本書介紹了經(jīng)典控制理論的基本概念、基本理論、基本分析方法以及實際應(yīng)用，主要內(nèi)容包括自動控制系統(tǒng)概述，自動控制系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，時域分析法，自動控制系統(tǒng)的各組成部分特性，計算機(jī)控制系統(tǒng)概述，PID控制器的數(shù)字化設(shè)計，自動控制系統(tǒng)的設(shè)計、分析與調(diào)試等。各章均配有內(nèi)容提要、小結(jié)和大量習(xí)題。時域分析法配有MATLAB仿真分析。附

本書對人機(jī)交互技術(shù)及應(yīng)用進(jìn)行了比較全面的介紹，內(nèi)容包括緒論、人機(jī)交互設(shè)計理念基礎(chǔ)、人機(jī)交互模型、人機(jī)交互系統(tǒng)設(shè)計、界面設(shè)計、直接操縱與沉浸式環(huán)境、導(dǎo)航設(shè)計、提升用戶體驗、文檔與用戶支持、人機(jī)交互質(zhì)量評估、可用性評估與用戶體驗評價、人機(jī)交互設(shè)備及實驗等。人機(jī)交互設(shè)計努力去創(chuàng)造和建立的是人與產(chǎn)品及服務(wù)之間有意義的關(guān)系，以在

本教材是在《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動計劃》、新時代戰(zhàn)略部署“新基建”和《關(guān)于推動現(xiàn)代職業(yè)教育高質(zhì)量發(fā)展的意見》等文件精神的指導(dǎo)下,校企聯(lián)合編寫的職業(yè)教育新形態(tài)教材。全書分為人工智能知識認(rèn)知、人工智能技術(shù)應(yīng)用實踐和AI安全倫理法律三個模塊,其中人工智能知識認(rèn)知模塊包括人工智能知識尋古探今和人工智能應(yīng)用探究兩個項目,人工智

本書分理論和實踐兩大部分。理論部分介紹了深度學(xué)習(xí)的相關(guān)基礎(chǔ)知識，從深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識到簡單的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)再到更加復(fù)雜的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成對抗網(wǎng)絡(luò)、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)，層層遞進(jìn)，由淺入深。實踐部分以2019年華為新推出并于2020年開源的MindSpore框架為深度學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)工具，將理論部分介紹的深度學(xué)習(xí)理論知識運(yùn)用到實踐中，

本書是上海交通大學(xué)校友會人工智能分會2020年舉辦的“源聚·云上AI論壇”活動相關(guān)演講內(nèi)容的衍生書籍,書中介紹了15位優(yōu)秀上海交大校友的分享。從社會、技術(shù)和應(yīng)用三個角度介紹了人工智能在當(dāng)代的發(fā)展前沿,圍繞AI核心技術(shù)、產(chǎn)業(yè)融合、行業(yè)落地、發(fā)展趨勢等熱點話題,深入挖掘技術(shù)和產(chǎn)業(yè)相融合的奧秘,探索了人工智能行業(yè)的新趨勢、新

"本書比較全面地闡述了經(jīng)典控制、現(xiàn)代控制的基本內(nèi)容。全書共分九章，主要包括自動控制系統(tǒng)建模、時域分析法、根軌跡法、頻域分析法、離散系統(tǒng)分析、非線性系統(tǒng)分析、線性系統(tǒng)理論、最優(yōu)控制理論。各章均含有MATLAB支持下對控制系統(tǒng)進(jìn)行計算機(jī)輔助分析與設(shè)計典型實例。為幫助讀者更加熟練掌握該書內(nèi)容，配套出版了《自動控制原理數(shù)字課程

本書主要介紹了線性表、棧與隊列、遞歸、搜索和排序、樹、圖等常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法的概念和最基本的應(yīng)用。本書引入了各種各樣的生活知識來類比，并充分運(yùn)用圖形語言來體現(xiàn)抽象內(nèi)容，對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)所涉及的一些經(jīng)典算法逐行分析、多算法比較。

本書對人工智能安全的理論與實踐技術(shù)進(jìn)行了梳理，全面完整地覆蓋了人工智能安全技術(shù)的主要方面，把相關(guān)知識體系劃分為五部分，即人工智能的安全觀、人工智能安全的數(shù)據(jù)處理、人工智能用于網(wǎng)絡(luò)安全的攻擊與防御、人工智能模型的對抗攻擊與防御以及人工智能平臺的安全與工具。第一部分對人工智能安全問題、基本屬性、技術(shù)體系等進(jìn)行了歸納梳理。第

《人工智能》選取人工智能的9個核心方向，包括搜索、機(jī)器學(xué)習(xí)、線性回歸、決策樹、集成學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、計算機(jī)視覺、自然語言處理與強(qiáng)化學(xué)習(xí)，系統(tǒng)梳理關(guān)鍵知識點，并詳細(xì)介紹基礎(chǔ)原理與重要算法，同時，加入了對前沿知識的介紹與對核心成果的分析和說明。同時，書中的每一章均配備作業(yè)題與編程練習(xí)，讓讀者們在練習(xí)當(dāng)中加深對算法與原理的理解

本書涵蓋了用于理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理的必要統(tǒng)計力學(xué)知識,包括復(fù)本方法、空腔方法、平均場近似、變分法、隨機(jī)能量模型、Nishimori條件、動力學(xué)平均場理論、對稱性破缺、隨機(jī)矩陣?yán)碚摰?同時詳細(xì)描述了監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、聯(lián)想記憶網(wǎng)絡(luò)、感知器網(wǎng)絡(luò)、隨機(jī)循環(huán)網(wǎng)絡(luò)等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其功能的物理模型以及解析理論,通過簡潔的模型展示了神經(jīng)網(wǎng)