人工智能究竟是敵是友？當(dāng)機(jī)器變得比人類更聰明時(shí)，會(huì)出現(xiàn)人機(jī)大戰(zhàn)嗎？ 奇點(diǎn)、決策樹、人造神經(jīng)元、情感計(jì)算、強(qiáng)AI 霍尼韋爾科學(xué)工程成就獎(jiǎng)與隆德管理卓越獎(jiǎng)獲得者告訴你 AI簡(jiǎn)史以及未來(lái)AI將如何改變?nèi)祟?hellip;… 作者闡述了新興的人工智能（AI）技術(shù)的發(fā)展變化，以及其在未來(lái)幾十年甚至上百年發(fā)展的種種

全球科技巨頭紛紛擁抱深度學(xué)習(xí)，自動(dòng)駕駛、AI醫(yī)療、語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別、智能翻譯以及震驚世界的AlphaGo，背后都是深度學(xué)習(xí)在發(fā)揮神奇的作用。深度學(xué)習(xí)是人工智能從概念到繁榮得以實(shí)現(xiàn)的主流技術(shù)。經(jīng)過(guò)深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練的計(jì)算機(jī)，不再被動(dòng)按照指令運(yùn)轉(zhuǎn)，而是像自然進(jìn)化的生命那樣，開始自主地從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)。 本書作者特倫斯&middo

《人工智能基礎(chǔ)教程：Python篇（青少版）》全書分為2篇—人工智能編程基礎(chǔ)篇、人工智能篇。人工智能編程基礎(chǔ)篇包括：初識(shí)Python、基本數(shù)據(jù)類型、Python的流程控制、數(shù)組操作、文件操作、繪制需要的圖表、函數(shù)、面向?qū)ο�、異常、集合與概率、學(xué)點(diǎn)統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)管理與分析；人工智能篇包括人工智能導(dǎo)論、初識(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言

《自動(dòng)控制原理》是為了適應(yīng)應(yīng)用型高等院校工程教育改革而編寫的控制類課程基礎(chǔ)教材，主要介紹了經(jīng)典控制理論的基本內(nèi)容、控制系統(tǒng)的分析方法及系統(tǒng)校正設(shè)計(jì)方法。在講解控制理論基礎(chǔ)知識(shí)的同時(shí)，介紹了一些典型的控制系統(tǒng)，有利于讀者更好地掌握經(jīng)典控制理論的內(nèi)容。全書共分7章，包括緒論、控制系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型、控制系統(tǒng)的時(shí)域分析、根軌跡法

近年來(lái)，Python語(yǔ)言成為了廣受歡迎的編程語(yǔ)言，而它在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域也有很好的表現(xiàn)。scikit-learn是一個(gè)用Python語(yǔ)言編寫的機(jī)器學(xué)習(xí)算法庫(kù)，它可以實(shí)現(xiàn)一系列常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，是一個(gè)好工具。 本書通過(guò)14章內(nèi)容，詳細(xì)地介紹了一系列機(jī)器學(xué)習(xí)模型和scikit-learn的使用技巧。本書從機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論講

本書旨在介紹作者及其研究團(tuán)隊(duì)在分布式優(yōu)化與學(xué)習(xí)理論方面的**研究成果。全書共7章，第1、2章為緒論和相關(guān)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)；第3、4章為連續(xù)時(shí)間和基于采樣數(shù)據(jù)的分布式優(yōu)化算法；第5、6章分別為基于群體智能的分布式優(yōu)化算法和分布式機(jī)器學(xué)習(xí)算法；第7章為基于自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出反饋控制的分布式合作學(xué)習(xí)方案設(shè)計(jì)。本書主要關(guān)注從分布式技術(shù)

本書比較全面地闡述了自動(dòng)控制的基本理論與應(yīng)用。全書共十章，前八章著重介紹經(jīng)典控制理論及應(yīng)用，后兩章介紹現(xiàn)代控制理論中的線性系統(tǒng)理論和**控制理論。《BR》本書再次精選了第六版中的主要內(nèi)容，加強(qiáng)了對(duì)基本理論及其工程應(yīng)用的闡述。書中深入淺出地介紹了自動(dòng)控制的基本概念，控制系統(tǒng)在時(shí)域、頻域和復(fù)域中的數(shù)學(xué)模型及其結(jié)構(gòu)圖和信號(hào)流

本書全面講述人工智能與大數(shù)據(jù)涉及的技術(shù)，學(xué)完本書后，讀者將對(duì)人工智能技術(shù)有全面的理解，并能掌握AI整體知識(shí)架構(gòu)。 本書共分16章，內(nèi)容包括人工智能概述、AI產(chǎn)業(yè)、數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)概述、模型、機(jī)器學(xué)習(xí)算法、深度學(xué)習(xí)、TensorFlow、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、知識(shí)圖譜、數(shù)據(jù)挖掘，以及銀行業(yè)、醫(yī)療、公安、工農(nóng)業(yè)等行業(yè)人工智能應(yīng)用情況。

本書以深度核機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)為對(duì)象，介紹了支持向量機(jī)技術(shù)、多核學(xué)習(xí)技術(shù)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的相關(guān)內(nèi)容。包括基本原理、主流算法形式、參數(shù)設(shè)計(jì)策略以及相應(yīng)的實(shí)驗(yàn)分析等，并結(jié)合圖像特征提取和遙感圖像目標(biāo)識(shí)別等場(chǎng)景闡述了先進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)的典型應(yīng)用案例。

《核能未來(lái)與Z箍縮驅(qū)動(dòng)聚變裂變混合堆》是中國(guó)工程物理研究院研究團(tuán)隊(duì)多年在Z箍縮驅(qū)動(dòng)聚變裂變混合堆研究方面的總結(jié)，也是對(duì)這條能源技術(shù)路線的論證。在論證過(guò)程中，研究團(tuán)隊(duì)獲得了如下具有科學(xué)意義的重要認(rèn)識(shí)：①純聚變能源經(jīng)濟(jì)上沒有競(jìng)爭(zhēng)力，也不可能取之不盡、用之不竭；②對(duì)慣性約束聚變能源而言，驅(qū)動(dòng)器必須在約10ns時(shí)間之內(nèi)向聚變靶