當(dāng)前，人工智能作為一項(xiàng)引領(lǐng)未來的顛覆性戰(zhàn)略技術(shù)，已在國家安全、國防軍事、社會(huì)治理、文化教育、醫(yī)療健康、家居娛樂等領(lǐng)域初露崢嶸，成為世界各國極其重視的核心競爭力技術(shù)之一。本書主要研究人工智能新技術(shù)、新構(gòu)想、新應(yīng)用，面向未來，從人工智能發(fā)展歷程、機(jī)器學(xué)習(xí)、感知認(rèn)知、人機(jī)交互、機(jī)器人、腦科學(xué)、”智能+”未來應(yīng)用，以及人工智能

針對(duì)國內(nèi)外推薦系統(tǒng)技術(shù)熱點(diǎn)問題，作者在推薦系統(tǒng)、深度學(xué)習(xí)學(xué)科領(lǐng)域基礎(chǔ)理論方面 從事多年深入探索研究，借鑒國內(nèi)外已有資料和前人成果，經(jīng)過分析論證，收集大量專 家學(xué)者近年來有關(guān)深度學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)前沿問題的論壇、講座和報(bào)告等展開研究，圍繞基 于內(nèi)容和知識(shí)的推薦、混合推薦、深度學(xué)習(xí)、基于深度學(xué)習(xí)的推薦以及輔助學(xué)習(xí)的推薦 等五個(gè)方

本書主要把握計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展趨勢，熟悉人工智能的前沿知識(shí)和研究熱點(diǎn)。本書從人工智能的概述出發(fā)，介紹了人工智能研究領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識(shí)，與此同時(shí)，對(duì)人工智能領(lǐng)域的核心算法--機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)展開詳細(xì)介紹，讓讀者掌握對(duì)相關(guān)技術(shù)的算法創(chuàng)新以及工程實(shí)踐等。該教材緊密聯(lián)系計(jì)算機(jī)學(xué)科中的人工智能前沿內(nèi)容和所涉及的項(xiàng)目實(shí)踐技術(shù)，讀者通過

本書深入探討了在網(wǎng)絡(luò)時(shí)代，專家系統(tǒng)在塑造社會(huì)信任方面的核心作用及其面臨的困境。本書選取公共衛(wèi)生事件作為研究的切入點(diǎn)，深入分析了專家系統(tǒng)對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)社會(huì)中群體決策和輿論引導(dǎo)的重要性。書中不僅揭示了影響專家系統(tǒng)社會(huì)信任的內(nèi)生和外生因素，而且詳細(xì)討論了當(dāng)這種信任失效風(fēng)險(xiǎn)來臨時(shí)可能引發(fā)的多方面負(fù)面效應(yīng)，包括對(duì)媒體信任度、科學(xué)知識(shí)傳

本書討論人工智能的理論和方法,我們從它的基本原理出發(fā),由此構(gòu)建它的理論和方法體系.本書由四部分組成,第一部分概論和算法,介紹并討論了它們的類型、特征、運(yùn)算和應(yīng)用,重點(diǎn)討論它們的定位問題.第二部分是學(xué)科,這就是人工智能和其他學(xué)科的關(guān)系問題.這些學(xué)科是生命科學(xué)、信息科學(xué)等六大學(xué)科.第三部分是系統(tǒng)和應(yīng)用,其中典型的有圖像、數(shù)

在人工智能飛速發(fā)展的今天，大眾對(duì)于這一前沿技術(shù)仍感神秘且難以窺探其深。為此，本書針對(duì)人工智能的核心問題進(jìn)行了深入剖析，旨在幫助讀者揭開其神秘面紗。本書的主要內(nèi)容圍繞以下問題展開：什么是人工智能？人工智能能否解釋其決策？它能否承擔(dān)法律責(zé)任？它是否具有代理權(quán)？人類應(yīng)該保留對(duì)這類系統(tǒng)的何種控制權(quán)，是否取決于所做決策的類型？如

人工智能是一門以自動(dòng)化理論與計(jì)算機(jī)技術(shù)為基礎(chǔ)，涉及多學(xué)科交叉融合的新興學(xué)科，是新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動(dòng)力量，對(duì)于推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、提高生產(chǎn)力、促進(jìn)社會(huì)進(jìn)步具有重要意義。本書在總結(jié)編者及團(tuán)隊(duì)多年教學(xué)及科研經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上編寫完成，內(nèi)容涵蓋了人工智能的基本概念、發(fā)展歷程、關(guān)鍵技術(shù)以及典型應(yīng)用，旨在幫助學(xué)生快速了解人工智能

