《人工智能導論》作為大學通識課程教材，共設計了九章內容。第一章介紹了人工智能的含義、發(fā)展歷程和應用。第二章至第七章分別介紹機器學習、人工神經網絡與深度學習、智能語音、計算機視覺、專家系統等人工智能重點技術領域的相關知識。第八章列舉了人工智能在醫(yī)療、交通、工業(yè)、家居等多方面的應用。第九章討論了人工智能的未來發(fā)展趨勢。本書

本書是高校計算機科學與技術、軟件工程、大數據科學與技術等專業(yè)的Hadoop相關課程的教材。本書主要內容包括Hadoop基礎知識、Hadoop安裝與配置管理、HDFS技術、MapReduce技術、HadoopI/O操作、HBase技術、ZooKeeper技術、分布式數據倉庫技術Hive、分布式數據分析工具Pig、Hado

本書共5章，主要介紹基于經典控制理論與現代控制理論的控制器設計基本方法，包括經典控制理論基礎、現代控制理論基礎、直線一級倒立擺控制系統設計實驗以及飛行器控制系統半物理仿真實驗等內容，是學生進行實驗研究的直接參考資料和實驗要求資料。書中附有實驗中可能經常使用的工具軟件的簡要說明。 本書可作為高等學校自動控制類和航空航天

大數據可視化實戰(zhàn)涵蓋了大數據可視化實戰(zhàn)的主流內容，完全按照大數據可視化的完整流程進行講解，內容包括大數據可視化的基本概念、技術和工具，使用集搜客軟件和八爪魚軟件實現網絡大數據獲取和運用Excel軟件進行大數據預處理，介紹了三種不同可視化工具Tableau、Xcelsius和Python進行大數據可視化的基本用法。本書遵

本書共10章，分別討論和介紹了計算機控制系統的結構、組成，系統的描述與分析，控制器的設計與實現，控制計算機的特點，接口技術以及系統的設計與應用，計算機分布式控制系統。

伺服系統是用來精確地跟隨或復現某個過程的反饋控制系統，該系統可使物體的位置、方位、狀態(tài)等的輸出被控制量能夠跟隨輸入目標（或給定值）的變化而變化。本書以伺服系統為對象，在闡述伺服系統原理、電力電子器件和檢測元件等基礎上，從伺服系統發(fā)展的角度出發(fā)，系統地介紹了步進式伺服系統、直流伺服系統、交流伺服系統等的原理及應用。本書在

意大利學者AlbertoIsidori所著的兩卷本NonlinearControlSystems是非線性控制理論的經典著作，系統地總結了20世紀70年代以來非線性控制理論研究中出現的主要理論和方法，特別強調微分幾何理論在確定性非線性控制系統中的應用。第1卷側重于基礎理論，其中第1章和第2章針對仿射非線性系統，從向量場、

本書研究的靈感來自于近期的強化學習(RL)和信息物理系統(CPS)領域的發(fā)展。RL植根于行為心理學，是機器學習的主要分支之一。不同于其他機器學習算法（如監(jiān)督學習和非監(jiān)督學習），RL的關鍵特征是其獨特的學習范式，即試錯。與深度神經網絡相結合，深度RL變得如此強大，以至于許多復雜的系統可以被人工智能智能體在超人的水平上自動

本書采用“理論+實戰(zhàn)”的形式編寫，將企業(yè)需求分解為單獨的項目，全面系統地講解了Hadoop大數據的相關知識及應用。全書共12個項目，首先介紹了大數據技術的發(fā)展、Hadoop生態(tài)圈的組成、Hadoop集群部署、采集數據上傳到HDFS；接著具體介紹了為提高集群的可持續(xù)服務，在分布式協調組件ZooKeeper的協助下，部署H

全書內容可分為四個部分，列10章。主要內容：多自由度系統動力學模型、機器人系統動力學模型、行走式機械系統動力學模型、轉子系統動力學模型、變質量系統與航天器動力學建模、動力學系統控制、動力學系統仿真、動力學測試與信號處理等。本書適用于機械工程、車輛工程、航天器設計、地質裝備工程、力學、土木工程、資源與環(huán)境工程等專業(yè)。重點