人工智能究竟是敵是友？當(dāng)機器變得比人類更聰明時，會出現(xiàn)人機大戰(zhàn)嗎？ 奇點、決策樹、人造神經(jīng)元、情感計算、強AI 霍尼韋爾科學(xué)工程成就獎與隆德管理卓越獎獲得者告訴你 AI簡史以及未來AI將如何改變?nèi)祟?hellip;… 作者闡述了新興的人工智能（AI）技術(shù)的發(fā)展變化，以及其在未來幾十年甚至上百年發(fā)展的種種

全球科技巨頭紛紛擁抱深度學(xué)習(xí)，自動駕駛、AI醫(yī)療、語音識別、圖像識別、智能翻譯以及震驚世界的AlphaGo，背后都是深度學(xué)習(xí)在發(fā)揮神奇的作用。深度學(xué)習(xí)是人工智能從概念到繁榮得以實現(xiàn)的主流技術(shù)。經(jīng)過深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練的計算機，不再被動按照指令運轉(zhuǎn)，而是像自然進化的生命那樣，開始自主地從經(jīng)驗中學(xué)習(xí)。 本書作者特倫斯&middo

《人工智能基礎(chǔ)教程：Python篇（青少版）》全書分為2篇—人工智能編程基礎(chǔ)篇、人工智能篇。人工智能編程基礎(chǔ)篇包括：初識Python、基本數(shù)據(jù)類型、Python的流程控制、數(shù)組操作、文件操作、繪制需要的圖表、函數(shù)、面向?qū)ο�、異常、集合與概率、學(xué)點統(tǒng)計學(xué)、數(shù)據(jù)管理與分析；人工智能篇包括人工智能導(dǎo)論、初識機器學(xué)習(xí)、自然語言

《自動控制原理》是為了適應(yīng)應(yīng)用型高等院校工程教育改革而編寫的控制類課程基礎(chǔ)教材，主要介紹了經(jīng)典控制理論的基本內(nèi)容、控制系統(tǒng)的分析方法及系統(tǒng)校正設(shè)計方法。在講解控制理論基礎(chǔ)知識的同時，介紹了一些典型的控制系統(tǒng)，有利于讀者更好地掌握經(jīng)典控制理論的內(nèi)容。全書共分7章，包括緒論、控制系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型、控制系統(tǒng)的時域分析、根軌跡法

近年來，Python語言成為了廣受歡迎的編程語言，而它在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域也有很好的表現(xiàn)。scikit-learn是一個用Python語言編寫的機器學(xué)習(xí)算法庫，它可以實現(xiàn)一系列常用的機器學(xué)習(xí)算法，是一個好工具。 本書通過14章內(nèi)容，詳細地介紹了一系列機器學(xué)習(xí)模型和scikit-learn的使用技巧。本書從機器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論講

本書旨在介紹作者及其研究團隊在分布式優(yōu)化與學(xué)習(xí)理論方面的**研究成果。全書共7章，第1、2章為緒論和相關(guān)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)；第3、4章為連續(xù)時間和基于采樣數(shù)據(jù)的分布式優(yōu)化算法；第5、6章分別為基于群體智能的分布式優(yōu)化算法和分布式機器學(xué)習(xí)算法；第7章為基于自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出反饋控制的分布式合作學(xué)習(xí)方案設(shè)計。本書主要關(guān)注從分布式技術(shù)

本書比較全面地闡述了自動控制的基本理論與應(yīng)用。全書共十章，前八章著重介紹經(jīng)典控制理論及應(yīng)用，后兩章介紹現(xiàn)代控制理論中的線性系統(tǒng)理論和**控制理論�！禕R》本書再次精選了第六版中的主要內(nèi)容，加強了對基本理論及其工程應(yīng)用的闡述。書中深入淺出地介紹了自動控制的基本概念，控制系統(tǒng)在時域、頻域和復(fù)域中的數(shù)學(xué)模型及其結(jié)構(gòu)圖和信號流

本書全面講述人工智能與大數(shù)據(jù)涉及的技術(shù)，學(xué)完本書后，讀者將對人工智能技術(shù)有全面的理解，并能掌握AI整體知識架構(gòu)。 本書共分16章，內(nèi)容包括人工智能概述、AI產(chǎn)業(yè)、數(shù)據(jù)、機器學(xué)習(xí)概述、模型、機器學(xué)習(xí)算法、深度學(xué)習(xí)、TensorFlow、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、知識圖譜、數(shù)據(jù)挖掘，以及銀行業(yè)、醫(yī)療、公安、工農(nóng)業(yè)等行業(yè)人工智能應(yīng)用情況。

本書以深度核機器學(xué)習(xí)技術(shù)為對象，介紹了支持向量機技術(shù)、多核學(xué)習(xí)技術(shù)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的相關(guān)內(nèi)容。包括基本原理、主流算法形式、參數(shù)設(shè)計策略以及相應(yīng)的實驗分析等，并結(jié)合圖像特征提取和遙感圖像目標識別等場景闡述了先進機器學(xué)習(xí)的典型應(yīng)用案例。

《核能未來與Z箍縮驅(qū)動聚變裂變混合堆》是中國工程物理研究院研究團隊多年在Z箍縮驅(qū)動聚變裂變混合堆研究方面的總結(jié)，也是對這條能源技術(shù)路線的論證。在論證過程中，研究團隊獲得了如下具有科學(xué)意義的重要認識：①純聚變能源經(jīng)濟上沒有競爭力，也不可能取之不盡、用之不竭；②對慣性約束聚變能源而言，驅(qū)動器必須在約10ns時間之內(nèi)向聚變靶