第5章介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用

本書簡明扼要地闡述了自動控制的基本理論與應(yīng)用。全書共分九章：前八章著重介紹經(jīng)典控制理論及應(yīng)用的主要方面，最后一章介紹現(xiàn)代控制理論中的狀態(tài)空間分析及綜合法。本書精選了由胡壽松主編的《自動控制原理(第六版)》中的主要內(nèi)容，強化了工程應(yīng)用背景，系統(tǒng)介紹了現(xiàn)代MATLAB應(yīng)用技術(shù)，包括建模、時域分析、根軌跡繪制、頻域分析、前饋

本書用豐富的圖示和實驗，將物體的自動理解技術(shù)和機器學習的理論相結(jié)合，以實現(xiàn)物體的自動理解技術(shù)為主線，以機器學習的理論作為主要方法，結(jié)合實例逐步深入地介紹了機器學習相關(guān)理論。主要內(nèi)容包括特征提取、三維網(wǎng)格分割、三維場景重建、三維模型功能性分析等，涵蓋了目前常用的主流的各種學習方法。本書結(jié)構(gòu)緊湊，內(nèi)容逐步深入，同時包含大量

隨著信息爆炸產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)時代的來臨，數(shù)據(jù)中所蘊含的價值將會對人類社會產(chǎn)生直接的，全面的，甚至是革命性的影響。因此，在大數(shù)據(jù)背景下，有效地分析，組織和使用各類數(shù)據(jù)，將對科技進步以及經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生巨大的推動作用，孕育出前所未有的機遇。針對大數(shù)據(jù)技術(shù)體系架構(gòu)，本著作總結(jié)出在大數(shù)據(jù)處理流程中，所面臨不同層面的問題及其相互關(guān)系，

本書從仿生學的角度,闡述AI面臨的挑戰(zhàn)和前沿研究方向,同時融入作者在AI研究中部分最新成果。反映了人工智能發(fā)展的最新動態(tài)，為生物信息學或其他學科的特征分析提供手段和方法，為研究和開發(fā)更高層次的human-like智能打下基礎(chǔ)。本書強調(diào)新視野、先進性、實用性和可讀性，書中涉及的經(jīng)典例子和算法都將提供程序?qū)崿F(xiàn)，附在隨書光盤

《基于逼近論的多模態(tài)信息表示》從逼近論角度，由最基本的線性無關(guān)函數(shù)基（插值基、奇異值分解、主成分分析）出發(fā)，到正交函數(shù)基（傅里葉變換、小波基），再到一般通用逼近算子（人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），延伸至過完備基（壓縮傳感、稀疏表示），最后實現(xiàn)分層特征表示（深度學習）。通過基函數(shù)表示信息的思想貫穿始終，作者希望由此啟發(fā)讀者更進一步思考

本書對日常生活中的交互現(xiàn)象、交互設(shè)計基礎(chǔ)概念、如何進行交互設(shè)計、交互設(shè)計的基本程序和實用的方式方法、交互設(shè)計師的重要性、交互設(shè)計成功與否的可用性測試、交互技術(shù)的發(fā)展歷程以及交互設(shè)計案例等方面進行了深入淺出的闡述。書中圖文并茂，緊跟交互設(shè)計流行趨勢，對高等院校設(shè)計、心理學、管理、營銷等專業(yè)的老師和學生；對各行業(yè)內(nèi)從事品牌

自然計算是國際上一個新的計算領(lǐng)域研究熱點。本書為國內(nèi)第一部以自然計算為主要內(nèi)容的專著。第一部分首先對傳統(tǒng)的自然計算方法-人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、進化計算、模糊系統(tǒng)等簡要回顧并介紹其最新的進展情況。第二部分從第二章開始到第七章重點介紹生物啟發(fā)的計算、物理啟發(fā)的計算、化學啟發(fā)的計算等重要的新興的自然計算方法及體系。第三部分介紹與自然

交互設(shè)計是一個正在快速發(fā)展的新興行業(yè)，它包含界面、產(chǎn)品架構(gòu)、信息邏輯、人機交互、用戶體驗等方面的內(nèi)容。越來越多的互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的從業(yè)人員關(guān)注到了交互設(shè)計，越來越多的軟件產(chǎn)品項目組開始配備專職的交互設(shè)計師�！督换ピO(shè)計那些事兒》從實踐出發(fā)，系統(tǒng)地介紹了交互設(shè)計的概念、職責要求、知識體系、工作思路、設(shè)計技巧，并系統(tǒng)介

