新型冠状病毒肺炎影响诊断与人工智能

主要介绍：NCP背景介绍，影像CT技术应用规范，CT征象定义及征象代表的病理表现，征象识別三步法与闭环分析五步法，NCP与常见病的影像鉴别诊断，操作规程中防控与质控，AI对NCP定量及征象特征提取与分类。人工智能、云计算与5G新技术应用展望...

机器人技术与智能系统

本书系统介绍了机器人技术与智能系统的基础知识和工作原理, 以及设计与应用实例。全书共8章, 主要内容包括: 机器人的定义与分类, 基本组成、技术参数、移动机构和传动机构, 机器人的液压驱动、气压驱动、电机驱动等, 机器人传感器的类型与工作原理、多传感器信息融合, 机器人位置控制、运动轨迹控制、动作与知觉及相关的机器人软件等, 不同领域机器人的设计与应用, 机器人新技术与系统以及美国机器人技术发展路线图。本书从机器人学及其所运用的人工智

人工智能时代的超思考法

本书首先揭示了关于思考的一些规律, 并基于这些规律, 提出了如何进行思考的具体意见。作者通过本书, 从原理原则到最新技巧, 彻底解释作者所提倡的AI时代的“超”思考法。书中具体介绍了不变的思考5法则、用智能手机制作的‘超’笔记、即使没有灵感也能想出主意的思考秘诀及思考方法。阅读本书后, 你一定会想出越来越多的好点子...

深度学习原理与应用

本书系统性地介绍了深度学习的原理、关键技术及相关应用，首先从基本概念、必备的线性代数、微积分、概率统计等数学知识等入手，这些预备知识可帮助读者更好地理解深度学习技术。接着对深度学习方法和技术进行了详细介绍，包括卷积神经网络、反馈神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等，针对每个技术都力图用简单易懂的语言、详尽的公式推导说明和生动的图形展示知识点，并附上应用样例，便于读者将概念、原理、公式和应用融会贯通。本书还考虑到初学者尽快入门的需求，

图神经网络导论

本书全面地介绍了GNN的基本概念、具体模型和实际应用。首先概述数学基础和神经网络的概念, 接着介绍GNN的不同种类, 包括卷积图神经网络、循环图神经网络、图注意力网络、图残差网络, 以及几个通用框架。此外, 本书还介绍了GNN在结构化场景、非结构化场景和其他场景中的应用。读完本书, 你将对GNN的最新成果和发展方向有较为透彻的认识...

智慧医疗实践

本书是《智慧城市实践系列丛书》的40个分册之一，从医疗服务智慧化、医疗管理智慧化、医疗营销智慧化多维度培养多样化复合型人才。全书把智慧医疗实践的理论和法规通过流程、图、表形式呈现，讲解通俗易懂，读者可以快速掌握重点。本书是十三五国家重点图书出版规划项目。...

深度学习:丛神经网络到深度强化学习的演进

深度学习是人工智能发展的第三次浪潮，相关算法在计算机视觉、自然语言处理、游戏、机器人、无人驾驶及医疗诊断等众多领域取得了显著的成果，在国内外引起了广泛的关注。目前深度学习技术在产业界发展成熟，广大高等院校也相继开设人工智能相关专业。为满足广大读者对于深度学习的学习需求，作者编著了此书。本书按照神经网络到深度强化学习的脉络介绍深度学习的演进与相关理论，帮助读者形成关于深度学习和强化学习系统全面的知识体系。《深度学习从神经网络到深度强化学

混合学习环境中协作知识建构策略研究

人机对话系统

ABB工业机器人二次开发与应用

本书以ABB工业机器人为例，从工业机器人与视觉应用，工业机器人与上位机联合开发（c#），工业机器人与工厂级平台联合开发（WebService）等方面，将工业机器人的二次开发方法与过程深入浅出地呈现给读者，也满足工厂对于工业机器人更好接入工厂智能系统的需求。其中主要内容有机器人与PLC数据传输，包括机器人与PLC传输浮点数，机器人实时发送位置、扭矩、速度、错误号等信息，以及Modbus/TCP通信；基于Socket通信的视觉引导抓取，包

OpenCV 4机器学习算法原理与编程实战

本书主要面向OpenCV领域的研究与开发人员，采用原理结合实战的方式，介绍OpenCV 4的机器学习算法模块与深度神经网络模块中的核心算法原理与C++编程实战。全书共10章， 第1~3章， 介绍OpenCV 4的基础知识、基本图像操作和机器学习基础知识；第4~8章，介绍K-means、KNN、决策树、随机森林、Boosting算法和支持向量机等机器学习算法与编程实战；第9~10章，介绍神经网络与深度神经网络的基本原理与编程实战，并提供

便捷服务的工具:自动识别技术

本书主要针对几种典型的自动识别技术展开讨论，重点对条码识别技术、射频识别技术、图像识别技术等内容进行了详细的阐述...

