本書是一本較為全面地介紹人工心理的研究方法和相關技術的著作。在對人工心理、人工情感和情感計算的基本概念、主要內容和應用領域進行介紹之后，分別對心理建模、情感建模、人工大腦、人臉識別、人臉合成、表情識別、行為理解、人性化信息服務系統(tǒng)、數(shù)字虛擬人技術、個人機器人技術做了詳細的介紹，并對對人工心理的未來研究做了展望。

該書系統(tǒng)地論述了人工神經(jīng)網(wǎng)絡的主要理論、設計基礎及應用實例，旨在使讀者理解和熟悉神經(jīng)網(wǎng)絡的基本原理和主要應用，掌握它的結構和設計應用方法，為深入研究和應用開發(fā)打下基礎。為了便于讀者理解，書中盡量避免煩瑣的數(shù)學推導，加強了應用舉例，并在內容的選擇和編排上注意到讀者初次接觸新概念的易接受性和思維的邏輯性，也注意引入目前神經(jīng)

本書采用項目導向和任務驅動的編寫模式，構建物聯(lián)網(wǎng)上位機編程的知識體系。根據(jù)物聯(lián)網(wǎng)編程特點，按照項目之間的邏輯關系進行組織，同時注意循序漸進，結合實際，采用任務驅動的方法，提高學生解決實際問題的能力。整個課程以企想QX—IHIM物聯(lián)網(wǎng)實驗平臺為依托，從實際應用角度出發(fā)，精選出3個具有代表性的教學項目，即智能家居管理系統(tǒng)、

《基于格值邏輯的語義歸結自動推理》的內容分為6章。第1、2章介紹了基于格值邏輯的歸結自動推理研究概況和格值邏輯系統(tǒng)的初步知識；第3章介紹了格值邏輯系統(tǒng)中廣義文字的歸結性；第4章介紹了格值邏輯系統(tǒng)的語義歸結自動推理；第5章介紹了格值邏輯系統(tǒng)的廣義語義歸結自動推理；第6章介紹了格值邏輯系統(tǒng)中歸結方法的相容性�！痘�于格值邏輯

本書內容包括：知識重構與抽象模型框架及其擴展概述；業(yè)務流程模型與抽象相關概念；KRA模型框架的智能世界擴展；業(yè)務流程的一般抽象模型框架；基于聚類技術的業(yè)務流程模型抽象。

近年來，深度學習可謂是機器學習方向的明星概念，不同的深度學習模型分別在圖像處理與自然語言處理等任務中取得了前所未有的好成績。 在許多場合都有這樣的需求“如何對感興趣的領域快速理解和使用深度學習技術?”答案涉及復雜的數(shù)學、編程語言(如C、C++和Java)。但隨著R的興起,現(xiàn)在使用深度學習技術比以往更容易。因為R易學易

本書介紹了實用機器學習的工作流程，主要從實用角度進行了描述，沒有數(shù)學公式和推導。本書涵蓋了數(shù)據(jù)收集與處理、模型構建、評價和優(yōu)化、特征的識別、提取和選擇技術、高級特征工程、數(shù)據(jù)可視化技術以及模型的部署和安裝，結合3個真實案例全面、詳細地介紹了整個機器學習流程。后，還介紹了機器學習流程的擴展和大數(shù)據(jù)應用。 本書可以作為程

作者從專業(yè)的角度，深入淺出，梳理了人工智能發(fā)展的歷程，其經(jīng)歷的不同階段概況，如今最前沿的發(fā)展現(xiàn)狀以及面臨的困境，并探討了其未來發(fā)展的可能性，堪稱一部精彩的人工智能進化史。

本書基于多重共現(xiàn)的知識發(fā)現(xiàn)方法的研究致力于將三個或三個以上特征項共現(xiàn)的現(xiàn)象作為研究主體，在總結現(xiàn)有的共現(xiàn)研究方法、數(shù)據(jù)挖掘技術、可視化技術、知識發(fā)現(xiàn)方法的基礎上，拓展共現(xiàn)現(xiàn)象的研究范圍。本書界定了多重共現(xiàn)的概念，構建了一套多重共現(xiàn)的基礎理論體系，研究了可用于多重共現(xiàn)的可視化方式，設計并開發(fā)了三重共現(xiàn)的可視化分析工具，并

本書針對大數(shù)據(jù)呈現(xiàn)的體量巨大、多源異構、動態(tài)性和不確定性等特點，以粒計算理論為基礎，以優(yōu)勢關系粗糙集模型為研究對象，以增量學習技術為方法，以并行計算框架為支撐，構建大數(shù)據(jù)分析與挖掘的原理和方法及其算法，并融入了相關領域學者在動態(tài)知識發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)融合、大數(shù)據(jù)并行處理等成果，反映了基于粒計算和粗糙集視角處理大數(shù)據(jù)的最新進展。