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本書兼顧深度學習的理論和應用，特別強調大規(guī)模訓練應用案例，引導學生進人深度學習的前沿領域．主要內容有深度學習的核心理論問題：網(wǎng)絡拓撲結構設計、網(wǎng)絡參數(shù)初始化方法.大規(guī)模網(wǎng)絡訓練的優(yōu)化方法、正則化方法、激活函數(shù)的研究方法.書中引人深度學習在計算機視覺中的大型經典和前沿應用案例，包括圖像分類任務.目標檢測與跟蹤任務、多源遙

自然語言處理是一門集語言學、計算機科學、數(shù)學于一體的科學，它包含很廣泛的內容，根據(jù)其應用目的不同，所采用的技術手段也不盡相同。本書從數(shù)理基礎到模型介紹，再到生活應用，從不同的層次，由淺入深、循序漸進地展示一個完整的自然語言處理學習體系。《BR》本書分兩部分。第一部分為理論基礎，其中第1～4章對什么是自然語言處理、當前主

魯棒預測控制是在預測控制的基礎上考慮到實際系統(tǒng)存在著模型不精確或者參數(shù)時變、未知擾動等各種不確定性而發(fā)展起來的先進控制技術。如何在魯棒預測控制的基礎上有效處理時變時滯對系統(tǒng)的影響成為工業(yè)過程控制亟待解決的問題。本書針對具有時變時滯的工業(yè)過程可能存在參數(shù)時變、強干擾、執(zhí)行器故障、非線性、多階段切換、時變跟蹤軌跡等問題，重

本書從理論上論述非線性系統(tǒng)的全局能控性.主要介紹平面仿射非線性系統(tǒng)和幾類特殊的高維非線性系統(tǒng)的全局能控性判據(jù),以及幾類多項式系統(tǒng)全局能控性的判別算法.另外,本書也對平面仿射非線性系統(tǒng)的全局漸近能控性及全局鎮(zhèn)定性做一點討論.

本書選取一些自然科學的經典知識和案例，如數(shù)學中的傅里葉變換、圓周率，計算機技術中的RSA加密，數(shù)學建模中的微分方程數(shù)值算法，航天領域的火箭、發(fā)動機、衛(wèi)星軌道和衛(wèi)星探測等，將這些案例中的知識點、研究和計算過程與Python編程的應用有機結合，帶領讀者初步體驗和學習使用Python進行數(shù)學建模、數(shù)據(jù)處理等。

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本書從基于人工智能助力網(wǎng)絡安全的視角出發(fā)，瞄準助力攻擊和助力防御兩個方向，刻畫人工智能攻擊鏈框架，著重描述自動化漏洞挖掘、軟件漏洞自動化利用、基于神經網(wǎng)絡的隱秘精準型惡意代碼、隱秘精準型惡意代碼的增強實現(xiàn)、基于深度學習和機器學習的未知特征惡意代碼檢測、基于知識圖譜的威脅發(fā)現(xiàn)等6方面技術成果，在對比梳理全球**相關研究進

本書是一本旨在幫助架構師在人工智能時代展翅高飛的實用指南。全書以ChatGPT為核心工具，揭示了人工智能技術對架構師的角色和職責進行顛覆和重塑的關鍵點。本書通過共計13章的系統(tǒng)內容，深入探討AI技術在架構 設計中的應用，以及AI對傳統(tǒng)架構師工作方式的影響。通過學習，讀者將了解如何利用ChatGPT這一強大的智能輔助工

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