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随着人工智能技术的广泛应用，网络智能化近年来受到广泛的关注，已经成为下一代移动通信与未来网络的重要技术。阿尔法围棋（AlphaGo）之后，深度强化学习不断推陈出新，为网络中的决策问题提供了有效的潜在解决方案。本书系统介绍了网络智能化中深度强化学习的基本理论、算法及应用场景。全书共8章，针对互联网、移动通信网、边缘网络、

本书先介绍深度强化学习的基础知识及相关算法，然后给出多个实战项目，以期让读者可以根据环境的直接反馈对智能体加以调整和改进，提升运用深度强化学习技术解决实际问题的能力。本书涵盖深度Q网络、策略梯度法、演员-评论家算法、进化算法、Dist-DQN、多智能体强化学习、可解释性强化学习等内容。本书给出的实战项目紧跟深度强化学习

本书主要介绍经典的机器学习算法的原理和改进，以及Python的实例实现。本书的内容可以分成三部分：第一部分是机器学习概念篇（第1章），充分介绍机器学习的相关概念，并且对机器学习的各种算法进行分类，以便读者对机器学习的知识框架有整体的了解，从而在后续的学习中更容易接受机器学习涉及的各类算法；第二部分是Python机器学习

本书共五章：概率推理、生成模型、强化学习、机器人、自动驾驶。内容包括：概率与统计、声场模型的创造力、强化学习与游戏、形形色色的机器人、自动驾驶概览等。

本书主要研究了状态相关的脉冲对（切换）神经网络稳定性的影响，以及利用脉冲免疫（脉冲解毒）怎么控制网络病毒的传播，是作者近年来的研究成果。 本书首先介绍了状态相关的脉冲（切换）系统、神经网络模型、计算机病毒传播模型，然后运用B-equivalence方法、Lyapunov函数和一些分析技巧研究了几类状态相关的脉冲（切换

本套书籍组成为：一册基础知识教材《人工智能工程技术人员基础知识》，及五个职业方向教材：人工智能芯片产品实现、人工智能平台产品实现、自然语言及语音处理产品实现、计算机视觉产品实现、人工智能应用产品集成实现。每职业方向教材分初、中、高三个级别编写。《人工智能工程技术人员(初级)——人工智能芯片产品实现》为人工智能芯片方向的

本书以“项目导向、任务驱动”的教学模式，根据自动控制技术的发展现状，介绍了控制理论的基本概念、基本理论及基本分析方法，并结合控制理论对实际应用项目进行了分析。理论与实训相结合，体现了“教、学、做一体化”特点。全书主要包括自动控制系统概述、控制系统的数学模型、控制系统的时域分析法、控制系统的根轨迹法、控制系统的频率特性法

原著作者马克·科克伯格是维也纳大学哲学系哲学教授。译丛主编杜严勇，男，1976年生，科学史博士，上海交通大学马克思主义学院教授、博士生导师，国家社科基金重大项目“人工智能伦理风险防范研究”首席专家，主要研究方向为人工智能伦理。本书为人工智能伦理译丛丛书之一。本书描述了有影响力的人工智能故事，从弗兰肯斯坦的怪物到超人文主

该著作作者VirginiaDignum，女，乌得勒支大学计算机科学博士，优密欧大学计算机科学系教授。主要研究方向为负责任的人工智能和人际合作的设计与评价。译丛主编杜严勇，男，1976年生，科学史博士，上海交通大学马克思主义学院教授、博士生导师，国家社科基金重大项目“人工智能伦理风险防范研究”首席专家，主要研究方向为人工