机器学习是人工智能的重要方向之一，对提升各行业的智能化程度正在起越来越大的作用。本书通过凝练机器学习的核心思想与方法，综合介绍了Python、常用库和相关工具，以及机器学习的原理与实现，囊括了机器学习与行业相结合的实例，可让没有深厚计算机、编程背景的读者在有限的时间内掌握机器学习的相关知识和应用工具。本书各部分的比例适

本书从理论结合实践编程来学习推荐系统。由浅入深，先基础后进阶，先理论后实践，先主流后推导。第1章较为简单，仅初步带领大家了解什么是推荐系统及推荐系统的简史。第2章到第5章介绍的是主流的推荐算法及推荐算法的推导过程，这部分是本书的核心，每个算法都描述的非常详细且有具体代码帮助大家理解，深度学习的框架将采用PyTorch。

面向MATLAB工具箱的神经网络（第4版）

袁红春,男,博士,教授,博士生导师,1971年1月生。 人工智能（ArtificialIntelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。它是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包

本书属于人工智能与区块链原理及应用方面的著作。主要包括区块链与人工智概述，区块链与下一代人工智能，区块链的发展，区块链体系架构，区块链与人工智能数字经济发展，区块链与人工智能技术的融合，人工智能技术发展的困境，密码学与安全技术，基于区块链架构的商业应用，区块链与人工智能融合的行业应用，区块链的未来发展等内容。

本书共分8章，内容涉及物联网“端-管-云”全链路开发流程。第1章介绍物联网发展趋势、应用架构、典型应用和相关学术研究及前沿问题；第2、3章分别从硬件平台和操作系统的角度介绍物联网设备端开发；第4、5章分别介绍物联网应用中常用的低功耗短距离协议及低功耗广域网；第6、7章分别介绍主流的物联网云平台和物联网云-端一体开发平台

●本书首先介绍AI与AI安全的发展起源、世界主要经济体的AI发展战略规划，给出AI安全技术发展脉络和框架，并从AI安全实战出发，重点围绕对抗样本、数据投毒、模型后门等攻击技术进行案例剖析和技术讲解；然后对预训练模型中的风险和防御、AI数据隐私窃取攻击技术、AI应用失控的风险和防御进行详细分析，并佐以实战案例和数据；最后

本书主要论述信息融合技术及其应用，介绍不同技术的信息融合算法，包括基于稀疏/协作表示、高斯过程隐变量模型、多视角和多特征学习、贝叶斯模型、度量学习、权重分类器方法融合和深度学习等；讲述这些融合方法在图像分类、域自适应、人脸识别、疾病检测和图像检索等领域的应用，并使用多个数据库验证了上述方法的有效性和优越性。本书可供从事

《运筹优化常用模型、算法及案例实战》主要讲述运筹优化领域常用的数学模型、精确算法以及相应的代码实现。首先简要介绍基本理论，然后用丰富的配套案例讲解多个经典的精确算法框架，最后结合常用的优化求解器（CPLEX和Gurobi）说明如何用Python和Java语言实现书中提到的所有精确算法。全书共分3部分。第I部分（第1~4

k-均值问题是经典组合优化问题,也是著名的NP-难问题之一,相应的Lloyd算法是数据挖掘的十大经典算法之一.k-均值问题在人工智能、数据挖掘、理论计算机科学、运筹学和管理科学中有着广泛的应用.本书介绍k-均值问题及其变形的基于随机抽样、降维、核心集、近似质心集、局部搜索、线性规划舍入等技术的近似算法.主要内容包括:经