《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學習》是一本介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學習算法基本原理及相關(guān)實例的書籍，它不是教科書，作者已盡量把公式減少到極少，以適應(yīng)絕大部分人的閱讀基礎(chǔ)和知識儲備。《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學習》涵蓋了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究歷史、基礎(chǔ)原理、深度學習中的自編碼器、深度信念網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，這些算法都已在很多行業(yè)發(fā)揮了價值。 《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與

20世紀50年代以來，人工智能出現(xiàn)了符號主義、連接主義和行為主義等主導性研究范式。理論界普遍認為，人工智能已經(jīng)超越了現(xiàn)有的范式理論，逐步形成了一種融合的趨勢。然而，如何對人工智能各研究范式進行融合以及在什么樣的基礎(chǔ)上進行融合，這一難題成為人工智能理論進一步發(fā)展的瓶頸所在。本書從貫穿整個人工智能發(fā)展過程的兩條主要線索--

不確定性知識處理是人工智能領(lǐng)域最基本的研究問題�！恫淮_定性知識處理的基本理論與方法》對知識表示和推理、不確定性知識處理（亦簡稱不確定性處理）的基本理論與方法進行了全面、系統(tǒng)的闡述，內(nèi)容包括知識表示與推理方法、不確定性知識處理的經(jīng)典理論與方法、貝葉斯網(wǎng)推理與學習方法、粗糙集理論等四部分。 《不確定性知識處理的基本理論與

書中介紹了針對不同情況的多種分類和聚類算法，如信任C均值聚類算法，信任K近鄰分類器和不完整數(shù)據(jù)信任分類器等。通過對多個信任分類器輸出的融合能夠得到更全面可靠的信息，提高目標識別準確性。針對多源多時相信息融合，發(fā)展了動態(tài)證據(jù)推理，不僅可對目標實時識別，還能對目標變化準確檢測判斷。

大規(guī)模強化學習

人工智能及其演化

谷歌AlphaGO戰(zhàn)勝李世石，標志著機器智能向人類智能的領(lǐng)地又邁進了偉大的一步。而“互聯(lián)網(wǎng)”向“智能”時代的躍遷，也昭示新智能時代即將到來。2016年，恰逢人工智能誕生60周年，《新智元：機器人類=超智能時代》是人工智能技術(shù)和產(chǎn)業(yè)狂飆突進的見證，為讀者打開人工智能世界的一

《控制工程手冊》分上、下兩冊，本書是上冊，包括4篇內(nèi)容。第1篇是自動檢測儀表，內(nèi)容包括測量技術(shù)基礎(chǔ)，溫度、壓力、流量、物位測量儀表，在線分析儀表，機械量測量儀表，顯示儀表，執(zhí)行機構(gòu)和控制閥，后還介紹了防爆安全技術(shù)。第2篇是計算機控制系統(tǒng)，內(nèi)容包括可編程控制器PLC、集散控制系統(tǒng)DCS、安全儀表系統(tǒng)SIS、成套專用控制系

《控制工程手冊》分上、下兩冊，本書是下冊，包括4篇內(nèi)容。第5篇工業(yè)過程控制，內(nèi)容包括典型單元過程控制以及煉油、石化、發(fā)電、鋼鐵、冶金、造紙、輕工、制藥等生產(chǎn)過程控制。第6篇工業(yè)裝備控制，內(nèi)容包括數(shù)控系統(tǒng)、工業(yè)機器人、工程機械自動控制、軌道交通控制。第7篇企業(yè)能源管理，內(nèi)容包括企業(yè)能源管理技術(shù)及其在鋼鐵、石化、水泥、有色

作為一類具有廣泛應(yīng)用背景的非線性動力系統(tǒng)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性和同步控制是其應(yīng)用和設(shè)計的基礎(chǔ)。本書致力于系統(tǒng)介紹時滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性與同步控制理論在近年來取得的最新成果。主要內(nèi)容涉及到：根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的演化機制和內(nèi)在規(guī)律，建立切合實際的時滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，運用Lyapunov穩(wěn)定性理論、線性矩陣不等式技術(shù)、劃分時滯方法、規(guī)范型

本書第一版（2004年）創(chuàng)建了"知識系統(tǒng)工程"這一新的學科分支，將知識管理中的基于信息技術(shù)與基于組織行為的知識管理思想與方法綜合集成，兼顧知識管理里與知識處理（知識運作），形成新的理念和視角。近十年來，社會經(jīng)濟發(fā)展對知識的應(yīng)用和創(chuàng)新提出新的更大更高的需求，移動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等的發(fā)展以及智能科學與技術(shù)的深