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群體智能算法是一類源于自然現(xiàn)象與社會規(guī)律啟發(fā)的智能算法，是當(dāng)前人工智能方法的重要組成部分。本書從群體智能算法的基本特征入手，介紹了常見的群體智能算法及其理論基礎(chǔ)研究的三大內(nèi)容：數(shù)學(xué)模型、收斂性與時間復(fù)雜度，詳細闡述了粒子群優(yōu)化算法、蟻群優(yōu)化算法、鴿群優(yōu)化算法、頭腦風(fēng)暴算法與煙花算法的數(shù)學(xué)模型、收斂性分析與時間復(fù)雜度分析

"《融合數(shù)字電路與存內(nèi)計算的高能效神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器（英文版）》從純數(shù)字電路和融合存內(nèi)計算的高能效神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器兩個角度開展了四項主要的研究工作。在數(shù)字電路神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器層面，一方面針對傳統(tǒng)架構(gòu)數(shù)據(jù)復(fù)用優(yōu)化不充分的問題，提出了針對特定卷積核優(yōu)化的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器KOP3。另一方面，針對不規(guī)則稀疏網(wǎng)絡(luò)壓縮技術(shù)引起的顯著額外

"本書從人工智能時代大學(xué)生應(yīng)具備的基礎(chǔ)素養(yǎng)出發(fā)，緊密圍繞任務(wù)案例闡述生成式人工智能（AIGC）如何輔助學(xué)習(xí)、工作、科研、生活等方面，主要內(nèi)容包括了解生成式人工智能、熟練使用“提示詞”與AI高效溝通、AIGC助力“輕松”工作、AIGC輔助“高效”學(xué)習(xí)、AIGC創(chuàng)造“美好”生活、AIGC打造“爆款”文案、AIGC創(chuàng)作“大師

本書是“十二五”普通高等教育本科國家級規(guī)劃教材。 全書共分9章：第1章控制系統(tǒng)的基本概念，第2章數(shù)學(xué)模型，第3章時域分析法，第4章根軌跡分析法，第5章頻域分析法，第6章控制系統(tǒng)的設(shè)計和校正，第7章線性離散系統(tǒng)與三變換，第8章狀態(tài)空間分析法，第9章控制系統(tǒng)的應(yīng)用和分析。書末附有5個附錄。每章附有習(xí)題，附錄E有部分習(xí)題參考

本書的目標(biāo)是向你介紹圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、圖分析和圖機器學(xué)習(xí)的概念、技術(shù)和工具。每章的開頭都列出了目標(biāo)，大致分為三個方面：學(xué)習(xí)圖分析和機器學(xué)習(xí)的概念；用圖分析解決特定問題；了解如何使用GSQL查詢語言和TigerGraph圖平臺。首先介紹圖數(shù)據(jù)的基本概念，然后通過連接、分析、學(xué)習(xí)三大部分深入講解一些圖算法和機器學(xué)習(xí)技術(shù)。

本書提供使用PyTorch開發(fā)深度學(xué)習(xí)應(yīng)用程序的基本原理和方法,旨在為讀者介紹機器學(xué)習(xí)工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家在解決深度學(xué)習(xí)問題中所采用的主流現(xiàn)代算法與技術(shù),緊跟深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的最新發(fā)展趨勢,助力初學(xué)者熟練掌握PyTorch。本書的核心優(yōu)勢在于,采用易于理解的問題與解決方案的結(jié)構(gòu),全面而詳盡地講解了PyTorch的使用方法,并

本書從多角度覆蓋了多智能體自主協(xié)同技術(shù)的內(nèi)容，分5篇共18章，包括多智能體系統(tǒng)的協(xié)同基礎(chǔ)、集群控制、通信優(yōu)化、任務(wù)協(xié)同及目標(biāo)追蹤，旨在將多智能體自主協(xié)同技術(shù)中的方法和理論結(jié)合起來，并強調(diào)協(xié)同基礎(chǔ)的重要性，具有基礎(chǔ)性、應(yīng)用性、綜合性和系統(tǒng)性等特點。本書可以作為多智能體系統(tǒng)領(lǐng)域研究的入門指南，或者作為協(xié)同無人系統(tǒng)工程師的自

本書是一本全面介紹人工智能概念和新發(fā)展、新興技術(shù)、產(chǎn)業(yè)應(yīng)用和安全倫理思考的通識類圖書，分為認(rèn)知篇、前沿篇、行業(yè)篇、思考篇四部分，從人工智能的發(fā)展歷程、模型等基礎(chǔ)知識講起，通過智能機器人、自動駕駛、大模型、AI生成等熱門應(yīng)用讓讀者對人工智能技術(shù)有直觀的認(rèn)識和理解，并從多個領(lǐng)域?qū)θ斯ぶ悄艽嬖趩栴}進行了深度分析。本書內(nèi)容既有

本書前半部分介紹強化學(xué)習(xí)的重要思想和基礎(chǔ)知識，后半部分介紹如何將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于強化學(xué)習(xí)，遴選講解了深度強化學(xué)習(xí)的最新技術(shù)。全書從最適合入門的多臂老虎機問題切入，依次介紹了定義一般強化學(xué)習(xí)問題的馬爾可夫決策過程、用于尋找最佳答案的貝爾曼方程，以及解決貝爾曼方程的動態(tài)規(guī)劃法、蒙特卡洛方法和TD方法。隨后，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Q學(xué)習(xí)、