控制工程基礎理論是高等院校理工科諸多專業(yè)的一門重要基礎課或?qū)�業(yè)基礎課。本書重點講述了經(jīng)典控制理論的基礎知識。全書共分7章：緒論、數(shù)學基礎、數(shù)學模型、時域響應分析、誤差分析、頻域響應分析、系統(tǒng)的設計和校正。本書重點突出，層次清晰，語言簡練，是在參考了大量最新版本的國內(nèi)外各種教材，并結(jié)合多年授課經(jīng)驗寫成。書中除適量例題外，

本書從設計的視角出發(fā)，思考計算機科學、心理學、社會學等多學科在交互設計中的角色，梳理了交互設計的理論框架，能幫助設計師、學生形成完整的人機交互視野，進而激發(fā)其對交互產(chǎn)品、設計流程、設計評估等方面的反思和創(chuàng)新。第一章從交互設計的定義和范疇開始，探索其與用戶體驗、人機交互等概念的關系。第二章聚焦于用戶研究。了解用戶需求、行

邊緣AI正在改變計算機與真實世界的交互方式，讓物聯(lián)網(wǎng)設備可以使用過去由于成本、帶寬或功耗限制而被丟棄的絕大部分傳感器數(shù)據(jù)做出決策。通過嵌入式機器學習等技術，開發(fā)者可以捕捉人類直覺并將其部署至任何目標——從超低功耗微控制器到嵌入式Linux設備。 這本實用指南為包括產(chǎn)品經(jīng)理和技術領導者在內(nèi)的工程專業(yè)人士提供了一個端到端

本書主要介紹了梯度下降和PyTorch的Autograd；訓練循環(huán)、數(shù)據(jù)加載器、小批量和優(yōu)化器；二元分類器、交叉熵損失和不平衡數(shù)據(jù)集；決策邊界、評估指標和數(shù)據(jù)可分離性等內(nèi)容。

本書遵循第8版的章目編排，共分為10章，每章由三部分組成：第一部分為復習筆記，剖析本章的重難點內(nèi)容；第二部分為課后習題詳解，對第8版的習題進行了詳細的分析和解答；第三部分為名�？佳姓骖}詳解，精選名�？佳姓骖}，并提供了詳細的解答。

本書結(jié)合理論知識和算法模擬，從多個維度詳細剖析分布式隨機優(yōu)化算法的基本原理和應用實踐，同時對分布式隨機優(yōu)化算法開發(fā)中的重點和難點問題進行了重點講解。本書共包括7章，第1章背景知識，主要介紹分布式隨機優(yōu)化的研究背景和應用場景；第2章數(shù)學基礎，主要介紹了分布式的相關概念與算法設計應用到的定理；第3-7章分布式隨機優(yōu)化算法及

本書共分為三部分，內(nèi)容包括：概述、基于輿情現(xiàn)象識別視角的網(wǎng)絡輿情預測、政府媒體在網(wǎng)絡輿情演化中的傳播力與影響力研究。具體內(nèi)容包括：緒論；相關理論與技術概述；面向非均衡事件子集的輿情反轉(zhuǎn)預測；網(wǎng)絡暴力類輿情事件演化及預測等。

本書在全面介紹生成式人工智能和ChatGPT應用的同時，也幫助讀者對這兩項技術、架構(gòu)及使用方法進行多方位理解，包括生成式人工智能的技術背景、開發(fā)過程和發(fā)展現(xiàn)狀。本書有助于展現(xiàn)生成式AI技術在不同行業(yè)中實現(xiàn)效益的創(chuàng)新應用和潛在價值。最后，本書指出了各個行業(yè)中適合進一步研究和發(fā)展的領域，這些領域在不久的將來將能夠借助生成式

本書分為基礎篇、中級篇和高級篇，主要介紹人工智能的原理和編程實現(xiàn)案例，內(nèi)容包括人工智能技術的發(fā)展過程，人工神經(jīng)網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)、優(yōu)化方法、正則化方法和訓練方法，前饋神經(jīng)網(wǎng)絡、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡，數(shù)據(jù)的各種獲取方法和處理方法，大語言模型等。本書的編程部分從利用Python實現(xiàn)AI算法，過渡到利用高級框架keras，使讀

人工智能在音樂、美術、工業(yè)和科學等領域的創(chuàng)造性過程中發(fā)揮著非常重要的作用，特別是隨著大模型技術的發(fā)展，AI在藝術創(chuàng)作、工業(yè)設計、產(chǎn)品建模等領域發(fā)揮著越來越重要的作用，而虛擬現(xiàn)實、增強現(xiàn)實以及元宇宙等新概念、新模式正在改變著教育、醫(yī)療、購物等生產(chǎn)生活的方式。本書從AI生成模型出發(fā)，深入全面介紹AI創(chuàng)造所涉及的理論方法。而