《圖解機器學(xué)習(xí)》用豐富的圖示，從ZUI小二乘法出發(fā)，對基于ZUI小二乘法實現(xiàn)的各種機器學(xué)習(xí)算法進行了詳細的介紹。第Ⅰ部分介紹了機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的概況；第Ⅱ部分和第Ⅲ部分分別介紹了各種有監(jiān)督的回歸算法和分類算法；第Ⅳ部分介紹了各種監(jiān)督學(xué)習(xí)算法；第Ⅴ部分介紹了機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的新興算法。書中大部分算法都有相應(yīng)的MATLAB程序源

《物聯(lián)網(wǎng)專業(yè)英語》體系完整、內(nèi)容詳實，介紹了物聯(lián)網(wǎng)由來以及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)結(jié)構(gòu)、傳感器、射頻識別、無線傳感器網(wǎng)絡(luò)、M2M、云計算和物聯(lián)網(wǎng)安全等基本技術(shù)，分析了物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展趨勢，最后引用智慧地球、智慧城市、智能家居、智能產(chǎn)業(yè)等領(lǐng)域的具體案例對上述技術(shù)進一步進行講解說明。課文配有手繪插圖，幫助讀者理解課文內(nèi)容，并帶給讀者愉悅的閱

本書主要闡述人工智能的基本原理、方法和應(yīng)用技術(shù)。全書分為11章，除第1章討論人工智能概述、第11章討論人工智能的爭論與展望外，其余9章主要按照“基本智能+典型應(yīng)用+計算智能”三個模塊編著：第1模塊為人工智能經(jīng)典的三大基本技術(shù)，包括知識表示技術(shù)、搜索技術(shù)、推理技術(shù)；第2模塊為人工智能的典型應(yīng)用領(lǐng)域，包括機器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)

當機器智能超越了人類智能時會發(fā)生什么？人工智能會拯救人類還是毀滅人類？作者提到，我們不是這個星球上速度最快的生物，但我們發(fā)明了汽車、火車和飛機。我們雖然不是最強壯的，但我們發(fā)明了推土機。我們的牙齒不是最鋒利的，但我們可以發(fā)明比任何動物的牙齒更堅硬的**。我們之所以能控制地球，是因為我們的大腦比即使最聰明的動物的大腦都要

當機器智能超越了人類智能時會發(fā)生什么？人工智能會拯救人類還是毀滅人類？作者提到，我們不是這個星球上速度最快的生物，但我們發(fā)明了汽車、火車和飛機。我們雖然不是最強壯的，但我們發(fā)明了推土機。我們的牙齒不是最鋒利的，但我們可以發(fā)明比任何動物的牙齒更堅硬的**。我們之所以能控制地球，是因為我們的大腦比即使最聰明的動物的大腦都要

本書研究人工智能的工程化，目的是提高計算機體系的智能化水平，研究的重點是計算機的智能，智能系統(tǒng)工程是系統(tǒng)工程的深化與升華，是系統(tǒng)工程的新學(xué)科。全書講述了智能系統(tǒng)工程的提出，介紹了智能系統(tǒng)工程的研究方法、提出了廣義智能系統(tǒng)工程的科學(xué)方法，展望了智能系統(tǒng)工程的發(fā)展以及智能系統(tǒng)工程的應(yīng)用。本書秉承了錢老系統(tǒng)工程的思想，將智能

本書以復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定性穩(wěn)定性研究為核心,并結(jié)合定量研究深入展開,形成容納復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)和多智能體系統(tǒng)的動態(tài)特性的研究脈絡(luò)。本書的特點是在動力系統(tǒng)和穩(wěn)定性之間的關(guān)系上進行了詳盡的闡述,傳統(tǒng)的動力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和當下的復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及多智能體之間的關(guān)系進行闡述,揭示了大規(guī)模系統(tǒng)之間的演化關(guān)系。同時,針對單穩(wěn)定性、多穩(wěn)定性、周期解和不變集

《心靈與認知文叢：意向性與人工智能》圍繞塞爾的“中文屋論證”中所提出的“人工智能意向性缺失難題”，借助心靈哲學(xué)和認知科學(xué)的成果，在重新思考人類智能的種種問題的基礎(chǔ)上，反思指導(dǎo)人工智能實踐的計算主義和聯(lián)結(jié)主義，進而探討意向性與人工智能的關(guān)系問題以及與之相關(guān)的人工智能的發(fā)展方向問題。既從哲學(xué)意向性理論的角度對人工智能研究中

《生物信息學(xué)中的機器學(xué)習(xí)分析方法》針對生物信息學(xué)領(lǐng)域中海量的生物數(shù)據(jù)，分別從微陣列數(shù)據(jù)的分析和處理、基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的分析和構(gòu)建以及蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)的分析等角度，系統(tǒng)介紹機器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計學(xué)習(xí)及各種智能算法在生物信息學(xué)相關(guān)領(lǐng)域的應(yīng)用。機器學(xué)習(xí)在生物信息學(xué)領(lǐng)域的研究重心集中在觀測和探索生物現(xiàn)象，以及建立統(tǒng)一的形式化的模型對生物

通常一個用于解決復(fù)雜非線性問題的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有大量的神經(jīng)元，并且它們之間的連接是非常復(fù)雜的。在實際中人們很難完全知道每個神經(jīng)元的狀態(tài)信息，因此對時滯遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)估計問題的研究具有非常重要的意義�！稌r滯遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)估計理論與應(yīng)用》主要介紹有關(guān)時滯遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)估計理論和應(yīng)用的最新成果，運用多種不同的