本书全面、系统地介绍了经典控制理论的基本内容和自动控制系统的分析、校正与综合设计方法。全书共分8章，主要包括自动控制的基本概念、控制系统的数学描述、时域分析法、根轨迹分析法、频域分析法、线性控制系统的综合与校正、离散时间控制系统、非线性控制系统等。每章最后一节为相应的Matlab仿真实例。各章末给出本章小结和关键术语和概念，并配有适当的习题。
本书可作为普通高等院校自动化类、电气信息类、电子信息类和计算机类等相关专业的教材，也可作为科技人员的参考用书。

自动控制原理是自动化相关专业的基础理论课。本书主要介绍自动控制原理的经典验证性实验及综合设计性系统实验。全书共11章，内容包括自动控制系统的时域分析、根轨迹法、频率法、控制系统的校正、非线性系统分析、线性离散系统、基于ELVIS II的控制系统设计、单自由度垂直起降飞行器控制系统的设计、旋转倒立摆控制系统的设计、实验中常用仪器设备的使用、实验报告等。
本书可作为全国普通高等学校自动化及仪表、电气传动、计算机、机械、化工、航空航天等相关专业的学生深入学习和理解《自动控制原理》课程内容的辅助用

本书从深度神经网络和AI芯片研究现状出发，系统地论述了目前深度学习主流开发平台和深度神经网络基于FPGA平台实现加速的开发原理和应用实例。全书主要包括5部分：第1～2章介绍了深度神经网络的发展，并总结了深度学习主流开发平台和AI芯片的研究现状；第3～6章在对深度神经网络基础层算子、FPGA进行了介绍后，总结了FPGA神经网络开发基础及RTL级开发；第7章分析了基于FPGA实现神经网络加速的实例；第8章介绍了基于OpenCL的FPGA神经网络计算加速开发；第9章分析了前沿神经网络压缩与加

本书主要介绍如何应用Tensorflow来实现深度学习的架构与应用。全书从tensorflow的基本语法，基础教程、高级工具以及进阶教程来对深度学习的理论与技术进行深入分析与讲解，并提供大量的案例从零开始教会读者如何使用深度学习进行开发以及应用。本书主要介绍如何应用Tensorflow来实现深度学习的架构与应用。全书从tensorflow的基本语法，基础教程、高级工具以及进阶教程来对深度学习的理论与技术进行深入分析与讲解，并提供大量的案例从零开始教会读者如何使用深度学习进行开发以及应用

本教材编写理念先进、重在应用，主要内容包括初探人工智能、认知人工智能的基础支撑、认知人工智能的应用技术、探索人工智能的行业应用四个项目。本教材通过文字、视频、动态图和实训平台等多种形式，立体、多角度地呈现内容，构成一个教与学的互动系统，让学习资源交互、联动起来。

本教材可作为职业院校计算机公共课、信息技术公共基础课程的教学用书，也可供对人工智能感兴趣的读者阅读。

本书主要介绍人工智能的发展历史、技术和应用，内容主要包括知识图谱、搜索技术、智能优化算法、机器学习、人工神经网络、深度学习、人工智能应用（人脸识别、语音识别、自然语言处理、机器人等）、人工智能工具、人工智能伦理等。本书的特色是通过案例为主线，提出关键问题，以解决问题为导向，介绍人工智能领域的相关概念、理论、技术和应用，采用启发式和讨论式的写作风格，让学生更具有代入感、参与感和获得感。主要面向本专科大一新生。

本书可视为一本以问题为导向的书籍, 非常适合具备一定数据基础和Python基础的读者学习,作为一本数据科学的基础书籍,读者可以在短时间内学习数据科学的经典算法。主要阐述 python3 基础内容；常用模块进行扼要阐述和实例操作；常见统计量, 数据转换, 以及多维数组等内容, 并通过代码实现； 特色是以问题导向的方式阐述了常见的 12 种经典算法；并介绍了 pytorch 的相关内容, 并扼要阐述了深度学习中几种经典的神经网络算法, 以及 pytorch 实现经典的神经网络算法。

本书以提高创新能力为核心，强调理论与实践的有机结合，突出案例分析和实践锻炼，采用通俗的语言和生动的应用案例，带领读者探索人工智能的世界；通过介绍人工智能基础理论、技术体系、内在实现机理和应用现状，并立足于人工智能具体应用领域，力求全面展示与反映人工智能技术的概念、理论框架、新进展和未来发展趋势。本书适用于高职院校人工智能通识课程，亦可作为人工智能的普及读物供广大读者自学或参考。

本书首先阐述了物联网的基本概念、关键技术和应用案例等物联网的基本理论知识，然后循序渐进地介绍物联网开发的典型实战任务，通过逐级递进式任务介绍法达到理论与实践相结合的目的，使读者清晰地了解物联网系统开发的整体流程。本书针对每个实战任务提供微课视频和源代码。本书可作为高等院校通信工程、电子信息工程、人工智能、机械电子、计算机和网络工程等专业的教学用书，也可作为嵌入式系统开发等实践类课程的参考书。