本書基于認知神經(jīng)科學(xué)視角，在系統(tǒng)性梳理現(xiàn)有研究的基礎(chǔ)上，從傳統(tǒng)的電商網(wǎng)站到電商直播、虛擬現(xiàn)實、智能會話代理和機器人等新型平臺，再到腦機接口這一人機交互的最高階應(yīng)用，對這些數(shù)智平臺的用戶行為及其背后的認知機制進行探討，并對用戶在這些平臺上的信息安全和隱私?jīng)Q策行為進行了研究。本書遵循“平臺特征—機體反應(yīng)—用戶行為”的路徑對

本書介紹了人工智能發(fā)展過程中涌現(xiàn)出的思想以及經(jīng)典技術(shù)。本書共12章，內(nèi)容結(jié)構(gòu)大致可以分為4部分：第一部分（第1～3章），這部分為基礎(chǔ)知識，簡單介紹人工智能發(fā)展的歷史與現(xiàn)狀（第1章），數(shù)據(jù)編碼技術(shù)（第2章）以及人工智能需要用到的數(shù)學(xué)知識（第3章）；第二部分（第4～7章），經(jīng)典人工智能，主要介紹經(jīng)典人工智能算法（第4章），

《PyTorch深度學(xué)習(xí)與企業(yè)級項目實戰(zhàn)》立足于具體的企業(yè)級項目開發(fā)實踐，以通俗易懂的方式詳細介紹PyTorch深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論以及相關(guān)的必要知識，同時以實際動手操作的方式來引導(dǎo)讀者入門人工智能深度學(xué)習(xí)。本書配套示例項目源代碼、數(shù)據(jù)集、PPT課件與作者微信群答疑服務(wù)�！禤yTorch深度學(xué)習(xí)與企業(yè)級項目實戰(zhàn)》共分18

本書以“未來小鎮(zhèn)”的規(guī)劃建設(shè)及智能生活為主題，分為“探秘人工智能王國”“未來小鎮(zhèn)初建設(shè)”“未來小鎮(zhèn)新生活”三章，共17個項目。書中設(shè)計了“灰灰”（人工智能初學(xué)者）和“大大”（人工智能專家）兩個人物角色，通過他們的對話銜接每個項目和環(huán)節(jié)的主題，讓學(xué)生更容易融入角色，切身體驗項目設(shè)計的思路，主動完成項目內(nèi)容的探究學(xué)習(xí)。每個

本書以贏者通吃網(wǎng)絡(luò)和馬太效應(yīng)為研究對象，從優(yōu)化視角構(gòu)建、分析和設(shè)計網(wǎng)絡(luò)模型，并建模計算社會系統(tǒng)中的馬太效應(yīng)，同時探討時延和網(wǎng)絡(luò)切換等條件下的模型。本書提供關(guān)于神經(jīng)動力學(xué)算法，詳細介紹分布式協(xié)同建模的贏者通吃網(wǎng)絡(luò)，并給出該類方法在解決相關(guān)領(lǐng)域的科學(xué)和工程問題中的應(yīng)用，以輔助讀者更深入地理解基于競爭與合作網(wǎng)絡(luò)問題的解決思路

本書通過MATLAB/Simulink基礎(chǔ)工具闡述控制系統(tǒng)的建模、分析和設(shè)計。本書首先提出對建模和控制的需求，之后繼續(xù)介紹單軸剛體動力學(xué)(齒輪、小車沿斜坡滾動)，然后對直流電動機、轉(zhuǎn)速表和光學(xué)編碼器進行建模。利用這些動態(tài)模型的傳遞函數(shù)表示，引入PID控制器作為跟蹤階躍輸入和抑制恒定干擾的有效方法。本書還講述現(xiàn)代控制理論

本書從注意力機制這一重要角度入手，闡述注意力機制的產(chǎn)生背景和發(fā)展歷程，通過詳實的理論剖析，以深入淺出的方式著重介紹注意力機制在計算機視覺、自然語言處理，以及多模態(tài)機器學(xué)習(xí)三大人工智能方向中的應(yīng)用思路、模型與算法。

機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法的顯著進步為新的機遇和一些黑暗的可能性打開了大門，本書作者以樂觀的現(xiàn)實主義者的視角，向我們展示了人工智能如何用于增強和改善人類生活。本書討論了人工智能的含義和優(yōu)點，并探討了與之相關(guān)的全球經(jīng)濟影響、背后的驅(qū)動力以及在公司中實施人工智能的最佳方式等主題。同時，書中還詳細探討了未來人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域，并

本教材系統(tǒng)地論述了人工智能的經(jīng)典理論及人工智能主要研究領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識與應(yīng)用場景，目標(biāo)是用通俗易懂的方法幫助讀者構(gòu)建完整的人工智能知識體系，為后續(xù)的深入學(xué)習(xí)打下基礎(chǔ)。本教材通過講解人工智能在諸多領(lǐng)域的經(jīng)典應(yīng)用案例，幫助讀者更好地了解人工智能技術(shù)的發(fā)展和日常生活的關(guān)切度，以及未來人工智能的發(fā)展趨勢及面臨的挑戰(zhàn)。本教材內(nèi)容采

本書講述了緒論、時標(biāo)上的加權(quán)偽概周期函數(shù)與動力方程的加權(quán)偽概周期解、時標(biāo)上神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的加權(quán)偽概周期解的存在性與穩(wěn)定性等內(nèi)容。