本書聚焦信息科學(xué)、生命科學(xué)、新能源、新材料等為代表的高科技領(lǐng)域，以及物理、化學(xué)、數(shù)學(xué)等基礎(chǔ)科學(xué)的進(jìn)展與新興技術(shù)的交叉融合，其中70%的內(nèi)容來源于IEEE計算機(jī)協(xié)會相關(guān)刊物內(nèi)容的全文翻譯，另外30%的內(nèi)容由STEERTech和iCANXTalks上的國際知名科學(xué)家的學(xué)術(shù)報告、報道以及相關(guān)活動內(nèi)容組成。本書將以創(chuàng)新的方式宣

人的智能和AI賦能的機(jī)器智能在自動化控制領(lǐng)域的共融共存形成了人機(jī)混合智能系統(tǒng)這一新型的系統(tǒng)形式和智能形式。一方面，這類系統(tǒng)所代表的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)形式是傳統(tǒng)自動化控制系統(tǒng)應(yīng)對AI賦能的機(jī)器智能變革的必然發(fā)展形勢；另一方面，它所代表的智能形式也成為AI未來發(fā)展的重要甚至是的終極形式。在本《人機(jī)混合智能系統(tǒng)自主性理論和方法》，我們

近年來，人工智能發(fā)展非常迅速，在可以預(yù)見的未來，它必然會強(qiáng)烈沖擊并深刻變革人類既有的生活模式。實際上，除技術(shù)問題外，人工智能的邏輯基礎(chǔ)和倫理基礎(chǔ)與哲學(xué)之間的關(guān)系也十分密切。有鑒于此，本書從與人工智能緊密相關(guān)的哲學(xué)問題入手，關(guān)注如下話題：強(qiáng)人工智能是否可能；近代唯理論和經(jīng)驗論爭論對于人工智能的影響；蘇聯(lián)、日本及歐盟在人工

本書主要講述經(jīng)典控制理論的基本知識及其在機(jī)械工程領(lǐng)域中的應(yīng)用，使讀者掌握機(jī)電動態(tài)系統(tǒng)的工程設(shè)計計算和分析方法。全書共七章，內(nèi)容包括控制系統(tǒng)的組成，數(shù)學(xué)模型建立，時域、穩(wěn)定性與根軌跡、頻域分析與系統(tǒng)校正，簡要介紹了現(xiàn)代控制理論。各章均附有習(xí)題及參考答案。本書適合工程應(yīng)用型高校機(jī)械、機(jī)電、測控、儀器、自動化等專業(yè)本科生和高

本書系統(tǒng)論述了智能開源硬件的電路基礎(chǔ)、原理、開發(fā)方法及實戰(zhàn)設(shè)計案例，理論與實踐緊密結(jié)合。全書分四篇，分別為電路分析基礎(chǔ)篇、數(shù)字電路篇、模擬電路篇、智能感知篇；涵蓋14章，內(nèi)容包括電路分析基礎(chǔ)、正弦穩(wěn)態(tài)電路、一階電路、數(shù)字邏輯基礎(chǔ)、組合邏輯電路、觸發(fā)器、時序邏輯電路、放大電路、模擬集成電路等開發(fā)開源硬件所需的電路基礎(chǔ)理論

零樣本圖像分類主要解決在標(biāo)記訓(xùn)練樣本不足以涵蓋所有對象類的情況下，如何對未知新模式進(jìn)行正確分類的問題，近年來已逐漸成為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。利用可見類訓(xùn)練樣本學(xué)習(xí)到的分類器對新出現(xiàn)的對象類進(jìn)行分類識別是非常困難的學(xué)習(xí)任務(wù)�！读銟颖緢D像分類》針對零樣本圖像分類問題從屬性角度入手，基于深度學(xué)習(xí)及知識挖掘、屬性自適應(yīng)、

本書從人工智能的基本定義出發(fā)，由淺入深地闡述了人工智能的理論、策略、研究方法和應(yīng)用領(lǐng)域，以梳理知識脈絡(luò)和要點(diǎn)的方式，詳細(xì)介紹了知識表示、邏輯推理及方法、非確定性推理及方法、搜索策略、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面的內(nèi)容。作為導(dǎo)論書籍，本書概念論述清楚，內(nèi)容豐富，通俗易懂，在較為全面介紹人工智能的基礎(chǔ)上對一些傳統(tǒng)內(nèi)容進(jìn)行了取舍。為滿足讀

本書主要內(nèi)容包括普通最小二乘法回歸、嶺回歸、Lasso回歸、彈性網(wǎng)絡(luò)回歸、正交匹配追蹤回歸、貝葉斯回歸、廣義線性回歸、隨機(jī)梯度下降回歸、被動攻擊回歸、魯棒回歸、多項式回歸、支持向量機(jī)回歸、核嶺回歸、最近鄰回歸、高斯過程回歸、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、保序回歸、嶺分類、邏輯回歸分類、隨機(jī)梯度下降分類、感知機(jī)、被動攻擊分類、支

隨著時代的發(fā)展、計算機(jī)硬件性能的提升與大數(shù)據(jù)技術(shù)的進(jìn)步,深度學(xué)習(xí)在理論上不斷創(chuàng)新,尤其在商業(yè)場景應(yīng)用中取得重要成果,使得人工智能又一次進(jìn)入黃金發(fā)展時期,“深度學(xué)習(xí)時代”已經(jīng)來臨!本書將帶領(lǐng)讀者了解深度學(xué)習(xí)技術(shù)的理論及應(yīng)用情況。全書共10章,分3部分。第1部分,即第1-第4章,主要介紹人工智能與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識,以及深

本書的主要特色在于知識建模和智能推理技術(shù)方面的創(chuàng)新，并基于知識圖譜建模和智能推理技術(shù)的集成完成了一系列應(yīng)用軟件的開發(fā)，直觀形象、易學(xué)易用。本書是AI3軟件的詳盡解讀，分為AI3普及版（自由拷貝，不限使用）、AI3智能教學(xué)版以及AI3專業(yè)版（適用于復(fù)雜過程工業(yè)系統(tǒng)AI應(yīng)用）。