本教材比較全面地講解了自動控制的基本理論和應(yīng)用，分上、下冊，本書是下冊，共有7章，第8章闡述了線性離散控制系統(tǒng)的一般概念、數(shù)學(xué)模型、性能分析方法以及數(shù)字校正；第9章介紹了非線性控制系統(tǒng)的基本概念以及相平面法、描述函數(shù)法等；第10章介紹了控制系統(tǒng)狀態(tài)空間描述的相關(guān)概念；第11章通過狀態(tài)方程求解對系統(tǒng)空間模型進行定量分析；

本教材詳細介紹了自動控制的基本理論和分析方法，分上、下冊，本書是上冊，共有7章，第1章深入淺出地講述了自動控制系統(tǒng)的一般概念；第2章介紹了控制系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型；第3~5章介紹了控制系統(tǒng)的3種分析方法：時域分析法、根軌跡分析法、頻域分析法；第6章介紹了控制系統(tǒng)的校正；第7章通過幾個控制系統(tǒng)的應(yīng)用示例，生動形象地闡述了控制系

本書共分8章，內(nèi)容包括：人工智能概述、確定性知識系統(tǒng)、不確定性知識系統(tǒng)、智能搜索技術(shù)、機器學(xué)習(xí)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)、群體智能與分布智能、語言智能與決策智能。

本書為學(xué)術(shù)著作。交互設(shè)計是基于人機關(guān)系，面向特定信息交流場景下人的復(fù)雜性行為，通過借鑒其他設(shè)計與工程學(xué)科的理論、技術(shù)和方法的信息設(shè)計。交互設(shè)計有著獨立的設(shè)計理念和目標(biāo)，更有相對復(fù)雜的設(shè)計流程與工具，所以交互設(shè)計不能套用傳統(tǒng)設(shè)計美學(xué)，這是本書的特點之所在。本書從人機交互設(shè)計美學(xué)與一般美學(xué)、設(shè)計美學(xué)的關(guān)系，人機交互設(shè)計的發(fā)

《自動控制理論（第二版）》以自動控制系統(tǒng)的建模、分析與設(shè)計為主線，介紹了控制系統(tǒng)的一般概念及物理系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型；以時域響應(yīng)法、頻率法、根軌跡法及狀態(tài)空間法為分析與設(shè)計的基礎(chǔ)，系統(tǒng)討論了控制系統(tǒng)穩(wěn)定性、動態(tài)特性、穩(wěn)態(tài)誤差及能控性、能觀性等性能的分析方法，詳細闡述和討論了控制系統(tǒng)頻域法、根軌跡法及狀態(tài)反饋等常用設(shè)計方法的原

本書是依據(jù)教育部**頒布的《高等職業(yè)學(xué)校專業(yè)教學(xué)標(biāo)準》中對本課程的教學(xué)要求編寫而成的。本書主要內(nèi)容包括：走近人工智能、初識Python、讓機器認識你、機器怎么學(xué)習(xí)、讓機器聽你指揮、走進人工智能等。本書試圖突破人工智能算法難以理解的難點，通過具象化的小項目實現(xiàn)做中學(xué)、做中教，強調(diào)人工智能技術(shù)的應(yīng)用。為方便教學(xué)，本書配套有

《人工智能：機器學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)》以人工智能實現(xiàn)算法為視角，系統(tǒng)闡述機器學(xué)習(xí)與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這兩個彼此緊密聯(lián)系的人工智能實現(xiàn)途徑中的主要問題與解決方法。對于機器學(xué)習(xí)，在深入理解機器學(xué)習(xí)任務(wù)與關(guān)鍵問題的基礎(chǔ)上，探討監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)這四大類歸納學(xué)習(xí)問題的本質(zhì)特性及其解決方案，同時論述作為歸納學(xué)習(xí)基礎(chǔ)的

本書主要內(nèi)容包括人工智能概述、知識表示和知識圖譜、機器學(xué)習(xí)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)、智能識別、自然語言處理、專家系統(tǒng)、智能體與智能機器人、Python語言、人工智能案例設(shè)計與實現(xiàn)。

隨著人工智能時代的到來，它對機器學(xué)習(xí)發(fā)展的影響日益劇增。從基于符號主義的機器學(xué)習(xí)發(fā)展到基于數(shù)據(jù)統(tǒng)計的機器學(xué)習(xí)，反映了機器學(xué)習(xí)從純粹的理論研究和模型研究發(fā)展到以解決現(xiàn)實生活中實際問題為目的的應(yīng)用研究，這是科學(xué)研究的一種進步。目前市面上有機器學(xué)習(xí)的純理論書籍，也有具體操作實踐的書籍，然而理論與實踐相結(jié)合的書籍卻少之又少�！�

數(shù)據(jù)科學(xué)與人工智能數(shù)學(xué)基礎(chǔ)課旨在幫助讀者快速打下數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，通俗講解每一個知識點。 全書分為3篇，共17章。其中第1篇為基礎(chǔ)篇，主要講述了高等數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、微積分、泰勒公式與拉格朗日；第2篇為核心知識篇，主要講述了線性代數(shù)基礎(chǔ)、特征值與矩陣分解、隨機變量與概率估計、概率論基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)科學(xué)的幾種分布、核函數(shù)變換、熵與激活函數(shù)；第