本書涵蓋了經(jīng)典控制、現(xiàn)代控制和非線性控制理論的基本內(nèi)容。從控制理論的基礎(chǔ)知識入手，較深入地介紹了控制系統(tǒng)的傳遞函數(shù)、方框圖、信號流圖以及狀態(tài)空間模型；詳細(xì)闡述了用于控制系統(tǒng)穩(wěn)定性、瞬態(tài)性能、穩(wěn)態(tài)性能分析時域法、根軌跡法、頻域法和狀態(tài)空間法，以及相應(yīng)的系統(tǒng)設(shè)計方法；討論了離散控制系統(tǒng)的模型、性能分析和校正方法；并對非線性

本教材共分為六個章節(jié)，分別為：*章自動控制系統(tǒng)概述、第二章控制系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型、第三章控制系統(tǒng)的時域分析、第四章根軌跡法、第五章線性系統(tǒng)的頻域分析法、第六章線性系統(tǒng)的頻域分析法。

本書為普通高等教育“十一五”國家級規(guī)劃教材，第一版于2005年被評為北京市精品教材。本書是為非自動化類、工科高年級學(xué)生編寫的教材，簡練地論述了連續(xù)控制系統(tǒng)的分析和綜合研究方法，包括系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的建立和動態(tài)結(jié)構(gòu)圖等效變換法則，利用經(jīng)典控制理論的時域分析法、復(fù)域分析法、頻域分析法對控制系統(tǒng)進(jìn)行分析，應(yīng)用串聯(lián)校正、反饋校正和

本書共4章。第1章介紹了人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基本概念。第2章以Q學(xué)習(xí)為例，重點介紹了強(qiáng)化學(xué)習(xí)的原理、算法步驟、代碼實現(xiàn)、代碼運行調(diào)試。第3章先對深度學(xué)習(xí)的幾種常見的類型和原理進(jìn)行介紹，然后給出了例程和調(diào)試方法。第4章以Q學(xué)習(xí)中運用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例，介紹了深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基本原理和方法，同時也給出了例程和調(diào)

本書介紹了深度學(xué)習(xí)原理與TensorFlow實踐。著重講述了當(dāng)前學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的深度學(xué)習(xí)核心知識：機(jī)器學(xué)習(xí)概論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)。著重講述了深度學(xué)習(xí)的實現(xiàn)以及深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow：Python編程基礎(chǔ)、TensorFlow編程基礎(chǔ)、TensorFlow模型、TensorFlow編程實踐、TensorFlo

本書致力于推動人工智能的普及教育，使用通俗易懂的語言深入淺出地介紹了人工智能的相關(guān)知識，包括機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的基本內(nèi)容，并結(jié)合圖像信息處理和自然語言處理兩個典型應(yīng)用展開闡述，使讀者能快速掌握人工智能的基本概念、基本知識體系和框架，為進(jìn)一步深入學(xué)習(xí)打下良好基礎(chǔ)。

本書理論完備，涵蓋主流非深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法和深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法；實戰(zhàn)性強(qiáng)，基于Python、Gym、TensorFlow2等構(gòu)建，并有AlphaZero等綜合案例。全書共12章，主要內(nèi)容如下。 第1章：介紹強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識與強(qiáng)化學(xué)習(xí)環(huán)境庫Gym的使用，并給出完整的編程實例。 第2～9章：介紹強(qiáng)化學(xué)習(xí)的理論知識。以Mark

本書此次修訂按照打造新工科精品教材的要求，以培養(yǎng)新素養(yǎng)形成新能力為牽引重構(gòu)課程邊界、按教學(xué)實踐積累總結(jié)和新工科要求重塑課程知識點、按與時俱進(jìn)的時代特征要求提供媒體教學(xué)內(nèi)容，精心對第3版進(jìn)行了諸多重要修訂，使內(nèi)容更為優(yōu)化，更切合時代需求。本書主要介紹控制工程中分析和綜合線性定常系統(tǒng)的時、頻域理論和方法，內(nèi)容包括：緒論、數(shù)

本書對我國人工智能的發(fā)展?fàn)顩r、國家戰(zhàn)略，及其在經(jīng)濟(jì)發(fā)展、民生改善、政府治理等方面的廣泛應(yīng)用作了簡明通俗的闡釋；同時，還闡述了世界范圍內(nèi)人工智能的發(fā)展歷史、國外主要國家和地區(qū)人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀、人工智能的未來前景等。 書中包含大量應(yīng)用案例，涉及制造業(yè)、農(nóng)業(yè)、金融、交通、醫(yī)療、教育、家居、政府治理、政務(wù)服務(wù)等領(lǐng)域。突出介紹

本教材的內(nèi)容涉及模糊理論、數(shù)據(jù)融合、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法及傳感技術(shù)等相關(guān)內(nèi)容，并著重介紹數(shù)據(jù)融合技術(shù)的原理、特點及具體應(yīng)用方法，在目前多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)研究成果的基礎(chǔ)上進(jìn)行系統(tǒng)解析，分析特點，論述不足，為數(shù)據(jù)融合技術(shù)的研究提供科學(xué)合理的依據(jù)，達(dá)到促進(jìn)智能信息處理技術(shù)可持續(xù)發(fā)展的目標(biāo)。