本書為再版教材，內(nèi)容上包括經(jīng)典控制理論的線性定常系統(tǒng)理論(時分析法、根軌跡法、頻率響應(yīng)法等)，非線性系統(tǒng)理論和線性離散(時間)控制系統(tǒng)理論等。本書在原有保持課程內(nèi)容的系統(tǒng)性和連貫性的基礎(chǔ)上，增設(shè)了導讀部分，細致介紹了各章學習內(nèi)容與學習目標，重點突出學習重難點，篇幅精簡。各章均有較豐富的例題和習題，便于讀者自學。

本書介紹了在人工智能與大數(shù)據(jù)時代背景下，網(wǎng)絡(luò)表示學習的理論與應(yīng)用。提出了網(wǎng)絡(luò)表示學習的關(guān)鍵在于將網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點映射到低維空間，形成能夠反映節(jié)點間復雜關(guān)系的向量表示。書中討論了各種先進的網(wǎng)絡(luò)表示學習方法，如基于圖注意力機制、圖自編碼器和深度學習技術(shù)，并提供了大量實驗和案例分析，展示了這些方法在不同數(shù)據(jù)集上的應(yīng)用效果。這些案

人工智能已在多個行業(yè)得到成功應(yīng)用，大模型的應(yīng)用已成為突破性進展的重要驅(qū)動力，而在特定垂直領(lǐng)域，如醫(yī)療、法律、金融等，大模型微調(diào)面臨獨特的挑戰(zhàn)和需求。本書致力于大型語言模型微調(diào)與應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)，探討兩個熱門應(yīng)用方向：大模型的知識專業(yè)性和時效性。剖析了垂直領(lǐng)域大模型訓練的背景及意義，探討大模型在垂直領(lǐng)域的遷移學習、應(yīng)用部署

本書共12章，內(nèi)容涵蓋傳統(tǒng)人工智能技術(shù)、現(xiàn)代人工智能技術(shù)以及近年來人工智能技術(shù)應(yīng)用三大部分，旨在展示人工智能技術(shù)的發(fā)展歷程。在傳統(tǒng)人工智能技術(shù)部分，本書討論了問題求解與搜索技術(shù)、歸結(jié)推理、不確定性推理與專家系統(tǒng)，以及遺傳算法、蟻群算法、鳥群算法和粒子群算法等經(jīng)典算法。在現(xiàn)代人工智能技術(shù)部分，本書介紹了機器學習中的監(jiān)督學

隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，智能無人系統(tǒng)成為其中一個重要的研究領(lǐng)域。本書全面介紹智能無人系統(tǒng)的基本概念、主要類型、基礎(chǔ)理論、關(guān)鍵技術(shù)以及主要應(yīng)用。具體包括：智能無人系統(tǒng)的由來、智能無人系統(tǒng)感知、智能無人系統(tǒng)控制與決策、智能無人系統(tǒng)智能技術(shù)、空中智能無人系統(tǒng)、空間智能無人系統(tǒng)、地面智能無人系統(tǒng)、水中智能無人系統(tǒng)、醫(yī)用智能無人

人工智能是新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動力，是新質(zhì)生產(chǎn)力的突出代表。融合了人工智能等新興技術(shù)的數(shù)字經(jīng)濟已成為引領(lǐng)經(jīng)濟社會發(fā)展的重要力量。本書梳理了陳曉紅院士團隊近年來在人工智能與數(shù)字經(jīng)濟領(lǐng)域的部分學術(shù)論文與理論文章，由理論研究、技術(shù)創(chuàng)新、經(jīng)濟發(fā)展、社會治理四篇組成，包括數(shù)字經(jīng)濟理論體系、兩型工程管理理論與實踐體系、

可信機器學習是機器學習的重要部分，是一門研究機器學習可信屬性的學科。本書將可信機器學習的屬性貫穿始終，全面系統(tǒng)地介紹可信機器學習的概念原則和技術(shù)方法。本書內(nèi)容分六部分。第一部分詳細闡述可信機器學習的框架、機器學習生命周期以及安全性相關(guān)概念；第二部分針對機器學習中的數(shù)據(jù)介紹數(shù)據(jù)偏差、數(shù)據(jù)隱私等相關(guān)概念和解決方法；第三部分

"隨著人工智能和數(shù)字技術(shù)的飛速發(fā)展，深度學習已成為現(xiàn)代技術(shù)革新的核心驅(qū)動力之一。從語音識別到自動駕駛，深度學習的應(yīng)用正在不斷改變?nèi)藗兊纳罘绞�。然而，深度學習技術(shù)的復雜性和廣泛性，使得初學者和實踐者在理解與應(yīng)用這些技術(shù)時面臨諸多挑戰(zhàn)。因此，本書對深度學習的基本理論、核心技術(shù)及實際應(yīng)用進行了系統(tǒng)梳理，旨在幫助讀者全面掌握

本書共分6章，以交互設(shè)計的基本流程為主線將每章的主題進行有機的串聯(lián)，主要內(nèi)容包括交互設(shè)計概述、交互設(shè)計原理、用戶體驗、設(shè)計調(diào)研、用戶分析、人物角色與場景劇本。本書內(nèi)容豐富，具有很強的專業(yè)性和實用性，適合交互設(shè)計師、用戶研究人員、視覺設(shè)計師等相關(guān)人員學習參考。

"本書是一本全面深入的深度學習實踐指導書，旨在為讀者提供從基礎(chǔ)概念到高級應(yīng)用的系統(tǒng)性知識。本書第1章從基礎(chǔ)開始，介紹了PyTorch工具，涵蓋了數(shù)據(jù)的加載與預(yù)處理，以及基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建和訓練流程。第2章深入圖像分類，探討了CNN架構(gòu)、數(shù)據(jù)增強技術(shù)，以及模型優(yōu)化和部署策略。第3章轉(zhuǎn)向創(chuàng)造性圖像應(yīng)用，包括風格遷移、DeepDr