本書(shū)內(nèi)容涵蓋神經(jīng)工程的各個(gè)方面，較為全面系統(tǒng)地介紹了這門交叉學(xué)科所涉及的重要內(nèi)容。本書(shū)分上、下冊(cè)，共20章，重點(diǎn)介紹神經(jīng)工程的應(yīng)用以及研究方向，如腦-機(jī)接口、功能性電刺激、神經(jīng)成像等的基本理論知識(shí)及應(yīng)用。本書(shū)遵循從微觀到宏觀，從基礎(chǔ)到應(yīng)用，再到未來(lái)展望的順序進(jìn)行編排。全書(shū)的材料來(lái)源于各個(gè)領(lǐng)域**的書(shū)籍資料以及近年來(lái)神經(jīng)

深度學(xué)習(xí)，特別是深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能的重要分支領(lǐng)域，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)也被廣泛應(yīng)用于各種現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景，在許多問(wèn)題上都取得了超越人類智能的結(jié)果。本書(shū)作為該領(lǐng)域的入門書(shū)籍，在內(nèi)容上涵蓋深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識(shí)和實(shí)踐應(yīng)用兩大方面。全書(shū)共14章，分為三個(gè)部分：第一部分為緒論；第二部分（第1～4章）介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識(shí)、

粒子群優(yōu)化算法是一種新的模仿鳥(niǎo)類群體行為的智能優(yōu)化算法，是群體智能優(yōu)化算法的一個(gè)重要分支，已成為國(guó)際上仿生智能計(jì)算領(lǐng)域里的研究熱點(diǎn)和重點(diǎn)之一。本書(shū)共6章，分別論述了優(yōu)化問(wèn)題和仿生智能計(jì)算、模仿鳥(niǎo)群覓食行為的粒子群優(yōu)化算法、形式多樣的粒子群優(yōu)化算法、無(wú)速度項(xiàng)的粒子群優(yōu)化算法、分布估計(jì)粒子群優(yōu)化算法和粒子群優(yōu)化算法的應(yīng)用等

本書(shū)系統(tǒng)地論述了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要理論、控制技術(shù)及應(yīng)用實(shí)例，旨在使讀者理解和熟悉神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其控制的基本原理和主要應(yīng)用，掌握它的結(jié)構(gòu)和設(shè)計(jì)應(yīng)用方法，主要內(nèi)容包括神經(jīng)網(wǎng)路基礎(chǔ)論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制原理、感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、時(shí)滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、CMAC網(wǎng)絡(luò)、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控

計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理和語(yǔ)音識(shí)別是目前深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域很熱門的三大應(yīng)用方向，本書(shū)旨在幫助零基礎(chǔ)或基礎(chǔ)較為薄弱的讀者入門深度學(xué)習(xí)，達(dá)到能夠獨(dú)立使用深度學(xué)習(xí)知識(shí)處理計(jì)算機(jī)視覺(jué)問(wèn)題的水平。通過(guò)閱讀本書(shū)，讀者將學(xué)到人工智能的基礎(chǔ)概念及Python編程技能，掌握PyTorch的使用方法，學(xué)到深度學(xué)習(xí)相關(guān)的理論知識(shí)，比如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

《情感計(jì)算與情感機(jī)器人系統(tǒng)》在介紹情感計(jì)算、情感建模以及人機(jī)情感交互概念的基礎(chǔ)上，分析了當(dāng)前人機(jī)情感交互的研究前沿，總結(jié)了在多模態(tài)情感識(shí)別方法、人機(jī)交互氛圍場(chǎng)建模、情感意圖理解方法、情感機(jī)器人的多模態(tài)情感表達(dá)以及人機(jī)情感交互系統(tǒng)應(yīng)用方面的**研究成果，使讀者對(duì)人機(jī)情感交互有更深的理解，對(duì)促進(jìn)我國(guó)在情感計(jì)算與情感機(jī)器人領(lǐng)

本書(shū)全面梳理了各個(gè)學(xué)科與智能研究相關(guān)的成果，在此基礎(chǔ)上歸納了一般智能的構(gòu)成要素，形成了生物智能和非生物智能統(tǒng)一的智能理論體系。系統(tǒng)分析了智能的進(jìn)化、發(fā)展、使用和評(píng)價(jià)，提出了語(yǔ)義邏輯的主要準(zhǔn)則和不同于馮?諾伊曼體系的智能計(jì)算架構(gòu)。并且為構(gòu)建本書(shū)所述非生物智能體或人工智能學(xué)界討論的通用人工智能提出了一條可實(shí)現(xiàn)的路徑。本書(shū)適

本書(shū)是國(guó)內(nèi)較早關(guān)于TensorFlow大數(shù)據(jù)與量化交易的原創(chuàng)圖書(shū)，配合zwPython開(kāi)發(fā)平臺(tái)和zwQuant開(kāi)源量化軟件學(xué)習(xí)，是一套完整的大數(shù)據(jù)分析、量化交易的學(xué)習(xí)教材，可直接用于實(shí)盤交易。本書(shū)有三大特色：*，以實(shí)盤個(gè)案分析為主，全程配有Python代碼；第二，包含大量的圖文案例和Python源碼，無(wú)須專業(yè)編程基礎(chǔ)，

本書(shū)全面介紹了作者近年來(lái)在奇異攝動(dòng)飽和控制系統(tǒng)分析與設(shè)計(jì)方面的研究成果。書(shū)中介紹了奇異攝動(dòng)飽和控制系統(tǒng)穩(wěn)定性分析方法、奇異攝動(dòng)飽和控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法、具有L2擾動(dòng)的奇異攝動(dòng)飽和系統(tǒng)快采樣控制設(shè)計(jì)和慢采樣控制設(shè)計(jì)方法、奇異攝動(dòng)切換飽和控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法、奇異攝動(dòng)系統(tǒng)抗飽和控制設(shè)計(jì)方法、非線性奇異攝動(dòng)系統(tǒng)模糊采樣控制設(shè)計(jì)方法、

本書(shū)為胡壽松教授主編的教材《自動(dòng)控制原理》的學(xué)習(xí)指導(dǎo)性教學(xué)配套用書(shū)。本書(shū)系統(tǒng)地給出了《自動(dòng)控制原理（第七版）》中全部260道習(xí)題的詳解，這些習(xí)題包含了概念題、基本題、證明題、工程應(yīng)用題、MATLAB題、設(shè)計(jì)題和難題等七類題型�！禕R》本書(shū)在習(xí)題解析過(guò)程中給出了解題思想的友情提示，指明解題過(guò)程的注意事項(xiàng)，其解題步驟科學(xué)、