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本書結(jié)合小波變換和深度學(xué)習(xí)這兩種先進(jìn)的技術(shù)手段，系統(tǒng)地設(shè)計多種小波域上的依賴關(guān)系，對小波變換域聯(lián)合建模進(jìn)行深入的研究，從而顯著地提高小波對圖像特征的表示能力，并推動小波分析在理論和應(yīng)用方面的發(fā)展。本書首先介紹小波變換的基本原理和相關(guān)的數(shù)學(xué)知識，以及小波變換在圖像處理中的應(yīng)用；其次詳細(xì)地講解深度學(xué)習(xí)相關(guān)的理論知識和常用的圖像處理方法；然后詳細(xì)地介紹深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)理論和網(wǎng)絡(luò)組件，以案例形式介紹PyTorch深度學(xué)習(xí)框架；最后，詳細(xì)地介紹深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常用網(wǎng)絡(luò)組件和模型，重點介紹和分析ResNet模
物體6自由度（6D，6DoF）位姿估計是機(jī)器人視覺、增強(qiáng)現(xiàn)實、自動駕駛、具身智能等領(lǐng)域的核心技術(shù)。本書分層次介紹了有紋理物體、低紋理物體，以及反光低紋理物體位姿估計的先進(jìn)機(jī)器視覺理論、方法及關(guān)鍵技術(shù)，其中以最具挑戰(zhàn)性的反光低紋理物體為重點。 全書包含8章，第1章為緒論，介紹視覺6D位姿估計的基本概念、研究現(xiàn)狀，及現(xiàn)有技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)；第2章介紹視覺6D位姿估計的基礎(chǔ)知識；第3章介紹適用于有紋理物體的基于圖像特征點匹配的方法；第4章介紹適用于低紋理物體的判別式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法；第5章～第8章介
《顛覆性技術(shù)區(qū)塊鏈譯叢：區(qū)塊鏈在數(shù)據(jù)隱私管理中的應(yīng)用 》：
本書旨在向初學(xué)者展示物聯(lián)網(wǎng)和區(qū)塊鏈的基礎(chǔ)知識，以及現(xiàn)有從業(yè)者的集成和挑戰(zhàn)討論。其目的是加深對區(qū)塊鏈在促進(jìn)安全方面的作用的理解。它提供了一個逐步的討論、詳盡的文獻(xiàn)調(diào)查、嚴(yán)格的實驗分析和討論，以證明區(qū)塊鏈技術(shù)用于確保通信安全。
《顛覆性技術(shù)區(qū)塊鏈譯叢：區(qū)塊鏈平臺 》：
這本書介紹了當(dāng)今區(qū)塊鏈技術(shù)的所有技術(shù)特性，它首先全面解釋了所有必要的技術(shù)概念，以便理解與分布式賬本相關(guān)的討論，
本書全面且詳細(xì)地闡述了控制工程領(lǐng)域的基礎(chǔ)理論知識。全書共7章，深入淺出地介紹了自動控制系統(tǒng)的基本概念、控制系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型、基于傳遞函數(shù)的時域分析與設(shè)計、控制系統(tǒng)的根軌跡分析與設(shè)計、控制系統(tǒng)的頻域分析、控制系統(tǒng)的校正、線性離散系統(tǒng)的分析和校正相關(guān)知識。
本書針對現(xiàn)有的混合式學(xué)習(xí)模式中存在理論、實驗及創(chuàng)新實踐三個環(huán)節(jié)的時間及空間分離問題，探索并構(gòu)建一套“理實同步-虛實結(jié)合-資源共享”線上線下混合式人才培養(yǎng)平臺。包括：建立了全新的通信網(wǎng)絡(luò)控制模型，解決了通信互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)引入的時延問題，實現(xiàn)了混合式學(xué)習(xí)線上線下課程的同步集成，提高了高校課堂教學(xué)效率；解決了個性化知識建構(gòu)平臺集成和多設(shè)備跨平臺集成的信息安全問題，構(gòu)建了創(chuàng)造性知識生成系統(tǒng)，并完成了知識庫的自動更新。采用線下高校課堂與線上慕課混合策略，打造了一套全程同步混合式學(xué)習(xí)環(huán)境平臺，滿足學(xué)生從入學(xué)到畢業(yè)
