本書主要闡述模糊動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的性能分析和綜合設(shè)計(jì)問題，介紹相關(guān)領(lǐng)域的國內(nèi)外最新研究成果。本書主要內(nèi)容是模糊動(dòng)態(tài)系統(tǒng)智能控制與應(yīng)用，具體包括模糊動(dòng)態(tài)系統(tǒng)狀態(tài)反饋控制、降階控制、事件觸發(fā)控制、基于模糊觀測器的跟蹤控制等。此外，本書還給出相關(guān)的仿真算例，并將部分創(chuàng)新成果應(yīng)用至卡車拖車系統(tǒng)模型和六輪滑移轉(zhuǎn)向車輛模型控制中，以驗(yàn)證設(shè)

本書主要介紹不確定性環(huán)境下基于隨機(jī)參數(shù)矩信息的魯棒優(yōu)化方法，討論其模型構(gòu)建、算法設(shè)計(jì)及實(shí)際應(yīng)用等方面的最新研究成果。本書旨在為不確定性環(huán)境下優(yōu)化決策提供理論建模、算法設(shè)計(jì)及分析的新方法和工具，同時(shí)為復(fù)雜環(huán)境下供應(yīng)鏈管理、運(yùn)營管理、物流運(yùn)作等實(shí)際問題提供科學(xué)決策支持。

本書介紹了意法半導(dǎo)體（STMicroelectronics，ST）公司的32位基于ARMCM3內(nèi)核的STM32單片機(jī)原理與實(shí)踐。本書以培養(yǎng)學(xué)生的動(dòng)手能力和增強(qiáng)學(xué)生的工程素養(yǎng)為目的，按照項(xiàng)目驅(qū)動(dòng)的思路展開教學(xué)與實(shí)踐學(xué)習(xí)，以Nucleo開發(fā)板上的程序?yàn)閷?shí)例，將STM32單片機(jī)的外圍引腳特性、內(nèi)部結(jié)構(gòu)與原理、片上外設(shè)資源、開

本書詳細(xì)介紹邊緣計(jì)算和人工智能技術(shù)，主要內(nèi)容包括邊緣計(jì)算與人工智能概述、邊緣計(jì)算與人工智能基本開發(fā)方法、邊緣計(jì)算與人工智能模型開發(fā)、邊緣計(jì)算與人工智能基礎(chǔ)應(yīng)用開發(fā)、邊緣計(jì)算與人工智能綜合應(yīng)用開發(fā)。全書采用項(xiàng)目式開發(fā)的學(xué)習(xí)方法，通過貼近日常生活的開發(fā)實(shí)例，由淺入深地介紹邊緣計(jì)算與人工智能的相關(guān)知識。本書中的每個(gè)案例均有完

人工智能（AI）已成為世界各地的熱門話題，因?yàn)樗�可以為人類帶來顯著的好處，以及可能隱藏在該技術(shù)中的感知和實(shí)際危險(xiǎn)。在《人工智能風(fēng)險(xiǎn)·回報(bào)·未來》：中，KevinChen用清晰簡單的語言闡述了人工智能的許多方面，詳細(xì)介紹了人工智能如何給世界的運(yùn)作方式帶來深刻的變化。人工智能正在交通、物流、醫(yī)學(xué)

本書圍繞產(chǎn)品退化數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)建模問題，考慮實(shí)際中不同的退化環(huán)境與數(shù)據(jù)特點(diǎn)，包括產(chǎn)品的異質(zhì)性、使用環(huán)境的動(dòng)態(tài)性、測量的隨機(jī)性等因素，發(fā)展了一系列基于Wiener隨機(jī)過程的退化模型。針對每一類模型，本書對模型的性質(zhì)、模型參數(shù)估計(jì)、模型驗(yàn)證等方面問題進(jìn)行了深入討論，并通過多種實(shí)際退化數(shù)據(jù)驗(yàn)證所提模型的有效性。本書總結(jié)與發(fā)展了作

本書是“高等院校智能制造人才培養(yǎng)系列教材”之一，面向智能制造相關(guān)專業(yè)。本書分為3篇，共12章，包括基礎(chǔ)篇（緒論、傳感器的特性及標(biāo)定、電阻式傳感器、電感式傳感器、電容式傳感器、壓電式傳感器、磁電式傳感器、光電式傳感器、熱電式傳感器）、工業(yè)機(jī)器人篇（工業(yè)機(jī)器人中的傳感器）及先進(jìn)技術(shù)篇（無線傳感器網(wǎng)絡(luò)、多傳感器信息融合技術(shù)）

本書的內(nèi)容共包含八章。第一章分別從學(xué)術(shù)界、媒體、企業(yè)界、政府等多視角介紹人工智能當(dāng)前火熱的現(xiàn)狀。第二章介紹了不同人群對人工智能提出的疑問，包括疑問論、懷疑論和恐懼論。第三章主要闡述了人工智能的基本概念，包括來自不同領(lǐng)域的各種不同的觀點(diǎn)和看法。第四章提出了作者對人工智能的獨(dú)特見解，包括人腦智能、人腦基本能力模型、機(jī)器智能

本書探討了AI領(lǐng)域的AIAgent（智能體）和生成式AI的前沿進(jìn)展，以及這些技術(shù)如何重塑我們的生活和工作方式。本書首先回顧了AI技術(shù)的演變歷程，并強(qiáng)調(diào)了智能體的定義及其在客戶服務(wù)、醫(yī)療健康和制造業(yè)等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用。本書也對智能體與傳統(tǒng)軟件進(jìn)行了對比，分析了智能體的自主性、適應(yīng)性和協(xié)作能力。生成式AI的崛起也被特別提及，

《四元數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性理論及應(yīng)用》旨在介紹四元數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性理論及應(yīng)用的研究現(xiàn)狀、典型模型、常用研究方法.具體內(nèi)容包括四元數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)漸近穩(wěn)定性、四元數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)魯棒穩(wěn)定性、四元數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)μ-穩(wěn)定性及均方穩(wěn)定性、四元數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Mittag-Leffler穩(wěn)定性、四元數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Lagrange穩(wěn)定性及H-U穩(wěn)定性、四元數(shù)神