神经网络理论方法及控制技术应用研究

神经网络作为一门新兴的信息处理科学。是对人脑若干基本特性的抽象模拟。它是以人的大脑工作模式为基础，研究自适应及非程序的信息处理方法。《神经网络理论方法及控制技术应用研究》系统地论述了神经网络的主要理论、控制技术及应用实例，旨在使读者理解和熟悉神经网络及其控制的基本原理和主要应用，掌握它的结构和设计应用方法。主要内容包括神经网路基础论、神经网络控制原理、感知器神经网络、BP神经网络、时滞神经网络、CMAC网络、模糊神经网络控制系统等，并

计算机数学基础

本书主要介绍了函数极限与连续、导数与微分、导数的应用、积分、行列式与矩阵等内容。 ...

大学计算机应用基础实训教程

《大学计算机应用基础实训教程》内容丰富、概念清晰、实例新颖，具有较强的实用性。每章都配有综合实训和拓展与能力提高，对于想提高自身计算机操作能力的读者提供参考。《大学计算机应用基础实训教程》安排了大量的实训项目，全书共5章，包括windows xp操作系统、 word 2007文字处理软件、excel 2007电子表格处理软件、powerpoint 2007 演示文稿制作软件和计算机网络的使用。这些实训项目操作性强，注重操作技能和应

计算机导论-(第四版)

这本《计算机导论(第4版)》由从计算机学科的整体架构出发，根据计算机专业(本科、专科)“计算机导论”课程对新教材的需求，全面介绍计算机的基础知识、基本概念与基本操作。本书取材新颖、内容简练、面向教学，按计算机教与学的规律强调概念的准确与实际操作能力的培养。 　　本书的主要内容包括计算机概述，计算机硬件基础，计算机软件基础，计算机运算与编码基础，windows xp操作系统，计算机网络基础，常用办公软件word、excel和po

计算机控制技术

信息系统分析与设计

大学计算机信息技术实训教程-第二版

大学计算机信息技术教程-第二版

《大学计算机信息技术教程（第2版）》是根据高职高专教育非计算机专业“大学计算机信息技术”课程教学需要和计算机一级考试要求而编写的，实现了教学、培训一体化。全书分为5章：信息技术概述、计算机硬件基础、计算机软件技术基础、计算机网络技术基础、多媒体技术基础。 《大学计算机信息技术教程（第2版）》的特点是：以应用为目的，强调实践，具有实用性；贴近高职高专学生实际，通俗易懂，具有易学性；紧扣计算机一级考试大纲，具有实战性。 《大学

大学计算机基础实验指导与习题-(第二版)

本书与人民邮电大学出版社出版的，由莫德举、马睿、邵兰洁主编的《大学计算机基础》一书配套使用，书中的实验内容与主教材紧密配合，旨在指导读者更好地完成实践环节，提高上机实验的效率，附录中包含了主教材课后习题的答案。 本书由两大环节构成——“基本操作实验”和“能力拓展实验”。其中每章的“基本操作实验”部分都包括多个实验，每个实验不仅给出明确的实验目的、实验要求、实验步骤和注意事项，还配有同类型的练习题，使读者按照实验指导步骤做完实验之

大学计算机基础实验教程

本书是《大学计算机基础教程》（向伟主编，isbn 978-7-5084一7642.1）的配套教材，按照教育部对高等院校计算机公共基础课的基本要求，结合地方高校的办学特色编写。主要内容包括：计算机基本操作、windows，sxp操作系统、办公自动化组件（word 2003、excel 2003、power?point 2003）、网络技术及信息安全的实践教学内容。 　　“任务驱动，案例教学”是本书的编写特点，教材内容组织深入浅出、循

计算机应用基础实例教程-第二版

本书以实际应用案例培养基本技能、掌握基础知识，突出应用能力的培养，将工作与生活中的计算机操作技能和技巧有机地组织在教材中，以应用能力培养与提高为主线，依据学习计算机、应用计算机的基本过程和规律，以实际应用案例结合知识要点循序渐进地进行讲解。全书共6章，内容包括：计算机基础知识、中文版操作系统windows xp的使用、文字处理软件word 2003的使用、电子表格软件excel 2003的使用、演示文稿软件powerpoint 200

