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《深度学习基础教程》是真正适合深度学习初学者的入门书籍，全书没有任何复杂的数学推导。《深度学习基础教程》首先介绍了深度学习的优势和面临的挑战、深度学习采用深层架构的动机、学习深度学习需要的数学知识和硬件知识以及深度学习常用的软件框架。然后对多层感知机、卷积神经网络（CNN）、受限玻耳兹曼机（RBM）、循环神经网络（RNN）及其变体—长短时记忆（LSTM）网络进行了详细介绍，并且以独立章节重点阐述了CNN在计算机视觉中的应用、RNN在自然语言处理中的应用以及深度学习在多模态学习领域中的应用。随后，本书介绍了深度强化学习的基本知识，给出了应用深度学习技术需要的许多实用技巧并概述了深度学习的一些新方向和新应用。

本书旨在为读者提供相对系统的人工智能介绍，包括人工智能概念、发展历程、涉及的数学背景、传统的机器学习方法以及深度学习方法等，同时也谈及一些政策、标准及产业方面的宏观问题，试图帮助读者理清人工智能的现状及未来。全书简明扼要，揭示一些本质的技术但又不过于深入细节，以期为人工智能入门读者提供相对系统的信息参考。本书适合从事人工智能相关工作的技术人员、管理人员以及对人工智能感兴趣、希望快速了解人工智能技术的人员阅读，也可作为高等院校相关专业学生的学习参考资料。

人工智能开发的激烈竞争与飞速进步、以及“技术奇点”的日渐临近，使人们更加关注人工智能会不会夺走人们手中的工作？人工智能与人类是不是对立的？技术奇点真得会到来吗？技术奇点到来时人类该如何生存？未来的我们将如何面对技术奇点等问题。为了诠释这些疑问，本书在对人类史、人工智能、机器人、奇点的问题进行整体把握的基础上，对人工智能、机器人、奇点问题给人类未来带来的影响、由此产生的问题以及解决对策等进行了通俗易懂的解说，并对“从人类700万年甚至大约40亿年的生物进化史来看，奇点具有怎样的意义？”“生物与人类生存的意义究竟在何处？”“人类在终的未来探求什么？”这些问题进行了积极的探讨。

脉冲神经网络应用精确定时的脉冲序列表示与处理信息，是新一代人工神经网络计算模型。本书系统论述了脉冲神经网络的基本理论、算法及应用。首先介绍了脉冲神经网络的基础知识，包括脉冲神经元的建模与分析、脉冲神经网络的模拟策略、神经信息的编码方法、脉冲序列的相似性度量方法等；其次讨论了脉冲神经网络的学习算法、进化发育方法以及文化学习等；最后以图像分割和图像识别为例，分析了脉冲神经网络在图像处理领域中的应用。

个性化推荐能够根据用户的历史行为显式或者隐式地挖掘用户潜在的兴趣和需求，并为其推送个性化信息，因此受到研究者的追捧及工业界的青睐，其研究具有重大的学术价值及商业应用价值，已广泛应用于大型电子商务平台、社交平台、新闻客户端以及其他各类旅游和娱乐类网站中。 本书内容丰富，较全面地介绍了基于协同过滤的推荐系统存在的问题、解决方法和评估策略，主要内容涉及协同过滤推荐算法中的时序技术、矩阵分解技术和社交网络信任技术等知识。 本书可供从事推荐系统、人工智能、机器学习、模式识别和信息检索等领域的科研人员及研究生阅读、参考。

本书全面系统地介绍了机器学习的基本概念、预备知识、主要思想、研究进展、基础技术、应用技巧，并围绕当前机器学习领域的热点问题展开讨论。全书共11章，主要内容包括决策树、神经网络、支持向量机、遗传算法、回归、聚类分析等。 本书可作为高等院校计算机、软件工程、智能科学与技术等专业研究生和高年级本科生的教材，同时对于从事人工智能、数据挖掘、模式识别等相关技术人员也具有较高的参考价值。

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本教材从过程装备自动控制技术的应用角度，主要介绍过程装备控制系统的基本概念，基本组成、原理及应用；常见过程参数如压力、温度、流量、液位、物质成分等的测量方法原理及所用仪器、仪表的结构；常用过程控制仪表的结构原理；以及计算机控制系统的构成原理和可编程控制器技术；典型过程装备控制系统应用实例；最后简要介绍了几种先进的过程控制技术。本教材可供过程装备与控制工程专业本科和研究生使用，也可供有关院校石油、化工、能源、环境工程、安全工程等专业学生使用，也可供从事过程装备与控制行业的工程技术人员参考。

这本书由浅入深地对“人工智能”（AI）进行了介绍，语言通俗易懂、逻辑清晰，即使没有IT相关专业知识的读者也能完全读懂。全书分为7章，探讨的主题分别是：AI世界的全貌、AI在各个领域的应用、AI伦理及开发指导方针、AI发展现状、无所不答的“自动聊天AI”、AI专家的见解、AI热潮的谎言和真相。读完这本书，零基础的读者能够对人工智能的现状有一个全方位的了解。 这本书主要介绍的是日本和欧美一些国家人工智能的发展情况和应用。书中对人工智能的相关话题有一些很新颖的观点，相信能为读者提供新的思路。对于人工智能开发中伦理方面的探讨，被采访者们分别提出了自己的见解，各方的论述都有自己的道理，不同的想法碰撞出的火花是本书的一大亮点。