机器学习与应用

机器学习是当前解决很多人工智能问题的核心技术，深度学习的出现带来了自2012年以来的人工智能复兴。本书是机器学习和深度学习领域的入门与提高教材，系统、深入地讲述机器学习与深度学习的主流方法与理论，并紧密结合工程实践与应用。全书由21章组成，共分为三大部分。～3章为靠前部分，介绍机器学习的基本原理、所需的数学知识（包括微积分、线性代数、概率论和很优化方法），以及机器学习中的核心概念。第4～20章为第二部分，是本书的主体，介绍各种常用的有

智联未来--从物联网到智联网

《智联未来——从物联网到智联网》一书作为“新一代人工智能2030全景科普丛书”的分册，在选题内容上，注重突出物联网与人工智能的有机结合，概述大数据、人工智能、云计算、边缘计算等智联网技术基础，介绍基于光通信的“光联万物”，阐释基于智联网的智慧工厂、智慧农业、智慧医疗、智慧园区等应用，沿着物联网发展历史脉络阐述物联网的发展历程及技术基础，展现物联网发展的昨天、今天和明天。 全书通俗易懂、可读性强，“科普”特色鲜明，能够为广大学子

知识表示与处理(本科教材)

本书以知识表示与处理所涉及的相关知识，如知识获取、知识表示、知识推理、知识迁移等内容为主体，完整呈现了知识表示与处理的知识体系。本书首先，介绍了知识表示与处理的发展、相关概念、流程等；其次，介绍了知识获取的内容；再次，重点介绍了知识表示的各种方法，如逻辑谓词、产生式规则、语义网络、本体、知识图谱等，以及知识推理所涉及的确定性知识推理和不确定性知识推理；最后，介绍了知识应用和知识迁移相关的内容。本书将免费提供配套PPT、实验及应用案例等

人机融合 人工智能

随着近几十年来技术的飞速发展，人机交互技术的地位越来越重要。本书目的是建立以信息流（包括输入、处理、输出过程）交互为基础的人机交互设计与评价思想体系，主要内容包括：人的感觉特性，人的情境认知特性，人的控制特性，人的行为信息分析，以及设计及评价方法、专题研究...

智能制造 技术前沿与探索应用

智能制造是先进制造发展的z新形态，是企业实现转型升级的有力工具。为了更好地促进企业智能制造体系的推广和推进，作者撰写了这本书。本书分为三大部分：首先是智能制造的历史沿革，系统梳理了理论发展脉络，并对未来的理论趋势和z新的应用成果作了介绍；其次，对智能制造的前沿技术作了分析，包括智能产品/装备、大数据与制造智能、模型驱动的系统工程、数字化技术与制造执行系统；最后以汽车产业和国防工业为例，系统解析了智能制造模式的设计与实施，并深度解析了美

JavaScript深度学习

本书教你使用TensorFlow.js构建强大的JavaScript深度学习应用程序。本书作者均是谷歌大脑团队的资深工程师, 也是TensorFlow.js的核心开发人员。你将了解JavaScript与深度学习结合的独特优势, 掌握客户端预测与分析、图像识别、监督学习、迁移学习、强化学习等核心概念, 并动手在浏览器中实现计算机视觉和音频处理以及自然语言处理, 构建并训练神经网络, 利用客户端数据优化机器学习模型, 开发基于浏览器的交互

AI芯片:前沿技术与创新未来

本书从AI的发展历史出发, 介绍了目前最热门的深度学习加速芯片和基于神经形态计算的类脑芯片及相关算法、架构、电路等, 以及近年来产业界和学术界推出的一些引人注目的AI芯片, 包括生成对抗网络芯片和深度强化学习芯片等...

