本書主要利用控制論、代數(shù)圖論、矩陣論及偏微分方程等理論和方法,重點闡述了多智能體系統(tǒng)一致性和復雜動態(tài)網(wǎng)絡同步控制這兩個問題,主要討論以下幾類問題：多智能體系統(tǒng)的**-跟隨一致性問題;時滯復雜網(wǎng)絡的同步問題;Lurie型動態(tài)網(wǎng)絡的簇同步問題.

本書理論知識體系完備，由淺入深，系統(tǒng)性地介紹了深度學習模型的發(fā)展脈絡，以及模型深度設計、模型寬度設計、模型通道維度設計、殘差連接設計、分組卷積設計、多尺度與非正常卷積設計、多輸入網(wǎng)絡設計、時序神經(jīng)網(wǎng)絡設計、三維卷積網(wǎng)絡設計、動態(tài)推理模型與注意力機制設計、生成對抗網(wǎng)絡設計這10類主流的深度學習模型設計思想。同時，本書為各

《機器學習與人工智能》涵蓋了與人工智能相關的機器學習核心方法，包括深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡、生成對抗網(wǎng)絡、蒙特卡羅樹搜索、強化學習�！稒C器學習與人工智能》也包括一些應用非常廣泛的機器學習方法，例如，支持向量機、決策樹和隨機森林、隱馬爾可夫模型、聚類與自組織映射�！稒C器學習與人工智能》還包含一些重要的大數(shù)據(jù)分析方法

計算智能是人工智能領域較為前沿的研究方向，它是受“大自然智慧”啟發(fā)而被設計出的一類算法的統(tǒng)稱。計算智能所具有的全局搜索、高效并行等優(yōu)點為解決復雜優(yōu)化問題提供了新思路和新手段，引起了國內(nèi)外學者的廣泛重視并掀起了研究熱潮。目前，計算智能的相關技術已成功應用于信息處理、調(diào)度優(yōu)化、工程控制、經(jīng)濟管理等眾多領域。 本書在歸納近年

《機器學習中的基本算法》共八章.第1章和第2章簡要介紹了機器學習的基本概念、研究內(nèi)容、算法體系，以及相關的優(yōu)化理論與優(yōu)化算法.第3章和第4章詳細介紹了幾類作為分類器和回歸器的支持向量機算法，包括算法出發(fā)點、建模思想、理論推導和算法在數(shù)據(jù)分類、識別、擬合、預測等方面的應用.第5章和第6章著重介紹了兩類常用的數(shù)據(jù)預處理方法

知識工程是創(chuàng)新方法的一種，是一個采用人工智能技術進行文本理解閱讀，用知識圖譜進行知識表達，并在知識圖譜上構建的一個具有搜索、推薦、問答、輿情監(jiān)測和社區(qū)服務功能的系統(tǒng)。本書概括了知識管理和知識工程的各種概念，描述了人工智能技術在知識挖掘中的應用發(fā)展趨勢及實現(xiàn)知識工程的云架構技術，列舉了知識工程在幾個典型行業(yè)的應用實例，展

全書介紹了人工智能芯片相關的基礎領域知識，分析了人工智能處理面臨的挑戰(zhàn)，由此引出全書的重點：人工智能芯片的架構設計、數(shù)據(jù)復用、網(wǎng)絡映射、存儲優(yōu)化以及軟硬件協(xié)同設計技術等領域前沿技術，書中還討論了當前研究成果，并輔以實驗數(shù)據(jù)進行比較分析，最后展望了人工智能芯片技術的發(fā)展方向。

《人工智能（AI）應用從入門到精通》是一本人工智能應用入門級讀物，全書分基礎篇和應用篇兩個部分�；�礎篇包括人工智能的基本認知、人工智能的關鍵技術、人工智能的基本要素、人工智能的產(chǎn)業(yè)應用和人工智能的倫理安全五部分內(nèi)容；應用篇包括人工智能+教育、人工智能+醫(yī)療、人工智能+金融、人工智能+交通、人工智能+安防、人工智能+零售

以前，技術只是工程師操心的事；如今，技術是工程師、產(chǎn)品經(jīng)理、企業(yè)家共同操心的事，他們只有通力合作才能駕馭強大的技術，進而取得商業(yè)上的成功。如今講人工智能的書大多屬于兩種類型：第一種面向廣大公眾進行人工智能科普；第二種針對專業(yè)技術人員詳細講解人工智能的技術。這兩種書，產(chǎn)品經(jīng)理雖然都可以閱讀，但他們更迫切需要第三種——從商

智能的概念和內(nèi)容很多，其核心思想是模擬人或其他生物的神經(jīng)系統(tǒng)，實現(xiàn)各種運算和操作過程，尤其是人的智能操作�！禕R》本書由四部分組成，第一部分是概論，討論智能計算的類型、特征、發(fā)展過程和應用問題，并介紹和其他學科的關系問題。這些學科主要是生命科學、信息科學等。第二部分是算法篇，介紹智能計算中多種不同類型的算法，詳細介紹它