大学计算机基础

《大学计算机基础》是根据教育部计算机基础课程教学指导委员会制定的大学计算机基础大纲，并结合当今最新计算机应用技术编写而成的。主要内容包括：计算机基础知识、计算机软件基础、微型计算机硬件组成、操作系统、办公软件Office2003、计算机网络基础、Internet及其应用、数据库基础、多媒体技术、计算机系统安全与社会责任等。 《大学计算机基础》具有内容先进、层次清晰、突出应用、图文并茂、易教易学等特色。既注重知识的系统性，又突出了

大学计算机基础

《21世纪高等院校计算机科学与技术规划教材：大学计算机基础》是根据大学教育的人才培养新要求，结合计算机信息技术的研究成果与最新发展趋势，以及教育技术在教学改革中的应用现状和水平，对教学内容、体系结构做了重大的修改。本书主要介绍计算机信息技术的相关理论知识，实际操作内容由配套的《大学计算机基础实践教程》介绍，采用理论和实践分别介绍，有利于教师的教学。本书的作者都是多年从事计算机基础教学，具有丰富经验的一线教师，较好地保证了教材的

大学计算机基础上机指导与习题【第二版】

本书按照全国计算机应用技术证书考试的机考模式编写，重视实践，实验按照章节编写，可直接将实验题目作为课堂与课后测试用题。 本书内容包括windows xp操作、internet的使用、word 2003上机操作、excel 2003上机操作、powerpoint 2003上机操作，最后附有8套全国计算机应用技术考试模拟试题。本书可以与高巍巍主编的《大学计算机基础》配套使用，也可独立使用。 本书可作为高等院校的计算机基础课程教

大学计算机基础教程

本书按照2006年教育部高等学校非计算机专业计算机基础教学指导委员会提出的大学计算机基础教学基本要求编写而成。全书共10章，其内容主要包括：计算机基础知识、windows xp操作系统、文字处理软件word 2003、电子表格软件excel 2003、演示文稿软件powerpoint 2003、计算机网络基础、多媒体技术基础、网页设计基础、计算机网络安全技术基础以及常用工具软件。 本书紧扣当前计算机技术的发展和应用水平，注重实际

计算机习题结构

计算机基础任务驱动教程

计算机应用基础

大学计算机基础教程实验指导与习题集

本书为《大学计算机基础教程》配套的实验指导书。共分为两大部分，“实验指导”部分安排了20个实验，内容涵盖了：windows xp操作系统（3个实验）、word 2003（4个实验）、excel 2003（4个实验）、powerpoint 2003（3个实验）、access 2003（4个实验）、计算机网络及intemet（2个实验）等。“习题集”部分根据教材章节及全国计算机等级考试和全国高校计算机水平考试大纲精选了大量的习题和模拟测试

计算机应用基础实训教程

大学计算机基础

本书是根据教育部提出的改革计算机基础教学的精神，为适应计算机发展的新形势带来的对教学内容的新需求，由具有丰富教学经验的一线教师合作编写而成。教材内容丰富、系统、完整，凝聚了作者多年的教学经验和智慧。　　本书共10章。主要包括计算机基础知识、计算机系统、操作系统概论、windows xp操作系统的使用、文字处理软件word 2003、电子表格软件excel 2003、演示文稿软件powerpoint 2003、多媒体技术简介、网络技术基

信息资源检索与利用

本书突出信息检索系统以及网络信息检索，以“实用、好用、够用”为原则，结构合理，通俗易懂，实用性强。全书分为6章，内容包括信息检索与信息资源、文献信息检索、特种信息检索、网络信息检索、信息资源检索综合利用以及综合实训。在内容上，将信息资源检索系统与网络信息资源相结合，以检索技能为主，且侧重文献信息检索和搜索引擎；在板块设计上，注重学生自主能力和合作能力的培养，增加实践检索练习。为了满足广大师生等对外文信息资源的需求，不仅提供了一

典型计算机算法的分析.设计与实现

郭红涛著的《典型计算机算法的分析设计与实现》将典型的经典问题和算法设计技术巧妙地进行结合，系统地论述算法设计技术及其在经典问题中的应用。主要内容包括：计算机算法的基础知识、算法复杂性分析、贪心算法、分治策略、动态规划、随机算法、图的搜索算法、NP完全问题。本书结构合理，内容丰富，深入浅出，图例丰富，理论性与实用性并重，可读性强，是一本值得学习研究的著作...