生成式深度学习

本书的作者在书中介绍了各项技术的内部工作原理, 从最基础的使用Keras构建深度学习模型开始, 深入浅出地介绍了该领域最先进的算法。你可以通过书中的技巧和窍门, 学习如何构建能够更有效地学习以及更具创造力的模型...

机器学习观止 核心原理与实践

《机器学习观止——核心原理与实践》在写作伊始，就把读者设想为一位虽然没有任何AI基础，但对技术本身抱有浓厚兴趣、喜欢“抽丝剥 茧”、探究真相的“有识之士”。有别于市面上部分AI技术书籍从一开始就直接讲解各种“高深莫测”算法的叙 述手法，《机器学习观止——核心原理与实践》尝试先从零开始构建基础技术点，而后“循序渐进”地引领读者前进，最终“直捣黄龙”，赢取最 后的胜利。 全书据此分为5篇，共31章，内容基本覆盖了由AI发展历史、数学

人工智能入门(第一册)

本书分三章, 人工智能概述、Python编程初步 —— 用程序与小车对话、多传感器测距。内容包括: 生而为人: 从人类智能到人工智能 ; 神通广大: 人工智能可以做什么? 等...

TensorFlow神经网络到深度学习

本书共12章, 主要包括内容有: TensorFlow软件、计算机视觉与深度学习、深度神经网络的基础、全连接神经网络、卷积神经网络、高级卷积神经网络、循环神经网络、对抗神经网络、其他监督学习、非监督学习、自动编码机、强化学习等内容...

智能硬件产品:从0到1的方法与实践:methods and practices from 0

这是一部从流程、理论、方法角度系统讲解如何从0到1设计与研发智能硬件产品的著作。作者是智能硬件产品领域的资深专家，曾就职于字节跳动和360等知名企业，主导和参与过的产品曾获得过德国iF设计奖、德国红点奖、美国IDEA奖、金点设计奖等设计大奖。 本书内容涵盖智能硬件产品的产品创意、市场分析、产品定位、用户研究、需求分析、概念生成与测试、工业设计、产品原型、定价决策、产品发布的全生命周期，不仅手把手教读者如何把产品做出来，而且还告诉读者

深入浅出深度学习从逻辑运算到人工智能

《深入浅出深度学习：从逻辑运算到人工智能》讲解生动，清晰简明，介绍深度学习前沿的连接模型，讨论非常流行的算法和架构，分析深度学习和连接的有趣开放性研究问题。　　《深入浅出深度学习：从逻辑运算到人工智能》涉及卷积网络、LSTM、Word2vec、RBM、DBN、神经图灵机、记忆网络和编码机等概念，主题包括机器学习基础知识、深度学习的数学和计算知识、前馈神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络的循环连接、自动编码机等...

深度学习的驾驶意图识别

《深度学习的驾驶意图识别》主要介绍了Python基础知识、信号处理技术、机器学习基础、深度学习的驾驶意图识别、驾驶意图人机融合。书中运用小波理论、小波包理论、主成分分析法等对信号进行处理，并通过Python实现；介绍了深度学习模型循环神经网络、LSTM模型；同时还介绍了输入脑电信号对驾驶意图识别的试验，识别后的驾驶意图可运用到自动驾驶领域，辅助保障行车安全。本书可帮助读者更好地理解基于信号技术的深度学习的驾驶意图识别，更深入地理解并掌

人工智能数学基础(高等学校人工智能专业规划教材)/高级人工智能

本书是面向不错人工智能人才培养的高等学校人工智能相关专业规划教材中的一本，通过梳理人工智能涉及的相关数学理论，并通过Python实现相关案例，使抽象的理论具体化，从而加深读者对数学的感性认识，提高读者对数学理论的理解能力。本书首先介绍了人工智能所需的基础数学理论，然后根据数学内容的逻辑顺序，以微积分、线性代数、概率论、数理统计为基础，对函数逼近、很优化理论、信息论、图论进行了深入介绍，同时给出了它们在人工智能算法中的实验案例。另外，该

深度学习(精装版)

本书由优选的3位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰写，是深度学习领域奠基性的经典教材。全书的内容包括3个部分：*1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念，它们是深度学习的预备知识；*2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术；3部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法，它们被认可为是深度学习未来的研究重点。 《深度学习》适合各类读者阅读，包括相关专业的大学生或研究生，以及

