本書針對學習者在選擇合適的學習資源時所面臨的學習資源問題，利用深度學習技術(shù)分別對學習者模型、學習者的反饋信息、學習者的社交關(guān)系和學習資源的知識圖譜等方面的內(nèi)容進行建模研究。本書采用定量與定性的研究方式評估了所提出的學習資源適配模型，并實現(xiàn)和開發(fā)了學習資源適配服務平臺，從理論和實證研究相結(jié)合的角度對學習資源適配技術(shù)進行了

本書內(nèi)容緊跟人工智能主流技術(shù)，選取了物體識別、語音識別、人臉識別等典型案例，同時采用Python作為講授計算思維和人工智能的載體。本書以“應用”為主旨和特征，以“培養(yǎng)高素質(zhì)技術(shù)技能型人才”為主要目標，注重對學生創(chuàng)新思維的啟迪與開發(fā)，提高分析問題、解決問題的能力，本書堅持以問題驅(qū)動，采用項目化課程設(shè)計理念組織編寫案例，將

本書內(nèi)容包括：人工智能技術(shù)概述、人工智能技術(shù)發(fā)展淵源、人工智能技術(shù)引發(fā)的風險熱點和風險種類、國際人工智能應用中的安全治理研究、我國人工智能時代社會風險安全治理的戰(zhàn)略、結(jié)語。

本書的主題是人工智能，向小讀者描述了人工智能這一顛覆性技術(shù)，對人工智能的產(chǎn)業(yè)全貌、發(fā)展歷史、未來趨勢進行了清晰的梳理。人工智能是什么？人工智能是否會取代人類工作？智能家居、無人駕駛、智能社交等又是如何運用人工智能的？小讀者將在這本書里全方位、迅速有效地了解人工智能。

《控制系統(tǒng)動力學講義》涵蓋了控制系統(tǒng)的基本概念和基本方法。講義首先介紹了控制系統(tǒng)常用的基本元件和基本概念、拉普拉斯變換及其逆變換、傳遞函數(shù)及頻率特性。接著給出了常系數(shù)線性系統(tǒng)分析和設(shè)計的解析方法和頻域方法，包括穩(wěn)定性和李雅普諾夫第二方法、特性曲線、米哈依諾夫判據(jù)及穩(wěn)定性區(qū)域劃分、反饋系統(tǒng)及其鎮(zhèn)定，討論了調(diào)節(jié)系統(tǒng)的品質(zhì)指

本書共9章。內(nèi)容包括：自動控制的一般概念、控制系統(tǒng)的數(shù)學模型、線性系統(tǒng)的時域分析法、線性系統(tǒng)的根軌跡法、線性系統(tǒng)的頻域分析法、線性系統(tǒng)的校正方法、線性離散系統(tǒng)的分析與校正、非線性控制系統(tǒng)分析、線性系統(tǒng)的狀態(tài)空間分析與綜合。

本書共分8章，內(nèi)容包括：嵌入式AI概述、嵌入式AI產(chǎn)品的體系結(jié)構(gòu)、嵌入式AI產(chǎn)品的芯片選型、嵌入式AI產(chǎn)品的硬件組成、嵌入式AI定制通信協(xié)議等。

本書共9章。第1章從人工智能發(fā)展史引出深度學習的概念；第2章介紹了深度學習的理論基礎(chǔ)；第3章介紹了深度學習在物體智能檢測中的應用；第4章則闡述了深度學習在人體行為智能分析中的應用；第5章介紹深度學習在信息預測中的應用；第6章講述了深度學習在圖像去噪方面的應用；第7章闡述了深度學習在視頻智能監(jiān)控中的應用；第8章講述了深度

本書內(nèi)容包括自動控制的基本概念，控制系統(tǒng)的數(shù)學模型，線性控制系統(tǒng)的時域分析法、根軌跡分析法和頻域分析法，控制系統(tǒng)的設(shè)計與校正，線性離散系統(tǒng)的分析與設(shè)計，非線性控制系統(tǒng)分析等。

本書聚焦人工智能發(fā)展的趨勢性特征，為我國人工智能的發(fā)展提供參考依據(jù)。書稿圍繞以下六個方面展開：第一，關(guān)注人工智能的理論與技術(shù)，探索人工智能領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀和趨勢，以及人工智能關(guān)鍵技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢；第二，圍繞人工智能發(fā)展的環(huán)境，研究產(chǎn)業(yè)政策和區(qū)域環(huán)境對人工智能發(fā)展的影響；第三，以人工智能企業(yè)為對象，研究人工智能上市企業(yè)