本书以“未来小镇”的规划建设及智能生活为主题,分为“探秘人工智能王国”“未来小镇初建设”“未来小镇新生活”三章,共17个项目。书中设计了“灰灰”(人工智能初学者)和“大大”(人工智能专家)两个人物角色,通过他们的对话衔接每个项目和环节的主题,让学生更容易融入角色,切身体验项目设计的思路,主动完成项目内容的探究学习。每个
本书以赢者通吃网络和马太效应为研究对象,从优化视角构建、分析和设计网络模型,并建模计算社会系统中的马太效应,同时探讨时延和网络切换等条件下的模型。本书提供关于神经动力学算法,详细介绍分布式协同建模的赢者通吃网络,并给出该类方法在解决相关领域的科学和工程问题中的应用,以辅助读者更深入地理解基于竞争与合作网络问题的解决思路
本书通过MATLAB/Simulink基础工具阐述控制系统的建模、分析和设计。本书首先提出对建模和控制的需求,之后继续介绍单轴刚体动力学(齿轮、小车沿斜坡滚动),然后对直流电动机、转速表和光学编码器进行建模。利用这些动态模型的传递函数表示,引入PID控制器作为跟踪阶跃输入和抑制恒定干扰的有效方法。本书还讲述现代控制理论
机器学习和深度学习算法的显著进步为新的机遇和一些黑暗的可能性打开了大门,本书作者以乐观的现实主义者的视角,向我们展示了人工智能如何用于增强和改善人类生活。本书讨论了人工智能的含义和优点,并探讨了与之相关的全球经济影响、背后的驱动力以及在公司中实施人工智能的最佳方式等主题。同时,书中还详细探讨了未来人工智能的应用领域,并
本教材系统地论述了人工智能的经典理论及人工智能主要研究领域的基础知识与应用场景,目标是用通俗易懂的方法帮助读者构建完整的人工智能知识体系,为后续的深入学习打下基础。本教材通过讲解人工智能在诸多领域的经典应用案例,帮助读者更好地了解人工智能技术的发展和日常生活的关切度,以及未来人工智能的发展趋势及面临的挑战。本教材内容采
本书讲述了绪论、时标上的加权伪概周期函数与动力方程的加权伪概周期解、时标上神经网络的加权伪概周期解的存在性与稳定性等内容。
本书提到三个循环:第一个循环也是最核心的循环,即世代沿袭的人类本能。人类天生具有偏见,而且更倾向于使用大脑的系统1行事,在这个过程中,人类原有的偏见进一步被强化,形成第一个循环。第二个循环是来自现代的力量,如消费类技术、资本主义、营销和政治,它们对核心循环的人类行为进行采样,总结出模式,再将这些模式反作用于人类,最终引
自主无人系统及应用中的问题
机器学习数学基础
本书以PyTorch作为深度学习框架,主要包括4部分。第1部分(第1、2章),主要概述PyTorch基础知识与常见深度学习算法实现,例如,CNN、LSTM,即CNN-LSTM;第2部分(第3~5章)高级神经网络实现,主要包括常见的深度学习网络结构,例如CNN、RNN及最新的Transformer等模型;第3部分(第6~