计算机基础与应用-(Windows 7平台与Office 2010应用)

本书主要介绍计算机应用的基础知识，内容包括计算机文化基础、Windows 7操作系统、Office 2010办公组件（Word 2010字处理软件、Excel 2010电子表格处理软件、PowerPoint 2010演示文稿处理软件）的使用、网络基础知识、信息技术在医学领域的应用等。 本书电子教案及习题等教学资源，读者可以到中国水利水电出版社网站和万水书苑上免费下载，网址：http://www.waterpub.com.cn/sof

PyTorch深度学习之目标检测

《PyTorch 深度学习之目标检测》从人工智能产业的发展史开始讲述，使读者能够了解图像中的几个不同方向，并从中逐步引导读者进入图像处理的学习当中，适合深度学习的入门读者学习阅读。本书首先讲解了在深度学习中实现的几个主要算法的概念，并逐步引导读者动手以 PyTorch 框架为基础构建基础神经网络，最后开始实战目标检测算法。《PyTorch 深度学习之目标检测》共 10 章，涵盖的内容包括：人工智能的发展历程；深度学习的基础知识；卷积神

机器学习与深度学习 基于python实现

本书用 Python 对人工智能机器学习中的相关知识进行了算法实现，并以这些知识为背景解释了什么是深度学习。具体内容包括初识机器学习、机器学习基础、强化学习、群智能与优化方法、神经网络和深度学习。因为没有使用 TensorFlow、PyTorch 等程序库，仅使用Python 直接实现机器学习与深度学习的相关算法，可以让读者更好地理解和掌握机器学习与深度学习的工作原理和技术本质。本书是一本使用 Python 进行机器学习和深度学习的人

TENSORFLOW与神经网络——图解深度学习的框架搭建、算法机制和场景应用

本书从人工智能的发展史讲起，逐步深入神经网络的框架结构以及算法优化的原理，最后通过经典案例为读者在实战中演示神经网络的具体工作流程。让读者通过理论结合实战的方式深入了解深度学习的核心特点及用法。本书共 10 章，涵盖的主要内容有深度学习探索、安装 TensorFlow、初识 TensorFlow、深度神经网络、机器学习优化问题、全连接神经网络的经典实战、认识卷积神经网络、经典 CNN 实战系列、循环神经网络、对抗神经网络。本书配有漫画

网络丢包的无参考视频质量评估方法研究

本书主要针对网络丢包的无参考视频质量评估进行了深入的研究和探讨。力求做到内容详实、层次分明、简洁实用，便于读者对知识的理解、掌握和应用。本书共八章，内容有绪论、视频质量评估方法、H.264AVC网络视频的丢包失真评估、考虑丢帧类型的无参考视频质量评估模型、考虑丢包特性的无参考网络视频质量评估模型、考虑人眼视觉特性的无参考网络视频质量评估模型结、论与展望。本书可作为通信工程类技术人员的参考书和自学用书...

强化学习算法入门

作为第一个战胜围棋世界冠军的人工智能机器人AlphaGo，我们知道其主要工作原理是深度学习。随着AlphaGo Zero和Alpha Zero的相继发布，作为机器学习经典算法之一的强化学习，在人工智能领域受到了更多的关注。《强化学习算法入门》使用通俗易懂的语言，按照原理-公式-程序的方式，对强化学习的基础知识进行了详细讲解。书中先让大家从熟悉的平均值计算作为切入点，学习强化学习的基本概念，然后结合实例学习了函数近似方法、深度强化学习的

智能船舶自主航行非线性鲁棒自适应控制(教育科研新技术、新素养、新实践丛书)