机器人视觉系统研究

视觉系统能够提供丰富的环境感知信息，是自主移动机器人为重要的环境感知系统之一。本书以机器人足球世界杯RoboCup中的中型组足球机器人系统为背景，描述了国防科学技术大学机器人足球研究组近十年来在足球机器人实时动态视觉感知问题上的研究成果和新进展，主要内容包括：视觉系统设计与标定、颜色编码化和非颜色编码化目标识别、目标跟踪与状态估计、视觉自定位等。本书主要成果均在实践中尤其是实际中型组机器人足球比赛中得到了充分应用和检验，较好地解决了机

Python机器学习案例教程(原书第2版)/大数据丛书

本书包括3部分：部分介绍机器学习的基本概念，它们是机器学习的预备知识；第2部分系统介绍几种成熟的机器学习算法和技术；第3部分介绍贯穿整个机器学习工作流程的21个很好案例，并且讨论具有前瞻性的方法和想法，它们被认可为是机器学习未来的研究重点。本书中的代码均在Python 3中测试通过。 本书适合高等院校相关专业的大学生、研究生或教师阅读学习，以及不具有机器学习或统计背景但是想要快速补充机器学习算法知识，以便在实际产品或平台中应用

Python机器学习实战(真实智能案例实践指南)

本书帮你掌握通过机器学习和深度学习来识别和解决复杂问题所需的基本技能。本书使用了流行的Python机器学习生态系统中的真实示例，将成为你在学习机器学习的艺术和科学并成为一名成功的从业者道路上的完美伴侣。本书中使用的概念、技术、工具、框架和方法将教会你如何成功思考、设计、构建和执行机器学习系统和项目，并利用这些知识解决一些来自不同领域的实际问题，包括零售、运输、电影、音乐、计算机视觉、艺术和金融。本书将教会你解决自己遇到的机器学习问题！

机器视觉从入门到提高

机器视觉简单来理解就是一门用机器代替人眼做测量和判断的技术，在现代制造中应用广泛，如在产品定位、缺陷检测、尺寸测量、条码识别等方面均有应用。机器视觉是一门综合技术，包括数字图像处理、自动控制、光源照明、光学成像、传感器、机器人等知识。本书由浅入深比较全面地介绍了机器视觉的相关知识，包括机器视觉基本知识、工业相机原理及选型、工业镜头特性及选型、光学基本知识及不同打光方案效果、机器视觉其他常用配件、数字图像处理知识及机器视觉算法平台软件M

深度学习的数学原理与实现

深度学习已经进入我们的生活，云计算和大数据为深度学习提供了便利。本书主要讲解深度学习中的数学知识、算法原理和实现方法，配套源码、数据集和开发环境。 本书共12章。章介绍人类视觉和深度学习的联系。第2章介绍深度学习中很为重要的梯度下降算法。第3章介绍卷积函数。第4章介绍计算损失函数所使用的交叉熵、决策树和信息熵。第5章介绍线性回归和逻辑回归。第6、7章介绍时间序列模型和生成对抗网络。第8章介绍TensorFlow框架。第9章介绍推荐算法

机器人智能运动规划技术

本书以机器人智能决策与轨迹规划方法为研究对象，将机器人系统执行任务过程中的非确定性分为加工几何对象信息非确定性、动态特性非确定性以及运动与传感非确定性三大类，分别加以介绍和分析，阐明了机器人智能运动规划技术的实现途径。本书可供机器人自主运动决策和智能规划的研发和学习人员参考，也可供自动化、机械更相关专业的工作人员阅读...

PaddlePaddle Fluid深度学习入门与实战

本书全面讲解PaddlePaddle Fluid框架在深度学习领域的应用。全书共l5章，分别是PaddlePaddle深度学习开发环境的搭建、PaddlePaddle快速入门、线性回归算法实战、卷积神经网络实战、循环神经网络实战、生成对抗网络实战、强化学习实战、模型的保存与使用、迁移学习实战、可视化工具Visual DL的使用、自定义图像数据集识别项目实战、自定义文本数据集分类项目实战、动态图的使用、开发具有AI能力的服务器接口、移动

权力之治--人工智能时代的算法规制

算法正在无形地塑造我们的世界。新闻推送、搜索排名、信用评分、行政决策、甚至审判量刑，都以源源不断的数据驱动的算法深入社会生活的各个角落，成为资源分配者与权力代理人。那么，什么是算法？算法如何嵌入社会运行？如何治理算法？本书从法律人的视角出发，带领读者理性看待算法、规制算法...

