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本书在介绍机器学习和通信辐射源个体识别的基本概念与研究现状的基础上，用机器学习领域最新的理论成果去解决通信辐射源个体识别存在的具体问题，系统阐述了流形学习、稀疏表示、深度学习、浅层学习等机器学习方法在通信辐射源个体识别中应用的最新研究成果。

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本书系“自动控制课程设计”课程的配套教材，以复杂工业对象的控制系统建模、分析和综合作为讨论对象，从理论和实践两个角度阐述自动控制课程设计相关内容。本书共分为9个章节。第1章介绍自动控制课程设计的背景和目标。第2和第3章介绍控制系统建模方法，第4-5章介绍经典控制算法的设计与实现，第6-8章介绍状态空间控制器与先进控制算

本书对机器学习的基础知识和基本算法进行了详细的介绍，对广泛应用的经典算法(如线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机、决策树和集成学习等)进行了深入的分析，并讨论了无监督学习的基本方法。用6章对深度学习和深度强化学习进行了相当全面的叙述，不仅深入地讨论了反向传播算法、多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络和长短期记忆

随着大数据、物联网和5G等技术的发展，人工智能早已进入我们的生活，并作为核心驱动力，对各行各业进行了深刻的塑造和改变，推动着商业模式、经济结构甚至国家战略的升级革新。本书作者精心构建了认知觉醒、工具赋能和商业落地三个篇章九大思维，旨在全方位、多层次地展现AI思维的魅力与力量，为读者呈现一个完整的AI思维框架体系。本书是

随着人工智能技术的广泛应用，传统的意识形态工作面临着前所未有的机遇和挑战。一方面，人工智能以其强大的信息传播能力，为意识形态的传播提供了更为便捷、高效的渠道，使得各种思想和观念能够以前所未有的速度和广度进行传递；另一方面，人工智能技术也可能成为某些不良信息的扩散工具。本书旨在为读者提供一个全面、深入地理解人工智能在意识

本教材全面介绍了机器学习与模式识别的基本概念、核心理论方法和最新研究进展与应用。全书系统地讲解了机器学习算法、模型评估与优化、特征提取与选择、深度学习与神经网络等关键技术。同时，结合实际案例，分析了机器学习与模式识别在计算机视觉、智能语音识别、自然语言处理等领域的应用。

随着AI技术的不断成熟，AI已经在内容创作领域展现出巨大的潜力。本书从AI的发展历程出发，系统介绍AI技术在文字、图像、视频等不同类型内容生成中的应用方法与技巧。本书提供了丰富的实战案例，通过详细的步骤解析，读者不仅能够全面了解AIGC的理论基础，还能掌握具体的操作技能和实战经验。无论是初次接触AIGC的新手，还是希望

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