本書(shū)總計(jì)13章。第1章講解AI與大模型時(shí)代對(duì)基礎(chǔ)架構(gòu)的需求；第2章講解軟件程序與專用硬件的結(jié)合；第3章剖析GPU的硬件架構(gòu)；第4章講解GPU服務(wù)器的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)；第5章講解機(jī)器學(xué)習(xí)所依托的I/O框架體系；第6章講解GPU集群的網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)；第7章講解GPU板卡算力調(diào)度技術(shù)；第8章講解GPU虛擬化調(diào)度方案；第9章講解GP

教材首先介紹Z變換以及如何采用Z變換建立廣義對(duì)象的Z傳遞函數(shù)，然后建立計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)的開(kāi)環(huán)及閉環(huán)傳遞函數(shù)并分析系統(tǒng)的控制性能指標(biāo)。在分析的基礎(chǔ)上，講述兩種控制算法的設(shè)計(jì)方法：(1)間接設(shè)計(jì)法(PID控制、史密斯預(yù)估法)；(2)直接設(shè)計(jì)法(最小拍無(wú)紋波設(shè)計(jì)、大林算法)。簡(jiǎn)要介紹離散系統(tǒng)狀態(tài)空間分析與設(shè)計(jì)方法。以工程實(shí)踐的

本書(shū)以意法半導(dǎo)體公司新推出的基于ArmCortex-M0+的STM32G071MCU為硬件平臺(tái)，以意法半導(dǎo)體公司的STM32CubeMX和Arm公司的KeilμVision(Arm版本)集成開(kāi)發(fā)環(huán)境(以下簡(jiǎn)稱Keil)為軟件平臺(tái)，以Cortex-M0+處理器結(jié)構(gòu)、高級(jí)微控制總線結(jié)構(gòu)、Cortex-M0+處理器指令集和應(yīng)

本書(shū)系統(tǒng)性地介紹了事件觸發(fā)預(yù)測(cè)機(jī)制和網(wǎng)絡(luò)攻擊下彈性事件觸發(fā)預(yù)測(cè)機(jī)制理論與應(yīng)用，是作者近些年來(lái)從事相關(guān)研究工作的總結(jié)。針對(duì)網(wǎng)絡(luò)化預(yù)測(cè)控制系統(tǒng)所面臨的資源受限和網(wǎng)絡(luò)威脅問(wèn)題，本書(shū)提出了一系列兼顧資源消耗和系統(tǒng)性能的事件觸發(fā)及彈性事件觸發(fā)解決方案。全書(shū)共10章：第1章為緒論，第2、3章分別闡述了線性和非線性系統(tǒng)改進(jìn)型事件觸發(fā)

隨著信息、傳感器以及人工智能等核心技術(shù)的飛速發(fā)展，制造業(yè)與信息化的融合愈加緊密，"中國(guó)制造2025"、美國(guó)"先進(jìn)制造業(yè)領(lǐng)導(dǎo)力戰(zhàn)略"、德國(guó)"國(guó)家工業(yè)戰(zhàn)略2030"等將智能制造作為主攻領(lǐng)域。特別地，我國(guó)《"十四五"智能制造發(fā)展規(guī)劃》將裝備故障診斷與預(yù)測(cè)性維護(hù)、智能運(yùn)維的關(guān)鍵技術(shù)作為主攻方向。本書(shū)在國(guó)家自然科學(xué)金、省重大專項(xiàng)

本書(shū)主要以游戲地圖為探討對(duì)象，以游戲地圖的維度、交互性、敘事探索性和文化傳播性來(lái)探究虛擬空間的特點(diǎn)、本質(zhì)及對(duì)現(xiàn)實(shí)物理世界的啟示，發(fā)掘其對(duì)地圖理論的擴(kuò)展，從而完善ICT時(shí)代地圖學(xué)的知識(shí)和理論，促進(jìn)地圖學(xué)的發(fā)展。全書(shū)共八章，按照游戲地圖的背景、游戲地圖定義、游戲地圖的表現(xiàn)形式和類別、游戲地圖的虛與實(shí)、游戲地圖的時(shí)空觀、游戲

本書(shū)共8章。第一章是緒論部分，對(duì)多智能體分布式協(xié)調(diào)控制進(jìn)行了簡(jiǎn)要的介紹；第二章為數(shù)學(xué)基金部分，主要對(duì)圖論、一致性理論、系統(tǒng)的穩(wěn)定性理論和書(shū)中用到的一些重要的引理等基礎(chǔ)知識(shí)進(jìn)行介紹；第三章為基于采樣數(shù)據(jù)的二階多智能體系統(tǒng)分布式一致；第四章為具有時(shí)滯的多智能體系統(tǒng)分布式一致；第五章為異質(zhì)多智能體系統(tǒng)分布式一致；第六章為多智

智能化時(shí)代，社會(huì)的群體性已在云端以群智方式呈現(xiàn)，人類的創(chuàng)新設(shè)計(jì)從強(qiáng)調(diào)與追求個(gè)體智慧，轉(zhuǎn)化為重視基于網(wǎng)絡(luò)的群體智能，表現(xiàn)出強(qiáng)大的創(chuàng)新活躍性。群智創(chuàng)新設(shè)計(jì)以互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能及云計(jì)算等數(shù)字創(chuàng)新技術(shù)為基礎(chǔ)，聚集人工智能、設(shè)計(jì)學(xué)和計(jì)算機(jī)等學(xué)科，通過(guò)建立具有包容性和友好性的用戶體驗(yàn)連接橋梁，形成共創(chuàng)價(jià)值，促進(jìn)社會(huì)全面創(chuàng)新。

本書(shū)系統(tǒng)介紹了各種主流智能算法的原理及其在運(yùn)營(yíng)管理決策問(wèn)題中的應(yīng)用。相關(guān)算法不僅覆蓋禁忌搜索、模擬退火、遺傳算法、淺層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等傳統(tǒng)智能算法，還涉及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、注意力模型等前沿的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。本書(shū)覆蓋的典型運(yùn)營(yíng)決策問(wèn)題案例包括產(chǎn)品需求預(yù)測(cè)、流水線平衡、車間調(diào)度、路徑優(yōu)化、道路速度預(yù)測(cè)、醫(yī)學(xué)圖像分

《機(jī)器視覺(jué)自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)》(第二版)內(nèi)容共分為6章。第1章為機(jī)器視覺(jué)概述，講述機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的系統(tǒng)構(gòu)成、工作原理、發(fā)展歷程和應(yīng)用領(lǐng)域等。第2章講述機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)的硬件構(gòu)成，包括相機(jī)的分類及主要特性參數(shù)、光學(xué)鏡頭的原理與選型、圖像采集卡的原理及種類、圖像數(shù)據(jù)的傳輸方式等。第3章講述機(jī)器視覺(jué)成像技術(shù)，內(nèi)容包括光源，工業(yè)環(huán)境下的灰