未来制造新模式 理论、模式及实践

《未来制造新模式：理论、模式及实践/智能制造系列丛书》在介绍传统制造模式内涵和制造新模式的特点基础上，系统性地阐述了制造模式创新原理和驱动要素，提出了制造模式在实施过程中的演化和决策模型，回顾了中国企业实施制造新模式的概况；有利于进一步丰富未来制造新模式的知识体系，为“中国制造2025”战略下的制造企业转型升级，提供理论指导和案例支持。 《未来制造新模式：理论、模式及实践/智能制造系列丛书》内容深入浅出、全面细致，语言通俗易懂、条理清

机器学习算法

本书探索理论计算机科学和机器学习这两个领域能够互相借鉴的知识，以此把它们关联起来。本书介绍机器学习中的重要模型和主要问题，并以一种容易理解的方式介绍该领域的前沿研究成果以及现代算法工具，包括矩量法、张量分解法和凸规划松弛法。具体来说，本书共8章，内容涵盖非负矩阵分解、主题模型、张量分解、稀疏恢复、稀疏编码、高斯混合模型和矩阵补全等。本书适合理论计算机科学家、机器学习研究人员以及相关专业的学生阅读和学习...

智能机器人开发与实践/机器人工程技术丛书

本书面向初学者，采用循序渐进、层层推进的方式介绍智能机器人的关键技术和开发方法。全书包括三部分，部分介绍机器人的基础知识，包括机器人的定义、发展、组成和关键技术；第二部分包括机器人软硬件组成、视觉功能实现、自航功能实现、语音交互功能实现、抓取功能实现等内容；第三部分结合不同的应用场景给出综合案例，展示如何开发具有不同功能的机器人。 本书理论联系实际、应用性强，适合作为高校计算机等专业机器人相关课程的教材或参考书，也适合对智能机

用Python动手学统计学

《用Python动手学统计学》是面向零基础读者的统计学入门书，对同一个知识点分别使用文字、公式和Python 示例代码加以讲解，循序渐进地介绍了统计学和Python 的基础知识、使用Python 进行统计分析的方法、正态线性模型和广义线性模型等统计模型，以及机器学习等。通过阅读本书，读者不仅可以通过书中例子深刻理解统计学术语、统计分析方法和预测方法等，还可以学到十分前沿的机器学习知识，以及如何使用Python 实现数据可视化和建模等。

金融中的机器学习

机器学习是设计与应用算法的科学，可从数据中进行学习和预测，其应用已经很好普遍。金融领域集中了大量的交易数据，为人工智能技术的运用奠定了良好的数据基础。本书面向金融领域的读者，介绍了机器学习技术的原理与实践。 本书包括10章，介绍了神经网络算法、结构化数据的处理、计算机视觉处理技术、时间序列分析、自然语言处理、生成模型的应用、强化学习技术、数据建模与调试、贝叶斯推理和概率编程等内容。 本书由资深金融从业者编写，融合了其在金融项目中关于机

人工智能算法安全与安全应用

本书的内容分为三个部分。第一部分介绍了当前的人工智能技术, 进而引出了人工智能算法的脆弱性以及人工智能在网络安全的应用, 并对全书的框架结构进行了大致介绍。第二部分是对人工智能算法安全性的探讨, 该部分首先对人工智能算法的脆弱性进行了介绍, 分别介绍了不同场景与应用的对抗样本生成方法与现在先进的对抗样本防御方法, 接着对人工智能的数据安全进行了阐述与介绍。第三部分是对人工智能网络安全应用的介绍, 分别介绍了人工智能在脆弱性发现、恶意代

深度学习 算法入门与KELAS编程实践

深度学习作为人工智能领域的“排头兵”，将在未来的新一轮产业升级中起到至关重要的作用。本书以“理论＋实践”的形式帮助读者快速建立深度学习知识体系，不仅能在算法层面上理解各种神经网络模型，而且能借助功能强大且极易上手的Keras 框架，熟练地搭建和训练模型，应用于解决实际问题。 全书共12章，内容涵盖入门深度学习的绝大部分基础知识。第1章讲解如何搭建深度学习的编程环境，并简单回顾了学习深度学习必备的数学知识。第2章从回归算法出发带领读者踏

Python机器学习:数据建模与分析

本书共13章, 对机器学习的原理部分进行了讲解, 对机器学习算法部分均进行了Python实现。除前两章外, 各章都给出了可实现的实践案例, 并全彩呈现数据可视化图形...

