這是一套幫助培養(yǎng)孩子計算思維的系列練習冊，包括《大問題小問題》《找找規(guī)律吧》《流程圖來幫忙》《生活中的算法》共4冊，圍繞計算思維的四大組成要素（問題分解、模式識別、抽象和算法建設）展開。每一冊的內(nèi)容有意識地側(cè)重單個要素能力的培養(yǎng)，內(nèi)容難度循序漸進。每冊通過綜合性的問題，讓孩子將四個要素融會貫通、反復練習，應用于解決實際

《集成學習入門與實戰(zhàn)：原理、算法與應用》通過6章內(nèi)容全面地解讀了集成學習的基礎知識、集成學習技術、集成學習庫和實踐應用。其中集成學習技術包括采樣、Bagging、投票集成、Boosting、AdaBoost、梯度提升、XGBoost、Stacking、隨機森林、決策樹等，從混合訓練數(shù)據(jù)到混合模型，再到混合組合，邏輯嚴謹

《人工智能全書：一本書讀懂AI基礎知識、商業(yè)應用與技術發(fā)展》系統(tǒng)地講解了AI基礎知識、商業(yè)應用與技術發(fā)展，可以幫助讀者快速了解人工智能，掌握行業(yè)動態(tài)與技術。全書圖文并茂，淺顯易懂，其中基礎篇介紹了AI的基礎知識，商業(yè)篇預測了AI在各行各業(yè)的應用與發(fā)展，技術篇則講解了AI的各種專業(yè)技術知識�！度斯ぶ悄苋珪�：一本書讀懂AI

本書首先介紹深度學習方面的數(shù)學知識與Python基礎知識，線性模型中的線性回歸模型和logistic模型；然后講述正向傳播算法、反向傳播算法及深度神經(jīng)網(wǎng)絡的完整訓練流程，輸出層的激活函數(shù)和隱藏層的常見激活函數(shù)，深度學習的過擬合和欠擬合，應對過擬合的方法，以及使用TensorFlow2建立深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型的步驟；接著介紹

本書分兩部分對時滯遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡的理論與應用進行了介紹：第一部分對隨機時滯遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡的穩(wěn)定性進行了分析，第二部分則對遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡在優(yōu)化算法及智能控制等方面的應用進行了介紹。

本教材從簡明實用的角度出發(fā)，著重介紹了基于MALAB/SIMULINK軟件的經(jīng)典控制理論知識和技能。本書分為控制理論基本概念、JMATILAB基礎、控制系統(tǒng)數(shù)學建模、線性系統(tǒng)時域、頻域、根軌跡分析、PID控制方法和控制系統(tǒng)應用及實驗等七部分，注重理論教學、仿真和實踐的連貫性。在課程教學的基礎上，介紹實際運用控制理論解訣

本書分為基礎理論篇與應用實踐篇�；�礎理論篇主要闡述機器學習基本概念與技術體系，從應用角度分析各技術環(huán)節(jié)，并借助專利分析方法與文獻分析方法，總結(jié)機器學習在不同領域的發(fā)展趨勢和研究熱點。應用實踐篇主要結(jié)合實際工作中機器學習的運用情況，從技術支撐角度闡述機器學習在各行業(yè)領域的應用現(xiàn)狀；對科技管理、醫(yī)療健康、稅務大數(shù)據(jù)、缺陷檢

本書根據(jù)教學大綱和學時安排,選取了經(jīng)典控制理論和現(xiàn)代控制理論方法的基礎部分,編寫了本教材。內(nèi)容包括:自動控制原理概念;自動控制原理的數(shù)學模型時域分析方法;根軌跡法;頻率域方法;控制系統(tǒng)的校正設計;非線性系統(tǒng)理論;采樣系統(tǒng)理論;現(xiàn)代控制理論基礎;李雅普諾夫穩(wěn)定性分析。

本書探究多學科理論與方法集成模型，將人機工程學(Ergonomics，E)理論、QFD方法、TRIZ理論、模糊綜合評價方法進行有效結(jié)合，發(fā)揮理論與方法的集成與互補優(yōu)勢，從而實現(xiàn)人機產(chǎn)品創(chuàng)新設計與評價的科學性與準確性，指導設計過程的準確實施。

本書以高校和企業(yè)合作的人工智能大數(shù)據(jù)標注基地的實際運作經(jīng)驗為基礎,將自己在AI大數(shù)據(jù)標注工廠中所領悟到的管理方法和所使用的技術平臺進行詳細闡述,并結(jié)合實際案例進行講解,在兼顧初學者的同時,更偏重于如何以數(shù)據(jù)標注工廠的層面從管理方法和技術手段上提高AI大數(shù)據(jù)標注生產(chǎn)能力的探討。