深度学习是目前学术界和工业界都非常火热的话题，在许多行业有着成功应用。本书由Hulu的近30位算法研究员和算法工程师共同编写完成，专门针对深度学习领域，是《百面机器学习：算法工程师带你去面试》的延伸。全书内容大致分为两个部分，第一部分介绍经典的深度学习算法和模型，包括卷积神经网络、循环神经网络、图神经网络、生成模型、生

本书以NB-IoT实训套件为载体，采用项目化教学方式，讲解了NB-IoT的相关知识及其在物联网中的重要作用。本书主要分为理论、项目和实战演练三部分。理论部分讲解了NB-IoT物联网架构，并对架构中的每个节点做技术解析；项目部分由浅入深，从NB-IoT通信、OceanConnect平台操作系统到LiteOS的基础实战开发

本书把窄带物联网（NB-IoT）的应用知识体系归纳为终端、信息邮局、人机交互系统3个有机组成部分。针对终端，给出通用嵌入式计算机的概念，并将其软件分为BIOS与User两部分；针对信息邮局，将其抽象为固定IP地址与端口，并由此设计了云侦听程序模板；针对人机交互系统，设计了Web网页、微信小程序、手机App及PC客户端等

当前，人工智能作为一项引领未来的颠覆性战略技术，已在国家安全、国防军事、社会治理、文化教育、医疗健康、家居娱乐等领域初露峥嵘，成为世界各国极其重视的核心竞争力技术之一。本书主要研究人工智能新技术、新构想、新应用，面向未来，从人工智能发展历程、机器学习、感知认知、人机交互、机器人、脑科学、"智能+"未来应用，以及人工智能

本书主要利用控制论、代数图论、矩阵论及偏微分方程等理论和方法,重点阐述了多智能体系统一致性和复杂动态网络同步控制这两个问题,主要讨论以下几类问题：多智能体系统的**-跟随一致性问题;时滞复杂网络的同步问题;Lurie型动态网络的簇同步问题.

本书理论知识体系完备，由浅入深，系统性地介绍了深度学习模型的发展脉络，以及模型深度设计、模型宽度设计、模型通道维度设计、残差连接设计、分组卷积设计、多尺度与非正常卷积设计、多输入网络设计、时序神经网络设计、三维卷积网络设计、动态推理模型与注意力机制设计、生成对抗网络设计这10类主流的深度学习模型设计思想。同时，本书为各

《机器学习与人工智能》涵盖了与人工智能相关的机器学习核心方法，包括深度卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、蒙特卡罗树搜索、强化学习。《机器学习与人工智能》也包括一些应用非常广泛的机器学习方法，例如，支持向量机、决策树和随机森林、隐马尔可夫模型、聚类与自组织映射。《机器学习与人工智能》还包含一些重要的大数据分析方法

计算智能是人工智能领域较为前沿的研究方向，它是受“大自然智慧”启发而被设计出的一类算法的统称。计算智能所具有的全局搜索、高效并行等优点为解决复杂优化问题提供了新思路和新手段，引起了国内外学者的广泛重视并掀起了研究热潮。目前，计算智能的相关技术已成功应用于信息处理、调度优化、工程控制、经济管理等众多领域。 本书在归纳近年

《机器学习中的基本算法》共八章.第1章和第2章简要介绍了机器学习的基本概念、研究内容、算法体系，以及相关的优化理论与优化算法.第3章和第4章详细介绍了几类作为分类器和回归器的支持向量机算法，包括算法出发点、建模思想、理论推导和算法在数据分类、识别、拟合、预测等方面的应用.第5章和第6章着重介绍了两类常用的数据预处理方法

知识工程是创新方法的一种，是一个采用人工智能技术进行文本理解阅读，用知识图谱进行知识表达，并在知识图谱上构建的一个具有搜索、推荐、问答、舆情监测和社区服务功能的系统。本书概括了知识管理和知识工程的各种概念，描述了人工智能技术在知识挖掘中的应用发展趋势及实现知识工程的云架构技术，列举了知识工程在几个典型行业的应用实例，展