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本書系統(tǒng)地介紹了人工智能的基本概念、主要方法及代表性模型算法。本書根據(jù)人工智能的知識體系，在兼顧傳統(tǒng)的人工智能方法的基礎上，重點突出前沿性內(nèi)容，并對自動推理、遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡、啟發(fā)式優(yōu)化、機器學習、異常檢測、梯度下降、邏輯回歸、反向傳播、卷積網(wǎng)絡、語言模型、詞向量等常見技術進行詳細闡述和討論。本書結合應用安排了示例和

航空航天、智能制造及船舶動力定位等復雜系統(tǒng)中均含有大量來源不同、類型各異的干擾，上述干擾統(tǒng)稱為多源異質(zhì)干擾，帶有此類干擾的系統(tǒng)稱為多源異質(zhì)干擾系統(tǒng)�，F(xiàn)有的抗干擾控制方法大多針對單一干擾或將多源異質(zhì)干擾整合為單一等價干擾，對干擾的來源、途徑和類型及對系統(tǒng)的影響機理等特征信息提取與分析不足。鑒于此，本書針對帶有多源異質(zhì)干擾

本書與工程實踐緊密結合，對連續(xù)控制系統(tǒng)、離散控制系統(tǒng)、非線性系統(tǒng)等進行了描述，從控制系統(tǒng)的結構、分類、分析、設計出發(fā)，引出系統(tǒng)數(shù)學模型，對傳遞函數(shù)、動態(tài)結構圖、典型環(huán)節(jié)等內(nèi)容進行了細致的描述。本書重點對時域部分的系統(tǒng)階躍響應分析、穩(wěn)定性分析、穩(wěn)態(tài)誤差計算，頻域部分的伯德圖、幅相頻率特性曲線、穩(wěn)定裕度等內(nèi)容進行了闡述，進

“人工智能超入門叢書”致力于面向人工智能各技術方向零基礎的讀者，內(nèi)容涉及數(shù)據(jù)素養(yǎng)、機器學習、視覺感知、情感分析、搜索算法、強化學習、知識圖譜、專家系統(tǒng)等方向，體系完整、內(nèi)容簡潔、文字通俗，綜合介紹人工智能相關知識，并輔以程序代碼解決問題，使得零基礎的讀者快速入門�！吨�識工程：人工智能如何學貫古今》是“人工智能超入門叢書

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本書系統(tǒng)介紹了眾包學習的概念、應用領域、前沿課題和研究實踐。在基礎知識方面，本書介紹了眾包的起源與發(fā)展、眾包技術的研究方向，分析眾包模式給機器學習帶來的機遇與挑戰(zhàn)。在前沿技術方面，本書詳細闡述了眾包標注真值推斷與面向眾包標注數(shù)據(jù)的預測模型學習等前沿研究課題。在研究實踐方面，本書介紹了面向偏置標注的眾包標簽真值推斷、基于