随着人工智能的发展，以机器代替人来完成各种生产生活活动已经越来越普遍，自动控制系统的需求越来越大。自动控制原理是设计和实现自动控制系统的理论基础，同时也是培养控制理论与控制工程学科、机械工程学科、电气工程学科等专业人才的必备基础知识。本书主要针对自动控制原理的经典控制部分进行介绍，在传统自控原理教学内容的基础上，在教材内容组织上，引导读者思考更深层次的问题，并对经典自控原理教材中的内容进行更深入的探讨。主要内容包括：自动控制原理概论，控制系统的传递函数，线性定常系统的稳定性、动态性能和

全书以强化工程应用，弱化数学推导为基调，主要内容可分为五大模块：自动控制系统概述（第1章）、控制系统的数学模型（第2章）、控制系统的分析方法（第3~4章）、控制系统的校正（第5章）和控制系统的工程应用（第6~7章）。编者根据全书内容设计了配套讲解视频、课件和习题。第2~7章包含了MATLAB软件在自动控制系统分析中的应用。本书内容由浅入深、循序渐进、环环相扣，蚀刻专科自动化、机电类、电气类、信息类等专业师生使用。

本书是面向高校电气等理工科专业的“自控课程原理”课程的教材。本书共分8章，主要内容包括： 控制系统的基本组成和概念，包括控制系统的组成和控制系统的主要类型； 控制系统的数学模型，包括被控对象的微分方程模型、非线性特性的局部线性化处理、控制系统的传递函数以及数学模型各种表达式之间的对应关系； 控制系统的时域分析方法，包括一阶系统的动态响应、二阶系统的动态响应、控制系统动态响应的质量指标、控制系统的劳斯稳定判据和常规控制规律对系统控制质量的影响； 根轨迹方法，包括根轨

"本书是北京市精品课程“自动控制原理”建设成果，第2版被评为北京高等教育精品教材，第3版为教育部高等学校电子电气基础课程教学指导分委员会推荐教材。本次修订不改变主要章节的基本内容，同时，在教材中融入了思政元素，使专业知识与思想政治理论同向同行，形成协同效应。本书较为详细地描述了自动控制原理的发展与形成，突出了自动控制原理的悠久历史以及持续的发展；增加了自动控制系统示例，以充分展示自动控制理论广泛的应用；增加了控制系统分析与设计实例，以更好地体现理论与工程实际的紧密衔接。本书主要讲述经典

本书以分析工程控制系统性能为目的，总结了近年来教学实践和教学改革的经验，并在借鉴了国内外同类优秀教材内容的基础上编撰而成。书中以大量机电系统的实例渗透于各个章节，希望有助于读者掌握控制工程在工程实际中的应用。
全书共分8章，主要介绍控制工程的基本概念和反馈控制的基本结构、控制系统的数学模型、控制系统时域分析法和控制系统的性能指标及其计算方法、控制系统的开环频率特性分析和闭环频域性能指标及其计算、控制系统的根轨迹分析法、控制系统的性能分析、控制系统的综合校正、基于MATLAB的控制系统分析。

该教材是在董景新等编著的《控制工程基础》第4版的基础上，适应线上线下混合式教学编写。教材第5版采用纸质教材和数字化资源结合的新式教材，这种教材既能保持纸质教材的结构逻辑严谨，又能发挥数字化资源的丰富直观。教材主要面向机械类、仪器类及其他非控制专业本科生。主要内容包括：控制系统的动态数学模型、时域瞬态响应分析、控制系统的频率特性、控制系统的稳定性分析、控制系统的误差分析和计算、控制系统的综合与校正、根轨迹法、计算机控制系统、控制系统的非线性问题、MATLAB软件工具在控制系统分析和综合中的应

《人工智能基础及应用》是作者讲授多年人工智能基础及研究人工智能算法后，针对当前的教学实际需要而编写的。全书系统阐述了人工智能发展概况及前沿应用，较详细地介绍了知识表示、搜索和推理技术，给出了人工智能优化方法，还介绍了神经网络、专家系统与机器学习相关的方法，并列举了与人工智能算法相关的应用案例，从而方便大学生掌握人工智能理论的应用方法。全书内容力求简明扼要，具体实用，并有研究实例，便于自学。同时，《人工智能基础及应用》配套数字教学资源包括微视频、习题答案，针对教师还提供了电子课件、教学大纲等。

人工智能方兴未艾，正在向人们生活的各个领域渗透。 本书紧扣业界前沿，主要介绍了一些当前流行、 具有广阔应用前景的人工智能新技术。 此外，本书各个章节还就一些重点专题给出了Python语言的程序实现，使抽象的理论具体化，使生涩的算法容易理解。
本书共分12章，主要介绍人工智能的基本概念、知识表示方法、确定性推理、不确定性推理、搜索问题求解策略、智能计算、机器学习、 人工神经网络与深度学习、多智能体技术、视觉感知与识别等人工智能最新理论与应用。 附录中给出了本书用到的计算机程序语言P

本书共13章, 第1章介绍神经网络的概念、发展历史、研究内容、应用领域以及神经网络与深度学习的关系。其后12章的内容分为两大部分: 第一部分 (第2-7章) 阐述了6种典型的神经网络模型, 即M-P模型、感知机模型、BP神经网络、Hopfield神经网络、玻耳兹曼机、自组织神经网络等。第二部分 (第8-13章) 阐述了深度学习的6种经典模型, 即深度神经网络、深度置信网络、卷积神经网络、循环神经网络、生成式对抗网络、图神经网络等。详细介绍了它们的网络结构、学习算法、工作原理、应用实例及

《新科技，向前冲！》主旨是那些对未来好玩的奇思妙想已经不再是幻想，它们已经出现在我们身边，未来已来。三部曲包括《人工智能》、《航空航天》和《生命科学》，其中《航空航天》主要是通过讲超越当前的新型飞行器，例如高超声速飞行器、可穿着式个人飞行器、星际飞行器等；《生命科学》主要是讲克隆以外的超前生物技术，例如从人造细胞到合成生命、在人体里植入芯片的人机融合技术等。《人工智能》未来好像很遥远，但又如此贴近。在我们生活中已经不断出现以前只出现的科幻故事中的科技：会陪你聊天打游戏的虚拟人小姐姐、吐槽你驾驶技