本書深度剖析人工智能領(lǐng)域的最新趨勢及其對(duì)未來的潛在影響，特別是聚焦于歐盟在這一領(lǐng)域的政策動(dòng)向、監(jiān)管措施和立法進(jìn)展。書中詳細(xì)闡述歐盟對(duì)于算法的通用監(jiān)管策略，展示其在構(gòu)建倫理監(jiān)管環(huán)境方面所取得的最新成就，并提供對(duì)歐盟道德法規(guī)與可信賴人工智能的宏觀洞察。內(nèi)容不僅涵蓋科學(xué)信息技術(shù)的基礎(chǔ)概念闡釋，還深入探討歐盟機(jī)構(gòu)層面的立法、監(jiān)

本書詳細(xì)闡述意圖驅(qū)動(dòng)自智網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵技術(shù)與應(yīng)用實(shí)例。內(nèi)容涵蓋意圖驅(qū)動(dòng)自主智能網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)概念與背景，以及意圖智能轉(zhuǎn)譯、意圖閉環(huán)驗(yàn)證、自主策略生成、意圖態(tài)勢感知等意圖環(huán)路技術(shù)。此外，探討針對(duì)意圖驅(qū)動(dòng)智能運(yùn)維、意圖驅(qū)動(dòng)網(wǎng)絡(luò)負(fù)載均衡、意圖驅(qū)動(dòng)6G編排和意圖驅(qū)動(dòng)衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)管控等典型應(yīng)用案例。

本書主要圍繞AI系統(tǒng)的理論基礎(chǔ)與技術(shù)基礎(chǔ)知識(shí)展開，結(jié)合實(shí)例進(jìn)行介紹，旨在讓讀者了解AI系統(tǒng)的來龍去脈，形成對(duì)AI系統(tǒng)的系統(tǒng)化與層次化的初步理解，掌握AI系統(tǒng)基本理論、技術(shù)、實(shí)際應(yīng)用及研究方向，為后續(xù)從事具體的學(xué)習(xí)研究工作和項(xiàng)目開發(fā)工作奠定基礎(chǔ)。本書首先介紹AI的歷史、現(xiàn)狀與發(fā)展及AI系統(tǒng)的基本知識(shí)，后分為AI硬件與體系

本書清晰而深入地介紹了智能運(yùn)維技術(shù)的基礎(chǔ)及其應(yīng)用。全書共7章：第1章介紹智能運(yùn)維技術(shù)的基本概念和發(fā)展歷程；第2章介紹數(shù)字信號(hào)處理的基本方法及數(shù)據(jù)處理方法；故障特征提取作為機(jī)械故障診斷和狀態(tài)監(jiān)測的關(guān)鍵，相關(guān)內(nèi)容將在第3章介紹；第4章、第5章分別介紹基于淺層學(xué)習(xí)和基于深度學(xué)習(xí)的智能故障診斷及剩余壽命預(yù)測方法；第6章介紹智能

本書不僅梳理了人工智能技術(shù)在科學(xué)各領(lǐng)域中的廣泛應(yīng)用，還深入分析了其對(duì)科學(xué)生產(chǎn)力的推動(dòng)作用，以及在倫理、法律和社會(huì)層面可能引發(fā)的討論和問題。書中匯集了國際專家的研究成果，為讀者提供了一個(gè)全面了解人工智能在科學(xué)研究中應(yīng)用的窗口，展現(xiàn)了人工智能技術(shù)如何推動(dòng)科學(xué)的創(chuàng)新與進(jìn)步，并對(duì)未來的研究方向提出了深刻的見解。

因素空間是信息、智能和數(shù)據(jù)科學(xué)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)理論。本書將介紹因素空間如何將智能生成的統(tǒng)一機(jī)制落實(shí)到各行各業(yè)，開展全民智能孵化的洛神工程。本書主要內(nèi)容包括：介紹因素的范式特質(zhì)和智能孵化洛神工程的內(nèi)容；介紹因素空間對(duì)智能生成機(jī)制的落實(shí)細(xì)則；介紹因素顯隱的理論，將現(xiàn)有人工智能數(shù)學(xué)算法歸結(jié)到回歸和優(yōu)化兩大方面，突出支持向量機(jī)與因素

