本书是机器学习领域的入门教材，详细阐述了机器学习的基本理论和方法。全书由12 章组成，包括绪论、线性模型与逻辑斯谛回归、决策树、贝叶斯分类器、k 近邻算法、支持向量机、人工神经网络、线性判别分析、主成分分析法、聚类、EM 算法与高斯混合聚类、集成学习等。 对每一种机器学习算法，均从算法原理的理论推导和MATLAB 实现两方面进行介绍。本书既注意保持理论分析的严谨性, 又注重机器学习算法的实用性，同时强调机器学习算法的思想和原理在计算机上的实现。全书内容选材恰当，系统性强，行文通俗流畅，具有较强的

计算神经科学作为脑科学与人工智能之间的桥梁，是一门高速发展的新兴交叉学科。本书采用理论与实践结合的方式为读者讲述计算神经科学的基础知识。它从基础的数学和物理原理出发，详细介绍了各类神经元模型、突触模型，以及具有不同结构和功能的网络模型，如兴奋—抑制平衡网络、决策网络、连续吸引子网络、库网络等。本书不仅讲解了理论知识，还基于BrainPy（专门针对计算神经科学设计的编程框架）提供了实践代码，使读者能够动手模拟和分析神经系统的行为和性质。本书既可以作为计算神经科学的教材，也可以作为对该领域感兴趣的读

本书主要对近年来新生的多种仿生智能计算理论与方法进行了研究，包括生物地理进化算法、 萤火虫算法、差分进化算法以及灰狼优化算法等，并基于这些人工仿生智能计算方法对片上系统的可测性设计进行了研究。本书共6章，主要内容包括片上系统可测性设计概述、基于生物地理进化算法的扫描链平衡理论与方法、基于多目标智能算法的三维Wrapper扫描链设计、基于灰狼优化算法的三维堆叠SoC测试规划方法研究等。
本书可供计算机、自动化、人工智能、测控技术与仪器等方向的工程技术人员参考，也可作为高等院校相关专

本书是《自动控制原理》（第3版）（王划一，杨西侠编著，2017.9，国防工业出版社出版）教材的配套教材。其中兼容了高职高专教材《自动控制原理》（第2版）（王划一，杨西侠等编著，国防工业出版社出版）的全部习题解答。同时编入了精选的若干重点大学数年的硕士研究生“自动控制原理”入学试题，并作了详细的解答。

本书以党的二十大精神为指引，根据物联网综合应用开发课程的教学要求，结合物联网的实际应用场景和相关核心技术编写而成。本书采用活页式装订，全书由浅入深、全面展示了物联网的12个实践项目，具体为：STM32外设及GPIO输出控制、数码管模拟显示温度、ADC按键控制蜂鸣器、OLED显示、蓝牙通信、串口通信、Wi-Fi通信、红外测距、智能实时测温、智能水泵、土壤湿度采集、智慧农业综合项目。

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本书为“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材。
本书主要介绍分析和设计反馈控制系统的经典理论和应用的方法，全书共九章，内容有自动控制系统的基本概念，线性系统的数学模型，线性系统的时域分析、根轨迹分析和频域分析，线性系统的校正，非线性系统的分析，采样控制系统的分析，平稳随机信号作用下线性系统的分析等。
本书配有免费电子课件及习题解答，并增加了丰富的二维码视频，同时，为适应当前教学需求，在相关章节增加了课程思政的内容。
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本书从数据分析与机器学习算法入手，系统地介绍了机器学习各类算法的原理方法和实际应用。本书的主要内容包括：KNN算法、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、线性回归、K-means算法、人工神经网络、卷积网络深度学习以及基于Python数据分析进行职业规划。
本书作为大数据技术与人工智能领域的入门教材，在内容上涵盖了机器学习经典算法的基础知识和应用实例，采用Python作为编程语言，强调基本算法的应用理解，内容由浅入深。各部分内容均配有相应的任务，注重实践应用，便于读者学习和掌握。
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全书共 10 章，第 1 章介绍了机器学习算法的基本概念、分类及本书开发环境的搭建。第 2 章介绍了机器学习算法中经常用到的 NumPy 相关知识及绘图工具包 Matplotlib。从第 3 章开始介绍机器学习算法，第 3 章介绍了最简单也是最常用的线性回归算法。第 4 章介绍了搜索算法，包括梯度下降算法、随机梯度下降算法、小批量梯度下降算法、牛顿迭代算法及坐标下降算法。第 5 章介绍了二分类的 Logistic回归算法和多元回归算法 SoftMax，以及评价分类结果优劣的各种指标。第 6 章介

本书较为系统地介绍了人工智能时代技术赋能教育生态的理论与实践探索,以“人工智能技术赋能教育”为核心,整合了智能技术对教育各要素产生的影响,形成人工智能时代师范生培养的框架模式。本书包括人工智能概述、人工智能时代的教育、人工智能时代的学校、人工智能时代的教师、人工智能时代的学生、人工智能时代的教育工具、人工智能时代的教育评估和人工智能时代的教育展望八个方面的内容。掌握这些基本内容,是未来教师进一步适应人工智能时代教育的前提,也是了解人工智能时代教育变革的重要渠道。本书配备有丰富的微课资源,读者可以

机器学习专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域。本书是一本机器学习的入门书，通过本书，学习者将初步理解主流的机器学习算法，并且可以用机器学习技术解决现实生活中的问题。只要有本科三年级以上的数学知识，会一种编程语言，就可以掌握本书的绝大部分内容。 本书共有15章，主要讲解经典的机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、决策树等，同时讲解近几年才出现的算法，如XGBoost、LightGBM等集成学习算法。此外，本书