知識(shí)圖譜的發(fā)展歷史源遠(yuǎn)流長(zhǎng)，從經(jīng)典人工智能的核心命題——知識(shí)工程，到互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的語義Web，再到當(dāng)下很多領(lǐng)域構(gòu)建的數(shù)千億級(jí)別的現(xiàn)代知識(shí)圖譜。知識(shí)圖譜兼具人工智能、大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)的多重技術(shù)基因，是知識(shí)表示、表示學(xué)習(xí)、自然語言處理、圖數(shù)據(jù)庫(kù)和圖計(jì)算等多個(gè)領(lǐng)域技術(shù)的綜合集成。本書全面覆蓋了知識(shí)圖譜的表示、存儲(chǔ)、獲取、推理、融

本書共9章，主要內(nèi)容包括物聯(lián)網(wǎng)初探、物聯(lián)網(wǎng)的演進(jìn)、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備識(shí)別、物聯(lián)網(wǎng)信息感知、物聯(lián)網(wǎng)通信、物聯(lián)網(wǎng)的計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)、物聯(lián)網(wǎng)的典型應(yīng)用、物聯(lián)網(wǎng)綜合應(yīng)用實(shí)例等。本書可作為高職高專及應(yīng)用型本科院校物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用技術(shù)專業(yè)的教材，也可作為從事物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)工作的技術(shù)人員的參考書。

本書系統(tǒng)性介紹動(dòng)態(tài)規(guī)劃，特別是近似動(dòng)態(tài)規(guī)劃，包括折扣問題的理論與計(jì)算方法、隨機(jī)最短路問題、無折扣問題、平均費(fèi)用問題、折扣與無折扣問題的近似動(dòng)態(tài)規(guī)劃等。

《大學(xué)人工智能基礎(chǔ)（大學(xué)計(jì)算機(jī)系列教材）》是華東師大非計(jì)算機(jī)專業(yè)本科生理科方向教學(xué)用書。大學(xué)程序設(shè)計(jì)基礎(chǔ)是大學(xué)計(jì)算機(jī)教學(xué)的核心課程，該書以零基礎(chǔ)的初學(xué)者為對(duì)象，循序漸進(jìn)地講述各種客觀數(shù)據(jù)對(duì)象在計(jì)算機(jī)世界中是如何表示的，計(jì)算機(jī)又是如何操作數(shù)據(jù)對(duì)象，實(shí)現(xiàn)各種功能的�！洞髮W(xué)人工智能基礎(chǔ)（大學(xué)計(jì)算機(jī)系列教材）》旨在幫助讀者形成

本書闡述了經(jīng)典的自動(dòng)控制基本理論分析和設(shè)計(jì)方法。全書共分6章，主要內(nèi)容包括自動(dòng)控制的基本概念、控制系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型、控制系統(tǒng)的時(shí)域分析、根軌跡法、控制系統(tǒng)的頻域分析以及控制系統(tǒng)的校正與設(shè)計(jì)。本書圖文并茂，內(nèi)容較為全面，理論闡述深入淺出，簡(jiǎn)化了理論推導(dǎo)，重在應(yīng)用。各章附有豐富的例題和層次不一的課后習(xí)題，可滿足不同層次讀者的

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能領(lǐng)域的一個(gè)新興方向，它不僅迅速得到了學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注，而且被成功地應(yīng)用在工業(yè)界的多個(gè)領(lǐng)域。本書介紹了圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和圖深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)和前沿研究，不僅包括它們的發(fā)展歷史和經(jīng)典模型，還包括圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在深層網(wǎng)絡(luò)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、大規(guī)模訓(xùn)練、知識(shí)圖譜推理等方面的前沿研究，以及它們?cè)诓煌�領(lǐng)域（如推薦系統(tǒng)、生化醫(yī)療

本書分類《機(jī)器學(xué)習(xí)導(dǎo)論》面向機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的主要模型和算法，重點(diǎn)闡述不同方法背后的基本假設(shè)以及它們之間的相關(guān)性，幫助讀者建立機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論功底，為從事該領(lǐng)域的相關(guān)工作打下基礎(chǔ)。具體內(nèi)容包括機(jī)器學(xué)習(xí)研究的總體思路、發(fā)展歷史與關(guān)鍵問題，線性模型，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及深度學(xué)習(xí)，核方法，圖模型，無監(jiān)督學(xué)習(xí)，非參數(shù)模型，演化學(xué)習(xí)，強(qiáng)化學(xué)

本書介紹內(nèi)容包括支持向量機(jī)、線性回歸、決策樹、遺傳算法、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（VGG、GooleLeNet、Resnet、MobileNet、EfficientNet）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LSTM、GRU、Attention）、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（DCGAN、WGAN-GP）、自編碼器、各種聚類算法、目標(biāo)檢測(cè)算法（YOLO、MTCNN）

本書以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的數(shù)學(xué)問題研究為核心，是一部由研究工作構(gòu)成的原創(chuàng)著作。全書共分7章，按三個(gè)模塊劃分：第一個(gè)模塊是研究背景和框架介紹，即第1章緒論，這是本書主題內(nèi)容的一個(gè)導(dǎo)論；第二個(gè)模塊是粒度空間的基礎(chǔ)理論及模型，由第2～5章組成，其中涉及粒度空間的基本理論，結(jié)構(gòu)聚類特征與融合，以及聚類結(jié)構(gòu)分析理論等研究；第三個(gè)模塊是粒度

書特色主要有：1、注重實(shí)例的一本教材盡可能簡(jiǎn)化繁瑣的數(shù)學(xué)推導(dǎo)和定理證明，將重點(diǎn)放在解決問題的原理和思路上，并介紹一些經(jīng)典有趣的實(shí)例。2、適合不同專業(yè)層次的教材選擇結(jié)合教學(xué)、科研及應(yīng)用需求，注重概念清晰、既有深度又有廣度、理論性較強(qiáng)的教材，著力于內(nèi)容的體系化，適合不同層次專業(yè)選用。3、注重能力評(píng)價(jià)的考核方式注重能力評(píng)價(jià)的