本書(shū)針對(duì)分布式機(jī)器學(xué)習(xí)中網(wǎng)絡(luò)通信、在線學(xué)習(xí)、隱私保護(hù)等問(wèn)題，研究無(wú)中心的分布式優(yōu)化算法。主要內(nèi)容包括：①分布式一階梯度算法，提出在線學(xué)習(xí)的自適應(yīng)次梯度算法和隨機(jī)塊坐標(biāo)的次梯度投影算法、自適應(yīng)最小最大優(yōu)化算法，旨在研究分布式的優(yōu)化算法，理論分析所提算法的收斂性能；②分布式無(wú)投影梯度算法，提出隨機(jī)塊坐標(biāo)無(wú)投影梯度算法、面向

本書(shū)立足于無(wú)人系統(tǒng)的自主尋源任務(wù)，圍繞近十年來(lái)動(dòng)態(tài)復(fù)雜環(huán)境中無(wú)人系統(tǒng)優(yōu)化控制和軌跡規(guī)劃相關(guān)研究的難點(diǎn)和熱點(diǎn)問(wèn)題，從信號(hào)場(chǎng)類型、不完全量測(cè)信息、決策控制方法等多個(gè)角度出發(fā)，系統(tǒng)地解決了僅可獲得場(chǎng)源方位角量測(cè)、信號(hào)場(chǎng)強(qiáng)度量測(cè)條件下的自主尋源控制問(wèn)題，時(shí)空動(dòng)態(tài)信號(hào)場(chǎng)場(chǎng)源的協(xié)作定位問(wèn)題，以及無(wú)人系統(tǒng)在自主尋源任務(wù)下的多約束軌跡

"《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論及應(yīng)用實(shí)踐》在全面介紹人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本理論的基礎(chǔ)之上，首先，系統(tǒng)地闡述了單層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、競(jìng)爭(zhēng)學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、學(xué)習(xí)向量量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、對(duì)偶傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的典型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、學(xué)習(xí)算法、工作原理和應(yīng)用案例；其次，系統(tǒng)地闡述了深度學(xué)習(xí)中卷積神

"《DeepSeek原生應(yīng)用與智能體開(kāi)發(fā)實(shí)踐》圍繞DeepSeek大模型應(yīng)用開(kāi)發(fā)展開(kāi)，深度融合技術(shù)創(chuàng)新與工程實(shí)踐，內(nèi)容覆蓋大模型應(yīng)用開(kāi)發(fā)（在線調(diào)用、提示詞、推理、Agent、工具調(diào)用、MCP、微調(diào)、蒸餾、后訓(xùn)練、RAG）技術(shù)棧及其案例。書(shū)中原理與案例相融合，注重培養(yǎng)讀者的大模型原生應(yīng)用與智能體開(kāi)發(fā)能力，并構(gòu)建從理論到落

"本書(shū)首先概述了人工智能的基本概念、研究?jī)?nèi)容、研究途徑與方法、分支領(lǐng)域與研究方向、應(yīng)用前景、歷史沿革、現(xiàn)狀與趨勢(shì)，勾畫(huà)了人工智能學(xué)科的總體架構(gòu)；然后概略而簡(jiǎn)要地闡述了人工智能各分支的基本原理、基本技術(shù)、研究課題和發(fā)展概況。全書(shū)共6篇21章，內(nèi)容全面、基礎(chǔ)、經(jīng)典而新穎。本書(shū)結(jié)構(gòu)合理、層次分明、條理清楚、理例結(jié)合、圖文并茂

"《MCP協(xié)議與AIAgent開(kāi)發(fā):標(biāo)準(zhǔn)、應(yīng)用與實(shí)現(xiàn)》系統(tǒng)地闡述了MCP的技術(shù)原理、協(xié)議機(jī)制與工程應(yīng)用，提供了從底層協(xié)議設(shè)計(jì)到項(xiàng)目部署的全流程的應(yīng)用指南。全書(shū)從結(jié)構(gòu)上分為基礎(chǔ)理論、協(xié)議規(guī)范、開(kāi)發(fā)工具鏈、應(yīng)用構(gòu)建4部分，共9章。具體內(nèi)容包括大模型基礎(chǔ)、MCP基本原理、MCP標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范體系、MCP與LLM的互聯(lián)機(jī)制、MCP

本書(shū)匯聚了當(dāng)下具有影響力的國(guó)內(nèi)外知名企業(yè)、院校的設(shè)計(jì)師、商業(yè)領(lǐng)袖、專家、教授們的大量實(shí)踐案例與前沿學(xué)術(shù)觀點(diǎn)，分享并解決新興領(lǐng)域所面臨的新問(wèn)題，為企業(yè)與從業(yè)者提供豐富的設(shè)計(jì)手段、方法與策略。幫助從業(yè)者掌握不斷外延的新興領(lǐng)域的技術(shù)、方法與策略的應(yīng)用拓展，學(xué)習(xí)全新的思維方式和工作方式。培養(yǎng)適應(yīng)新時(shí)代復(fù)合型設(shè)計(jì)師。讓設(shè)計(jì)師有責(zé)

"《生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)GAN：從理論到PyTorch實(shí)現(xiàn)》系統(tǒng)地講解了生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)的基本原理以及PyTorch編程技術(shù)，內(nèi)容較全面，可操作性強(qiáng)，將理論與實(shí)踐相結(jié)合。讀者通過(guò)理論學(xué)習(xí)和編程實(shí)踐操作，可了解并掌握生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的基本原理和PyTorch編程技能，拉近理論與實(shí)踐的距離�！渡�成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)GAN：從理論到PyTo

"《人工智能導(dǎo)論實(shí)踐教程》是人工智能基礎(chǔ)與實(shí)踐領(lǐng)域的入門教材，以人工智能理論與實(shí)踐的緊密結(jié)合為基礎(chǔ)，以培養(yǎng)讀者的創(chuàng)新能力和實(shí)踐能力為目標(biāo)，從多學(xué)科交叉的視角組織教學(xué)內(nèi)容，突出理論講解與實(shí)訓(xùn)指導(dǎo)的統(tǒng)一。本書(shū)共8章，內(nèi)容涵蓋人工智能概述、大數(shù)據(jù)與人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、人工智能導(dǎo)論實(shí)踐與應(yīng)用

"本書(shū)全面介紹人工智能的基本理論、技術(shù)及應(yīng)用。全書(shū)共12章，主要內(nèi)容包括人工智能概論、知識(shí)表示與知識(shí)圖譜、模糊推理、搜索策略、遺傳算法、群智能算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)、大語(yǔ)言模型、AI智能體、專家系統(tǒng)、自然語(yǔ)言理解、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和智能機(jī)器人，附錄給出了實(shí)用性很強(qiáng)的12個(gè)實(shí)驗(yàn)。本書(shū)強(qiáng)調(diào)人工智能知識(shí)的基礎(chǔ)性、整體性、綜合