本书系统深入地总结了智能船舶自主航行非线性控制理论及作者多年来在船舶运动控制等方面取得的主要研究成果，涵盖了船舶运动数学模型、船舶简捷鲁棒自适应航向保持控制、欠驱动船舶有限时间轨迹跟踪控制、船舶简捷非线性神经网络自动靠泊控制、船舶运动控制物理测试平台等方面的内容，结合非线性反馈、非线性修饰、自适应自调节PID、Lyapunov 稳定性理论、Backstepping 控制理论、RBF神经网络逼近原理、有限时间自适应技术、最小参数学习法、

嵌入式芯片从基础到实例

中国是半导体的优选消费国，由于近年来的国家贸易争端，亟待国产高端芯片制造和量产问题得到解决。本书从简单的MCS51单片机，和精简的STM32处理器到强大的 ARM架构处理器，以及结合作者实?简介?训实践、科研项目和上述三者芯片的算法应用，为广大学生和嵌入式爱好者提供深入学习基础半导体芯片实践和应用的机会。本书可作为高等院校电子信息工程、通信工程、电子科学与技术、电子工程、自动化等专业计算机技术硬件从业人员参考...

ChatGPT实操应用大全(全视频·彩色版)

ChatGPT 是目前市场上最为优秀的 AI 工具之一，它以强大的信息整合、知识链接、编程和语言理解等能力惊艳了全球，被广泛用于各行各业，以提高生产力。那么如此强大的 AI 工具该怎样使用呢？《ChatGPT 实操应用大全（全视频彩色版）》应运而生，这是一本关于 ChatGPT 全场景使用秘籍，为读者呈现 ChatGPT的 150种不同的使用方法和技巧，带读者深度解锁 ChatGPT的功能，释放出无限的创造力。它能够帮助用户轻松解决各

Python机器学习入门与实践:从深度学习到生成对抗网络GAN

《Python机器学习入门与实践——从深度学习到生成对抗网络GAN》是一本用Python进行机器学习编程的入门书，书中采用了欧洲童话故事中的人物角色“王后”“魔镜”“白雪公主”等，通过阅读不同角色的Python学习笔记中的示例代码和讲解，让读者在追寻奇幻故事的同时，享受编程的乐趣。另外，为了让程序可以单独或组合使用，书中对每个任务的过程和必要的库进行了分组，以使程序模块化。这是一种通过实际编写代码来加深理解的结构化方式。 《Py

线性多变量时滞系统解耦控制研究

本书针对多变量时滞系统, 在已有的频域解耦技术基础上, 对解耦控制系统进行了更为深入的研究。本书分八章, 前五章以理论为主, 针对双输入双输出系统, 根据合矩阵的思想, 提出一种更为简单的动态解耦矩阵设计方法等 ; 后三章针对高维多输入多输出系统, 设计逆解耦控制方案...

计算机组装与项目实训教程

本书分12个实训项目：微型计算机的组装，微型计算机BIOS设置，硬盘分区与格式化，安装操作系统，驱动程序的安装与管理，网络配置与Internet接入等...

PyTorch深度学习模型开发实战

人工智能应用已经遍及各行各业，而机器学习和深度学习作为其中的重要组成部分也越来越火热。《PyTorch深度学习模型开发实战》就以近年来很好流行的Python 机器学可库 PyTorch为工目。对深度学习中的迁移学习、图像分类、物体检测、语义分割、姿势识别、图像生成、异常检测、自然语言处理以及视频分类等各种任务进行了详细讲解及深度学习模型的编程实现。这些任务都是为帮助读者积累实践经验，以便能在实际开发中灵活运用深度学习技术精挑细选出来的

R & Python数据科学与机器学习实践

《R&Python数据科学与机器学习实践》以动手实践的形式介绍了数据分析、统计分析和机器学习的相关内容，可以让读者在短时间内掌握使用R语言和Python从数据创建模型并获取结果的基本步骤，并用R&Python体验学习各种分析的“理论”和“实际思维方式”。全书共5章，其中第1章介绍了数据科学入门的基础知识，让读者对数据科学领域有一个整体认识；第2章介绍了R&Python的语法基础和编程入门相关知识，为编程基础薄弱的读者顺利学习本书打好坚

