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作为《自动控制原理》（第二版）（孙优贤主编，书号：978-7-122-42524-9）的配套学习辅导书，本书紧紧围绕自动控制原理的知识点进行编写，内容与体例均方便读者自学。全书由9章正文与附录组成。正文的9章与配套教材完全一致，分别为：概述、连续时间控制系统的数学模型、线性系统的时域分析法、连续时间控制系统的稳定性与稳

本书以通俗易懂的语言和有趣的插画来解释深度学习中的概念和方法,生动形象的插图更容易帮助读者理解和记忆。同时,书中指导读者将自己的理解制作成短视频,以加强学习效果。另外,书中还指导读者在Colab平台上进行实践。 本书内容全面,从基础的神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等入门知识,到深度学习的应用领域如计算机视觉、自然

数系的扩充始终贯穿于数学理论的发展之中. 本书利用交互式定理证明工具Coq,在Morse-Kelley公理化集合论形式化系统下, 给出中国科学与技术大学汪芳庭教授在其《数学基础》中采用算术超滤分数构造实数的机器证明系统,包括超滤空间与算术超滤的基本概念、超滤变换以及用算术超滤构造算术模型的形式化实现,构建了非标准实数模

本书主要包含以下内如：最优化问题的简介，凸分析基础，无约束优化的理论及线搜索算法框架，信赖域算法，线搜索收敛性分析及收敛速度分析，半光滑牛顿算法，共轭梯度算法，约束优化理论及延伸理论，罚方法，增广拉格朗日算法及算法在实际问题(支持向量机模型、超图匹配)中的应用。本书对知识点的分析紧密结合当前研究前沿问题，并通过对应用问

ChatGPT、文心一言、MidJourney等AI大语言模型融入了人们的日常工作、学习和生活，学习如何用好新的AI工具已经成为每个人的必修课。但是，对于一些稍微复杂的实际问题，AI大语言模型的回答却很不稳定，经常偏离问题甚至完全错误，主要原因就是问题（提示词）写得不好。事实证明，使用恰当的提示词，可以使AI大语言模型

本书是一本机器学习实用指南，提供从基础知识到进阶技能的全面学习路径。本书以浅显易懂的方式介绍了机器学习的基本概念和主要类型，并详细介绍使用Python及常见的库进行数据处理和机器学习的实操。此外，介绍了数据预处理的详细过程，最后通过若干典型案例加深读者对机器学习的理解。本书适合对机器学习感兴趣的初学者，也可作为软件开发

作为普通个体，我们该如何快速切入AI赛道，更好地利用AI工具武装自己，成为"超级个体”呢？本书给出了答案。本书精选八大领域：编程、设计、办公、教育、翻译、营销、咨询、自媒体，并通过88个具体案例实操演示了与ChatGPT进行对话的技巧，全面且深入地为读者展示了利用ChatGPT这个工具大幅提升工作效能的方法。除了提供拿

图像融合技术可将多源图像的互补特征进行综合，以得到更加完整和准确的场景描述，从而弥补单一传感器单幅图像的不足，是一种广泛应用的图像预处理技术，如多摄像头拍照、微光夜视、医学诊断、遥感等应用领域。本书以多源图像融合技术为主要内容，在研究图像尺度分析、迁移学习、深度学习算法与模型的基础上，针对多聚焦图像融合、多模态医学图像

本书针对推荐系统中的二部图、社交网络和知识图谱的图结构模式，研究基于图表示学习的深度推荐系统。通过挖掘图信息中的隐性关系和高阶关系，使用图学习的方式探索用户和产品的潜在关联，弥补相关推荐系统研究在挖掘用户之间或者产品之间隐性关系方面的不足，形成一系列合理而且有效的推荐技术。增加推荐系统输入的多样性，运用社交网络和知识图

人工智能（AI）已成为世界各地的热门话题，因为它可以为人类带来显着的好处，以及可能隐藏在该技术中的感知和实际危险。在《人工智能风险·回报·未来》：中，KevinChen用清晰简单的语言阐述了人工智能的许多方面，详细介绍了人工智能如何给世界的运作方式带来深刻的变化。人工智能正在交通、物流、医学

奇异跳变系统是一类具有广泛形式的动力系统，能有效地描述电力系统、电路系统、社会经济系统等实际系统。本书以时滞奇异跳变系统为研究对象，旨在提出有效的容许性分析与控制器设计方法。本书主要介绍时滞奇异跳变系统容许性分析与状态反馈控制、时滞奇异跳变系统观测器设计与异步反馈控制、时滞奇异跳变系统滤波器设计与故障检测、时滞奇异跳变

本书详细介绍边缘计算和人工智能技术，主要内容包括边缘计算与人工智能概述、边缘计算与人工智能基本开发方法、边缘计算与人工智能模型开发、边缘计算与人工智能基础应用开发、边缘计算与人工智能综合应用开发。全书采用项目式开发的学习方法，通过贴近日常生活的开发实例，由浅入深地介绍边缘计算与人工智能的相关知识。本书中的每个案例均有完

本书的内容共包含八章。第一章分别从学术界、媒体、企业界、政府等多视角介绍人工智能当前火热的现状。第二章介绍了不同人群对人工智能提出的疑问，包括疑问论、怀疑论和恐惧论。第三章主要阐述了人工智能的基本概念，包括来自不同领域的各种不同的观点和看法。第四章提出了作者对人工智能的独特见解，包括人脑智能、人脑基本能力模型、机器智能

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