Vapnik（瓦普尼克）于20世紀(jì)末提出的支持向量機(jī)結(jié)構(gòu)，通過將樣本從低微空間向高維空間的映射來實(shí)現(xiàn)樣本的線性劃分，從而可獲得預(yù)測(cè)的通用規(guī)則。該理論的通用性、魯棒性、計(jì)算高效性使機(jī)器學(xué)習(xí)理論研究取得飛速的發(fā)展。然而，實(shí)際工程的原始數(shù)據(jù)中可能隱含著一些非常規(guī)的信息，本書稱為特權(quán)信息。這些具有某種特殊意義的特權(quán)信息有的僅存

本書從欠驅(qū)動(dòng)機(jī)械臂動(dòng)力學(xué)建模和運(yùn)動(dòng)特性分析入手，詳細(xì)介紹垂直欠驅(qū)動(dòng)機(jī)械臂、平面欠驅(qū)動(dòng)機(jī)械臂、柔性機(jī)械臂的控制策略等內(nèi)容。全書共6章：第1章是緒論，介紹欠驅(qū)動(dòng)機(jī)械臂的構(gòu)型，回顧欠驅(qū)動(dòng)機(jī)械臂的控制與優(yōu)化設(shè)計(jì)方法。第2章建立欠驅(qū)動(dòng)機(jī)械臂的運(yùn)動(dòng)學(xué)與動(dòng)力學(xué)模型，分析欠驅(qū)動(dòng)機(jī)械臂的運(yùn)動(dòng)特性。第3章提出垂直欠驅(qū)動(dòng)機(jī)械臂的控制與優(yōu)化設(shè)

本書在第二版的基礎(chǔ)上，對(duì)智能傳感器系統(tǒng)及相應(yīng)智能化技術(shù)進(jìn)行了更新、更全面的闡述：重新論述了泛在物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)大環(huán)境下智能傳感器系統(tǒng)的定位及其具備的功能；概述了智能傳感器系統(tǒng)中硬件的兩種集成形式及其基本智能化功能軟件模塊的實(shí)現(xiàn)技術(shù)；介紹了多種經(jīng)典和新興的信息處理技術(shù)作為智能化技術(shù)工具的原理與方法，以及泛在物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)大環(huán)境下智

本書系統(tǒng)地介紹了計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)的基礎(chǔ)知識(shí)、設(shè)計(jì)方法和典型應(yīng)用。全書共13章：第1章主要介紹計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)的組成、分類及發(fā)展趨勢(shì)；第2章介紹計(jì)算機(jī)輸入/輸出接口與過程通道；第3章介紹計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)的數(shù)學(xué)描述；第4～9章分別介紹計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)的特性分析、頻率響應(yīng)、魯棒穩(wěn)定性分析方法及各種經(jīng)典設(shè)計(jì)方法，并結(jié)合具體實(shí)例進(jìn)行應(yīng)用

本書系統(tǒng)介紹了眾包學(xué)習(xí)的概念、應(yīng)用領(lǐng)域、前沿課題和研究實(shí)踐。在基礎(chǔ)知識(shí)方面，本書介紹了眾包的起源與發(fā)展、眾包技術(shù)的研究方向，分析眾包模式給機(jī)器學(xué)習(xí)帶來的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。在前沿技術(shù)方面，本書詳細(xì)闡述了眾包標(biāo)注真值推斷與面向眾包標(biāo)注數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)模型學(xué)習(xí)等前沿研究課題。在研究實(shí)踐方面，本書介紹了面向偏置標(biāo)注的眾包標(biāo)簽真值推斷、基于

本書以Excel2021辦公軟件為操作平臺(tái)，創(chuàng)新地借助當(dāng)下最熱門的AI工具——ChatGPT，來學(xué)習(xí)Excel數(shù)據(jù)處理與數(shù)據(jù)分析的相關(guān)方法、技巧及實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用，同時(shí)也向讀者分享在ChatGPT的幫助下進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的思路和經(jīng)驗(yàn)。 全書共10章，分別介紹了在ChatGPT的幫助下，使用Excel在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用、建立數(shù)據(jù)庫(kù)、

算法無處不在，算法思維已成為當(dāng)今人類的基本思維方式之一。本書以經(jīng)典算法為主線，首先系統(tǒng)介紹算法的基本概念、設(shè)計(jì)策略與設(shè)計(jì)方法，將課程思政元素融入算法知識(shí)體系，注重基礎(chǔ)性；然后介紹不確定問題求解中的經(jīng)典概率算法和群體智能算法，強(qiáng)調(diào)高階性；最后介紹計(jì)算復(fù)雜性基本理論，并設(shè)計(jì)了復(fù)雜問題求解算法的工程實(shí)踐應(yīng)用案例，突出挑戰(zhàn)性。

本書對(duì)應(yīng)課程屬于一門概論性課程。本書將傳統(tǒng)的和新一代的人工智能/智能制造融于一體，從傳承與發(fā)展視角出發(fā)概述人工智能與智能制造的發(fā)展現(xiàn)狀及其相互關(guān)系，重點(diǎn)闡述人工智能與智能制造共性基礎(chǔ)技術(shù)、知識(shí)驅(qū)動(dòng)的符號(hào)智能、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的機(jī)器學(xué)習(xí)、智能制造理論與技術(shù)體系、智能制造的物理系統(tǒng)和信息系統(tǒng)，并指出人工智能與智能制造的未來發(fā)展方向

全書匯集了作者在壽命預(yù)測(cè)、維修決策方面的**研究成果。第1章對(duì)維修決策建模與優(yōu)化技術(shù)進(jìn)行整體概述，重點(diǎn)對(duì)部分可觀測(cè)系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀進(jìn)行總結(jié)。第2章、第3章利用可觀測(cè)Markov決策過程相關(guān)理論對(duì)維修效果不完美情形下部分可觀測(cè)系統(tǒng)的**維修問題進(jìn)行研究。第4章、第5章針對(duì)失效模式相互影響、性能數(shù)據(jù)隨機(jī)丟失等情形，研究如何利

本書系統(tǒng)地介紹了人工智能的基本概念、主要方法及代表性模型算法。本書根據(jù)人工智能的知識(shí)體系，在兼顧傳統(tǒng)的人工智能方法的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)突出前沿性內(nèi)容，并對(duì)自動(dòng)推理、遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、啟發(fā)式優(yōu)化、機(jī)器學(xué)習(xí)、異常檢測(cè)、梯度下降、邏輯回歸、反向傳播、卷積網(wǎng)絡(luò)、語(yǔ)言模型、詞向量等常見技術(shù)進(jìn)行詳細(xì)闡述和討論。本書結(jié)合應(yīng)用安排了示例和