本書系統(tǒng)介紹了基于狀態(tài)空間模型的狀態(tài)反饋及卡爾曼濾波方法，共8章，由三部分組成，第一部分（第1、2章），連續(xù)時間狀態(tài)反饋控制；第二部分（第3～6章），離散時間狀態(tài)反饋控制；第三部分（第7、8章），卡爾曼濾波。本書介紹了連續(xù)系統(tǒng)及離散系統(tǒng)的狀態(tài)空間模型建模、狀態(tài)反饋控制器、觀測器、干擾抑制及參考信號跟蹤的設(shè)計方法，并結(jié)合工程應(yīng)用中控制系統(tǒng)案例以及MATLAB/Simulink教程，來講解基于狀態(tài)空間模型的狀態(tài)反饋方法，包括汽包鍋爐控制、糖廠控制、風(fēng)力渦輪機(jī)傳動系統(tǒng)控制、機(jī)械臂控制、加熱爐控制等。同
本書深度剖析人工智能領(lǐng)域的最新趨勢及其對未來的潛在影響，特別是聚焦于歐盟在這一領(lǐng)域的政策動向、監(jiān)管措施和立法進(jìn)展。書中詳細(xì)闡述歐盟對于算法的通用監(jiān)管策略，展示其在構(gòu)建倫理監(jiān)管環(huán)境方面所取得的最新成就，并提供對歐盟道德法規(guī)與可信賴人工智能的宏觀洞察。 內(nèi)容不僅涵蓋科學(xué)信息技術(shù)的基礎(chǔ)概念闡釋，還深入探討歐盟機(jī)構(gòu)層面的立法、監(jiān)管以及政策制定活動。同時，對人工智能倫理框架進(jìn)行全面分析，探討不同的監(jiān)管手段，并介紹獨(dú)特的橫向解決方案。此外，本書還系統(tǒng)地梳理了人工智能在重要社會經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域所適用的部門法
本書介紹預(yù)測控制理論和雙層結(jié)構(gòu)工業(yè)算法，包括預(yù)測控制原理、預(yù)測控制模型辨識、預(yù)測控制穩(wěn)態(tài)目標(biāo)計算、穩(wěn)定過程和積分過程的雙層動態(tài)矩陣控制、狀態(tài)空間模型的雙層動態(tài)矩陣控制、雙層預(yù)測控制的非線性和變自由度處理技術(shù)，以及兩步法狀態(tài)空間預(yù)測控制與廣義預(yù)測控制。本書綜合考慮研究生這類讀者群的接受水平和期望，將預(yù)測控制理論融人工業(yè)領(lǐng)域。本書提供大量仿真算例和例題，并且給出部分程序代碼供讀者研究與參考。
本書主要圍繞AI系統(tǒng)的理論基礎(chǔ)與技術(shù)基礎(chǔ)知識展開，結(jié)合實例進(jìn)行介紹，旨在讓讀者了解AI系統(tǒng)的來龍去脈，形成對AI系統(tǒng)的系統(tǒng)化與層次化的初步理解，掌握AI系統(tǒng)基本理論、技術(shù)、實際應(yīng)用及研究方向，為后續(xù)從事具體的學(xué)習(xí)研究工作和項目開發(fā)工作奠定基礎(chǔ)。 本書首先介紹AI的歷史、現(xiàn)狀與發(fā)展及AI系統(tǒng)的基本知識，后分為AI硬件與體系結(jié)構(gòu)、AI編譯與計算架構(gòu)、AI推理系統(tǒng)與引擎、AI框架核心模塊四篇進(jìn)行詳細(xì)介紹，涉及AI系統(tǒng)從底層原理到應(yīng)用落地的全貌，反映了AI系統(tǒng)架構(gòu)的前沿技術(shù)。
起重機(jī)器人是生產(chǎn)制造、物流、建筑等國家重點產(chǎn)業(yè)的核心裝備之一，在貨物搬運(yùn)、設(shè)備裝配等領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用，極大地提高了生產(chǎn)效率與經(jīng)濟(jì)效益。相比于平移式起重機(jī)器人，旋轉(zhuǎn)式起重機(jī)器人增加了吊臂旋轉(zhuǎn)/俯仰運(yùn)動等功能，靈活性更高、可操作性更強(qiáng)且可達(dá)空間更廣。然而，三維轉(zhuǎn)動往往存在離心力與摩擦，系統(tǒng)具有更為復(fù)雜的動態(tài)特性與耦合關(guān)系，易引發(fā)不可驅(qū)動負(fù)載大幅擺動與定位誤差，加之實際應(yīng)用中參數(shù)/結(jié)構(gòu)變化、驅(qū)動器飽和、外部擾動等，系統(tǒng)控制難度進(jìn)一步增加。此外，隨著吊運(yùn)需求與環(huán)境日益復(fù)雜，亟須驅(qū)動多起重機(jī)器人協(xié)作完成
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