人工智能.理论基础+商业落地+实战场景+案例分析

人工智能时代已经来临，这项技术正在改变人类的认知和生活，也对社会各个领域产生了重大的影响。本书从理论基础、商业落地、实战场景、案例分析多个方面介绍人工智能，讲述人工智能对农业、金融、娱乐、医疗、营销、工业、教育等领域的影响。另外，为了迎合时代热点，本书还分析了人工智能与5G、区块链等前沿技术的融合及融合效果，使读者了解当人工智能成为不可逆转的趋势，应该如何跟上时代的步伐。本书是一本不可多得的实战书，不仅具备很强的操作性，还具备一定的前

fastai与PyTorch深度学习实践指南

深度学习往往被视为数学博士和大型科技公司的专属领域。但正如这本实践指南所展示的那样，熟练使用Python的程序员只需很少的数学背景、少量的数据和最少的代码，就可以在深度学习方面取得令人印象深刻的成果。怎么样才能做到？使用fastai，这是**为最常用的深度学习应用提供一致接口的库。本书作者Jeremy Howard和Sylvain Gugger是fastai的创建者，他们向你展示了如何使用fastai和PyTorch在各种任务上训练一

人工智能:寒武纪平台边缘智能实践

《人工智能：寒武纪平台边缘智能实践》旨在帮助有一定人工智能理论基础的学习者提升实践能力。主要分为两部分，首部分是对深度学习的一些基础知识的介绍，作用是服务于后续案例，其中包含了对于国产智能化芯片——寒武纪智能芯片的相关知识的讲解，从原理的介绍到平台的使用，最后到边缘化设备的使用都做了详细的说明，有助于读者理解从网络模型到边缘化设备的具体使用过程，读者可参照这部分内容去完成后续的案例；第二部分则是列举了当下一些较为热门和应用程度较高

图解深度学习 可视化、交互式的人工智能指南(英文版)

本书利用精美的插图和有趣的类比，对深度学习的主流技术和背后的原理进行了深入浅出的讲解，解释了什么是深度学习，深度学习流行的原因，以及深度学习与其他机器学习方法的关系。阅读本书，读者可以掌握卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络和深度强化学习等热门技术，学习TensorFlow、Keras和PyTorch等热门工具的使用，同时能够更深刻地理解计算机视觉、自然语言处理和游戏等领域的人工智能应用。本书还提供了简单明了的示例和代码，能够帮助

ERDAS遥感数字图像处理实验教程

本书是编者在系统总结教学和科研经验的基础上编写而成。本书较全面地介绍了ERDAS IMAGINE的主要功能和应用实例，主要包括ERDAS IMAGINE应用基础、数据预处理、图像增强、图像分类、矢量功能及专题地图制作等基本图像处理功能和高光谱图像处理、雷达图像处理、空间分析、光谱分析、空间建模及批处理、立体分析、虚拟GIS等专题功能。一些章节配有具有典型意义的实例与练习，并在随书光盘中辅以相应数据，以便学生课后练习和复习。 本书强调科

预训练语言模型

预训练语言模型属于人工智能领域中自然语言处理领域的一个细分。 本书主要介绍预训练语言模型。预训练语言模型是自然语言处理领域的重要突破，得到了越来越广泛的关注，相关研究者和从业人员在实际应用的过程中，亟需一本理论翔实、代码细节充分的参考书。本书详细梳理了预训练语言模型的基本概念和理论基础，并通过实际代码的讲解， 阐述了具有代表性的预训练语言模型的实现细节，很好适合需要快速、全面掌握预训练语言模型的从业者阅读...

智能制造服务技术

本书主要阐述了在服务型制造、社群化制造、云制造和产品服务系统等优选制造模式下面向产品全生命周期的智能制造服务特征表象和运行机理，构建了功能实现的层次框架，并分别从制造服务数据采集、智能计算与决策、生产性外包/众包的服务化、PSS的制造服务集成方案决策、智能制造服务的设计/运行与状态监控以及服务能力评估等方面进行了介绍...

自动控制原理

本书主要分为经典控制理论和现代控制理论两部分, 以经典控制理论为主, 内容包括控制系统的基本概念、控制系统的数学模型、时域分析法等...