本書是一本全面介紹人工智能領(lǐng)域的專業(yè)教材。分為八章，人工智能概述、人工智能數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、人工智能基礎(chǔ)模型、人工智能編程框架、視覺智能處理技術(shù)、語言智能處理技術(shù)、語音智能處理技術(shù)和人工智能的未來發(fā)展趨勢。首先介紹人工智能的相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí)，包括人工智能相關(guān)概念、人工智能的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、人工智能的模型基礎(chǔ)以及相關(guān)編程基礎(chǔ)，然后分別介紹

教育信息化促進(jìn)了教育測評(píng)理念的變革，人工智能時(shí)代的教育更加關(guān)注以智能技術(shù)驅(qū)動(dòng)的學(xué)習(xí)者認(rèn)知分析與個(gè)性化學(xué)習(xí)的訴求。本書遵循"理論-方法-應(yīng)用"研究范式，探索人工智能時(shí)代的學(xué)習(xí)認(rèn)知分析的新理論與新方法。

本書是作者對(duì)自2008年起系統(tǒng)分析"機(jī)器能否獲得認(rèn)知發(fā)展能力"這一問題而不得不先訴諸于"人工智能基礎(chǔ)問題"或"認(rèn)知哲學(xué)"方面的研究其結(jié)果的總結(jié)。本書立論開宗明義：將機(jī)器認(rèn)知發(fā)展問題簡化為"物理機(jī)器的概念產(chǎn)生問題"。據(jù)此，作者遂建立起自己對(duì)"概念體系"的理論和對(duì)"心靈哲學(xué)"的基本觀念，之后使用符合哲學(xué)討論習(xí)慣的方式進(jìn)行論

在這本書中，作者著力討論了幾種獲取機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘算法性能的相關(guān)知識(shí)的方法。作者展示了如何再次利用這些知識(shí)來選擇、組合、編撰和調(diào)整算法和模型，從而為數(shù)據(jù)挖掘提供更快、更有效的解決方案，幫助研究人員改進(jìn)算法，并開發(fā)能夠自我改進(jìn)的學(xué)習(xí)系統(tǒng)。本書的新版在舊版基礎(chǔ)上就內(nèi)容做了非常大的擴(kuò)充。作者介紹了最新的自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法，闡

數(shù)系的擴(kuò)充始終貫穿于數(shù)學(xué)理論的發(fā)展之中. 本書利用交互式定理證明工具Coq,在Morse-Kelley公理化集合論形式化系統(tǒng)下, 給出中國科學(xué)與技術(shù)大學(xué)汪芳庭教授在其《數(shù)學(xué)基礎(chǔ)》中采用算術(shù)超濾分?jǐn)?shù)構(gòu)造實(shí)數(shù)的機(jī)器證明系統(tǒng),包括超濾空間與算術(shù)超濾的基本概念、超濾變換以及用算術(shù)超濾構(gòu)造算術(shù)模型的形式化實(shí)現(xiàn),構(gòu)建了非標(biāo)準(zhǔn)實(shí)數(shù)模

本書主要包含以下內(nèi)如：最優(yōu)化問題的簡介，凸分析基礎(chǔ)，無約束優(yōu)化的理論及線搜索算法框架，信賴域算法，線搜索收斂性分析及收斂速度分析，半光滑牛頓算法，共軛梯度算法，約束優(yōu)化理論及延伸理論，罰方法，增廣拉格朗日算法及算法在實(shí)際問題(支持向量機(jī)模型、超圖匹配)中的應(yīng)用。本書對(duì)知識(shí)點(diǎn)的分析緊密結(jié)合當(dāng)前研究前沿問題，并通過對(duì)應(yīng)用問

圖像融合技術(shù)可將多源圖像的互補(bǔ)特征進(jìn)行綜合，以得到更加完整和準(zhǔn)確的場景描述，從而彌補(bǔ)單一傳感器單幅圖像的不足，是一種廣泛應(yīng)用的圖像預(yù)處理技術(shù)，如多攝像頭拍照、微光夜視、醫(yī)學(xué)診斷、遙感等應(yīng)用領(lǐng)域。本書以多源圖像融合技術(shù)為主要內(nèi)容，在研究圖像尺度分析、遷移學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)算法與模型的基礎(chǔ)上，針對(duì)多聚焦圖像融合、多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像