中國(guó)原創(chuàng)學(xué)科可拓學(xué)，用形式化的模型，研究事物拓展的可能性和開拓創(chuàng)新的規(guī)律與方法，并用于創(chuàng)新和處理矛盾問(wèn)題.《可拓學(xué)（第二版）》系統(tǒng)地闡述了可拓學(xué)的基本理論——可拓論、基本方法——可拓創(chuàng)新方法及其在各領(lǐng)域的應(yīng)用——可拓工程，并給出可拓工程方法的應(yīng)用案例.《可拓學(xué)（第二版）》理論與應(yīng)用相結(jié)合，分析透徹，可操作性強(qiáng).讀者可以

本書重點(diǎn)圍繞眾智科學(xué)智能理論與計(jì)算方法展開介紹，主要內(nèi)容包括眾智的定義和建模、眾智的分析與計(jì)算方法、單個(gè)智能體和多個(gè)智能體的智能進(jìn)化方法、眾智水平分析方法，以及眾智科學(xué)智能理論在典型場(chǎng)景的應(yīng)用。

概念認(rèn)知學(xué)習(xí)是人工智能、大數(shù)據(jù)領(lǐng)域關(guān)注的多學(xué)科交叉研究方向，涵蓋了哲學(xué)、數(shù)學(xué)、心理學(xué)、認(rèn)知科學(xué)以及信息科學(xué)等領(lǐng)域．《概念認(rèn)知學(xué)習(xí)理論與方法》旨在為廣大學(xué)者和科研工作者提供概念認(rèn)知學(xué)習(xí)領(lǐng)域的基礎(chǔ)理論與學(xué)習(xí)方法．《概念認(rèn)知學(xué)習(xí)理論與方法》主要內(nèi)容包括概念認(rèn)知學(xué)習(xí)的基本概念和基礎(chǔ)知識(shí)、概念認(rèn)知系統(tǒng)的邏輯推理、概念認(rèn)知的雙向?qū)W

航空航天、智能制造及船舶動(dòng)力定位等復(fù)雜系統(tǒng)中均含有大量來(lái)源不同、類型各異的干擾，上述干擾統(tǒng)稱為多源異質(zhì)干擾，帶有此類干擾的系統(tǒng)稱為多源異質(zhì)干擾系統(tǒng)。現(xiàn)有的抗干擾控制方法大多針對(duì)單一干擾或?qū)⒍嘣串愘|(zhì)干擾整合為單一等價(jià)干擾，對(duì)干擾的來(lái)源、途徑和類型及對(duì)系統(tǒng)的影響機(jī)理等特征信息提取與分析不足。鑒于此，本書針對(duì)帶有多源異質(zhì)干擾

本書與工程實(shí)踐緊密結(jié)合，對(duì)連續(xù)控制系統(tǒng)、離散控制系統(tǒng)、非線性系統(tǒng)等進(jìn)行了描述，從控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、分類、分析、設(shè)計(jì)出發(fā)，引出系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型，對(duì)傳遞函數(shù)、動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)圖、典型環(huán)節(jié)等內(nèi)容進(jìn)行了細(xì)致的描述。本書重點(diǎn)對(duì)時(shí)域部分的系統(tǒng)階躍響應(yīng)分析、穩(wěn)定性分析、穩(wěn)態(tài)誤差計(jì)算，頻域部分的伯德圖、幅相頻率特性曲線、穩(wěn)定裕度等內(nèi)容進(jìn)行了闡述，進(jìn)

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(lái)發(fā)展方向

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

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(lái)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

《從概念到現(xiàn)實(shí)：ChatGPT和Midjourney的設(shè)計(jì)之旅》詳細(xì)介紹了ChatGPT與Midjourney的使用方法和應(yīng)用場(chǎng)景，并結(jié)合設(shè)計(jì)案例講解了如何利用AIGC輔助不同行業(yè)的設(shè)計(jì)師提升工作效率和創(chuàng)造力，共涉及8個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域，近60個(gè)案例演示，生動(dòng)展示了各行各業(yè)中融入AIGC技術(shù)的設(shè)計(jì)成果，為設(shè)計(jì)師提供了更開闊的設(shè)

人工智能驅(qū)動(dòng)的組學(xué)挖掘是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的生物醫(yī)學(xué)研究的支撐技術(shù)。組學(xué)測(cè)序技術(shù)逐步向多尺度、跨模態(tài)、有擾動(dòng)等方向發(fā)展，但體現(xiàn)出的高維度、高噪聲、多模態(tài)、標(biāo)記稀缺等特點(diǎn)，成為制約其有效挖掘的瓶頸。本書面向生命組學(xué)數(shù)據(jù)特點(diǎn)，較為系統(tǒng)和深入地對(duì)組學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)的主要研究范式、適用場(chǎng)景、分析方法、理論思想進(jìn)行介紹。結(jié)合相應(yīng)組學(xué)挖掘的具體研