IT用语图鉴

从工业时代，到信息时代，再到现在的智能时代，人们的生活发生了翻天覆地的变化。现如今，几乎人人拥有智能手机，互联网深入到我们日常工作生活的各个角落，人工智能应用快速普及，其中IT技术的发展起着非常重要的作用。随着时代的发展，IT行业不断涌现出一些新的热词、术语，让很多人应接不暇。《IT用语图鉴——AI时代需要了解的信息技术相关词汇256》就根据现阶段的公共知识结构、社会环境和技术发展情况，对目前工作和生活中高频出现且理应知道的256个术

深度学习实战:基于TensorFlow2.X的计算机视觉开发应用

本书从环境的搭建和Tensorflow2.X的基础语法讲起，逐步深入到计算机视觉项目的实战，重点介绍了如何使用Tensorflow2.X框架实现各类经典的深度学习模型，让读者可以系统地学习Tensorflow2.X和计算机视觉领域的相关知识并有更深入的了解。 本书分为10章，涵盖的主要内容有Anaconda环境配置、JupyterNotebook使用；神经网络和纯Python手动实现；Tensorflow2.X的基础语法；图像分类算法

分布式智能算法及在大数据中的应用

《分布式智能算法及在大数据中的应用》介绍了智能算法中的分布式算法在大数据中的多场景应用。本书主要包括如下部分内容：智能算法及大数据理论与技术概述；基于Hadoop的分布式杂交水稻算法；基于Hadoop的随机奇异值分解算法；基于Hadoop的分布式水波优化算法；基于Spark的分布式关联规则挖掘算法；基于Spark的分布式飞蛾扑火优化算法；基于Spark的分布式蚁狮算法。《分布式智能算法及在大数据中的应用》可作为计算机科学与技术相关专业

机器学习·深度学习图像识别从基础到案例实战

全书分三部分，第1部分（1～3章）介绍了人工智能·机器学习·深度学习的基础知识，Python编程及其常用库的使用方法；第2部分（4～5章）通过16个实操案例带领读者玩转机器学习，其中涉及 TensorFlow，Keras，PyTorch，Chainer和scikit-learn等具有代表性的开发框架，读者可以学习到这些框架的特点和应用方法；第3部分（6～7章）基于Python的面向对象编程·用Python建立的Web服务器...

人工智能技术及无人驾驶

本书内容主要包括绪论、人工智能技术基础、环境感知与信息融合、群体智能与车队控制、自然语言处理与人机交互、无人驾驶应用等六部分内容。 本书可供人工智能技术及无人驾驶理论研究、技术开发等领域的技术人员和管理人员阅读，也可作为高等学校有关专业的教材或参考书...

推荐系统关键技术的研究

信息化、智能化技术的快速发展引发了数据爆发式增长，大数据时代的到来也伴随着"信息过载"问题的出现。推荐系统是解决信息过载问题的有效方法，作为现阶段推荐算法当中应用为广泛的个性化推荐算法之一，协同过滤推荐算法有着该领域内其他推荐算法无法比拟的诸多优点。但是在实际应用场景中，协同过滤推荐算法仍然有较多问题亟须解决。　　针对协同过滤推荐算法面对的数据稀疏性问题，《推荐系统关键技术的研究》分别采用数据填充方法、融合信任的概率矩阵分解模型、

Apache Spark深度学习实战

深度学习是基于多层神经网络的机器学习的一个子集，可以解决自然语言处理和图像分类等领域中特别困难和大规模的问题。《Apache Spark深度学习实战》解析了技术和分析部分的复杂性，以及在Apache Spark上实施深度学习解决方案的速度。书中首先介绍了ApacheSpark和深度学习的基础知识，包括为深度学习设置Spark，学习分布式建模的原理，了解不同类型的神经网络，深度学习中数据的提取、转换和加载，数据流的应用；然后介绍了在Sp

机器学习在算法交易中的应用(第2版)

人工智能时代，数字数据的爆炸式增长推动了人们对使用机器学习（ML）的交易策略相关知识的需求。《机器学习在算法交易中的应用（第2版）》就以Python为基本工具，从全局、战略的视角介绍了相关的概念，以及机器学习在交易策略设计和执行中的价值及实践运用。全书分4部分，其中第1部分主要介绍基于机器学习的交易策略的基础知识，该部分内容围绕机器学习算法以及交易策略相关的数据展开，概述了如何有效捕获数据信号内容、如何准确提取特征，以及如何基于这些数

