本書(shū)結(jié)合理論知識(shí)和算法模擬，從多個(gè)維度詳細(xì)剖析分布式隨機(jī)優(yōu)化算法的基本原理和應(yīng)用實(shí)踐，同時(shí)對(duì)分布式隨機(jī)優(yōu)化算法開(kāi)發(fā)中的重點(diǎn)和難點(diǎn)問(wèn)題進(jìn)行了重點(diǎn)講解。本書(shū)共包括7章，第1章背景知識(shí)，主要介紹分布式隨機(jī)優(yōu)化的研究背景和應(yīng)用場(chǎng)景；第2章數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，主要介紹了分布式的相關(guān)概念與算法設(shè)計(jì)應(yīng)用到的定理；第3-7章分布式隨機(jī)優(yōu)化算法及

本書(shū)共分為三部分，內(nèi)容包括：概述、基于輿情現(xiàn)象識(shí)別視角的網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)測(cè)、政府媒體在網(wǎng)絡(luò)輿情演化中的傳播力與影響力研究。具體內(nèi)容包括：緒論；相關(guān)理論與技術(shù)概述；面向非均衡事件子集的輿情反轉(zhuǎn)預(yù)測(cè)；網(wǎng)絡(luò)暴力類輿情事件演化及預(yù)測(cè)等。

本書(shū)在全面介紹生成式人工智能和ChatGPT應(yīng)用的同時(shí)，也幫助讀者對(duì)這兩項(xiàng)技術(shù)、架構(gòu)及使用方法進(jìn)行多方位理解，包括生成式人工智能的技術(shù)背景、開(kāi)發(fā)過(guò)程和發(fā)展現(xiàn)狀。本書(shū)有助于展現(xiàn)生成式AI技術(shù)在不同行業(yè)中實(shí)現(xiàn)效益的創(chuàng)新應(yīng)用和潛在價(jià)值。最后，本書(shū)指出了各個(gè)行業(yè)中適合進(jìn)一步研究和發(fā)展的領(lǐng)域，這些領(lǐng)域在不久的將來(lái)將能夠借助生成式

本書(shū)分為基礎(chǔ)篇、中級(jí)篇和高級(jí)篇，主要介紹人工智能的原理和編程實(shí)現(xiàn)案例，內(nèi)容包括人工智能技術(shù)的發(fā)展過(guò)程，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、優(yōu)化方法、正則化方法和訓(xùn)練方法，前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，數(shù)據(jù)的各種獲取方法和處理方法，大語(yǔ)言模型等。本書(shū)的編程部分從利用Python實(shí)現(xiàn)AI算法，過(guò)渡到利用高級(jí)框架keras，使讀

人工智能在音樂(lè)、美術(shù)、工業(yè)和科學(xué)等領(lǐng)域的創(chuàng)造性過(guò)程中發(fā)揮著非常重要的作用，特別是隨著大模型技術(shù)的發(fā)展，AI在藝術(shù)創(chuàng)作、工業(yè)設(shè)計(jì)、產(chǎn)品建模等領(lǐng)域發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用，而虛擬現(xiàn)實(shí)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)以及元宇宙等新概念、新模式正在改變著教育、醫(yī)療、購(gòu)物等生產(chǎn)生活的方式。本書(shū)從AI生成模型出發(fā)，深入全面介紹AI創(chuàng)造所涉及的理論方法。而

本書(shū)主要介紹了人工智能平臺(tái)搭建、基于人工智能的機(jī)器系統(tǒng)應(yīng)用、基于人工智能的機(jī)器人場(chǎng)景應(yīng)用、基于人工智能的語(yǔ)音控制應(yīng)用和基于人工智能的機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用五個(gè)項(xiàng)目。本書(shū)內(nèi)容緊跟新一代信息技術(shù)和人工智能主流技術(shù)的發(fā)展，以培養(yǎng)學(xué)生的人工智能技術(shù)應(yīng)用能力為目標(biāo)；以項(xiàng)目、任務(wù)為導(dǎo)向，將相關(guān)知識(shí)的講解貫穿在任務(wù)的實(shí)施過(guò)程中，強(qiáng)調(diào)職業(yè)教育教

本書(shū)系統(tǒng)地闡述了不完全信息和通信能力受限情形下幾類離散神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多指標(biāo)狀態(tài)估計(jì)方法。全書(shū)共11章，主要涉及方差約束、H性能、橢球約束等指標(biāo)。具體包括：第1章緒論；基于狀態(tài)增廣方法，第2章至第4章給出了幾類離散時(shí)變神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方差約束H狀態(tài)估計(jì)方法，揭示了隨機(jī)發(fā)生非線性、測(cè)量丟失、傳感器飽和、測(cè)量衰減以及事件觸發(fā)通信協(xié)議對(duì)

深度學(xué)習(xí)技術(shù)與應(yīng)用（TensorFlow版）

本書(shū)系統(tǒng)介紹了基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的多智能體協(xié)同技術(shù)，涉及進(jìn)化算法、納什均衡等相關(guān)主題，討論了基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的多智能體協(xié)同理論、一致性學(xué)習(xí)算法、基于協(xié)同Q學(xué)習(xí)算法的多智能體規(guī)劃技術(shù)等，研究了ICFA方法的優(yōu)越性，將計(jì)算時(shí)間和結(jié)果準(zhǔn)確性作為指標(biāo)進(jìn)行考核，在多機(jī)器人實(shí)時(shí)攜桿問(wèn)題中驗(yàn)證了算法的有效性。并給出了針對(duì)多機(jī)器人協(xié)同問(wèn)題的應(yīng)用

機(jī)械工業(yè)出版社本書(shū)依據(jù)高等院校本科自動(dòng)控制理論課程的教學(xué)要求,從注重理論基礎(chǔ)與基本概念,拓寬專業(yè)面的目的出發(fā),結(jié)合自動(dòng)化專業(yè)及其他相近專業(yè)的教學(xué)特點(diǎn)和教學(xué)要求,比較全面地闡述了經(jīng)典控制理論的基本內(nèi)容。全書(shū)共分八章,包括經(jīng)典控制理論的線性定常系統(tǒng)理論(自動(dòng)控制理論的基本概念與數(shù)學(xué)模型、時(shí)域分析法、根軌跡法和頻率法等),非