企业电子文件单套归档管理实战

本书在档案工作数字化转型的背景下，以一个试点项目为主线，介绍了企业为实现电子单轨制而进行的实践与探索过程。全书共18章，重点介绍电子单轨制的背景，试点项目的需求分析、规划、设计与实施，项目遇到的四性检测、区块链技术应用、智能鉴定、电子档案长期保存、电子档案销毁、元数据、电子全宗卷、安全与保密体系建设等重点、难点问题和它们的解决思路、做法，以及整个项目的总结、启示和后续工作规划。本书主要供广大企业档案工作者参考，也可供企业IT人员参考。

Python统计机器学习

《Python统计机器学习》以 Python为工具，详细介绍了机器学习中统计分析技术和数据分析基础知识。全书共分三部分，第一部分介绍了Python中的基本运算方法和概率的相关基础概念。第二部分介绍了统计分析的基础知识，内容涵盖机器学习的问题设置、定量评价各种数据分析结果的框架，并简明描述数据的主成分分析方法、统计建模的思路及假设检验的标准等统计学知识。第三部分介绍了在机器学习中的各种方法，包括回归分析、聚类分析支持向量机、稀疏学习、决

LS-DYNA&LS-OPT优化分析指南(万水ANSYS技术丛书)

LS-DYNA软件是LST公司（所属ANSYS公司）的一款显式动力分析软件，拥有大量不同种类的单元模型、材料模型和算法选择，能够很方便地处理各种高度非线性问题，如各种碰撞分析、冲压成形分析、爆炸分析、跌落分析、热分析、ALE流固耦合分析等，在汽车、国防军工、航空航天、电子、石油、制造和建筑等行业有着广泛应用。LS-OPT软件是LST公司（所属ANSYS公司）的一款优化分析软件。随着计算机硬件能力和LS-DYNA软件并行计算性能的极大提

人工智能与问题解决方法

衡量人工智能的一个角度是解决问题的能力。《人工智能与问题解决方法》将我们在计算机科学、数学和人工智能课程上经常遇到的一些有趣的、有挑战性的问题汇集到一起，对那些已证明的人类靠自身难以解决而需要计算机辅助进行解决的问题进行深入讨论，不仅给 出了解决方案，也探讨了计算机科学和人工智能中用来解决这些问题的各种思想、方法和应用。此外，对解决方案能否经得起人类检验的思考（“人类窗口”的概念）能加深对问题及问题解决方案能否存在以及如何存在的理

云计算环境下服务等级协商与资源调度

本书主要内容包括：云计算相关理论与技术概述、基于有色Petri网的SLA信任协商、基于博弈论的SLA协商机制、基于排队论的SLA服务监视、基于蚁群算法和DAG工作流的任务调度、基于蚁群算法和演化博弈的资源调度。 本书可作为计算机科学与技术相关专业研究生及高年级本科生的教材，也可作为科研人员的参考书，同时可作为研究生、博士生及教师论文写作的参考书...

面向强躁声场景的低喛秩稀疏学校视觉目标跟踪方法

本书研究面向强噪声场景的低秩稀疏学习视觉目标跟踪方法。基于变分法和分数阶微积分理论改善强噪声场景下的视觉信息质量问题；基于低秩表示和稀疏表示理论解决目标外观多样性情况下的表观建模问题；基于融合LASSO、变分法和分数阶微积分理论解决复杂环境遮挡带来的目标特征丢失问题和目标快速运动带来的跟踪漂移问题；基于反向稀疏表示描述解决跟踪模型在线学习的计算效率问题。本书可供高等院校自动化、计算机、电子信息等相关专业的本科生和研究生，以及从事计算机

人工智能核心技术及应用研究

人工智能作为新一代信息技术的标志，是信息技术发展和信息社会需求到达一定阶段的产物。本书内容涵盖了人工智能的起源、机器学习、神经网络、深度学习、专家系统、推荐系统、自然语言处理、智能图像处理、智能机器人。本书可供从事人工智能研究领域的工程技术人员和科研人员阅读...