國外著名高等院校資訊科學與技術優秀教材

控制系統原理及相近課程是高等學校工科學生的核心課程之一。這是本書第十四版的中譯本，主要內容包括控制系統導論、系統數學模型、狀態空間模型、反饋控制系統的特性、反饋控制系統的性能、線性反饋系統的穩定性、根軌跡法、頻率響應法、頻域穩定性、反饋控制系統設計、狀態變量反饋系統設計、魯棒控制系統、數字控制系統等。 本書的例子和習題大多取材於現代科技領域裡的實際問題，新穎而恰當。學習和解決這些問題，可以使學生的創造性素養得到潛移默化的提升。 本書可以用作高等學校工科(自動化、航空航天、電力、電子、機械、化工等) 本科高年級學生以及研究生的教材，也可以供從事相關工作的人員閱讀參考。

本書首先介紹了人工智能的基礎知識，然後分別介紹了機器學習、深度學習、自然語言處理和強化學習中的重點概念和實踐過程，包含邏輯斯諦回歸、k最近鄰、決策樹、隨機森林、支持向量機、卷積神經網絡、循環神經網絡、LSTM、自動編碼器等。此外，本書的附錄部分還分別簡單介紹了Keras、TensorFlow、pandas等人工智能相關的工具。本書適用於高等院校電子信息類專業的人工智能導論課程，也適合想要對人工智能、機器學習和深度學習快速瞭解和掌握的專業人士閱讀參考。

作為計算機科學的一個分支，人工智能主要研究、開發用於模擬、延伸和擴展人類智能的理論、方法、技術及應用系統，涉及機器人、語音識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等方向。本書包括引言、基礎知識、基於知識的系統、人工智能高級專題、人工智能的現在和未來以及安全與編程六部分內容。第一部分從人工智能的定義講起，對人工智能的早期歷史、思維和智能的內涵、圖靈測試、啟發式方法、新千年人工智能的發展進行了簡要論述。第二部分詳細講述了人工智能中的盲目搜索、知情搜索、博弈中的搜索、人工智能中的邏輯、知識表示和產生式系統等基礎知識。第三部分介紹並探究了人工智能領域的成功案例，如DENDRAL、MYCIN、EMYCIN 等經典的專家系統，振動故障診斷、自動牙科識別等新的專家系統，也介紹了機器學習、深度學習以及受到自然啟發的搜索算法等。第四部分介紹了自然語言處理和自動規劃等高級專題。第五部分對人工智能的歷史和現狀進行了梳理，回顧了幾十年來人工智能所取得的諸多成就，並對其未來進行了展望。第六部分主要介紹人工智能的安全以及編程問題。本書系統、全面地講解了人工智能的相關知識，既簡明扼要地介紹了這一學科的基礎知識，也對自然語言處理、自動規劃、神經網絡等內容進行了拓展，更輔以實例，可以幫助讀者扎扎實實打好基礎。本書內容易讀易學，適合人工智能相關領域和對該領域感興趣的讀者閱讀，也適合高校計算機專業的教師和學生參考。

本書全面介紹了算法的數學分析所涉及的主要技術，涵蓋的內容來自經典的數學課題(包括離散數學、初等實分析和組合數學等)，以及經典的計算機科學課題(包括算法和數據結構等)。本書的重點是平均情況或概率性分析，書中也論述了最差情況或複雜性分析所需的基本數學工具。本書第 1 版為行業代表性著作，第 2 版不僅對書中圖片和代碼進行了更新，還補充了新章節。全書共 9章，第 1 章介紹算法分析；第 2～5 章介紹數學方法；第 6～9 章介紹組合結構及其在算法分析中的應用。本書適合作為高等院校數學、計算機科學以及相關專業的本科生和研究生的教材，也可供相關技術人員和愛好者學習參考。

本書是軟件工程領域的優質作品，國際上眾多名校採用本書作為教材。本書注重從實踐出發選擇和安排素材，同時在理論上進行全面深入的探討。本書分為3個部分。第一部分解釋為什麼軟件工程知識對實踐者和研究者同樣重要，並討論理解過程模型的必要性，利用敏捷方法的必要性，以及精細地進行項目計劃的必要性；第二部分論述軟件開發和維護的主要步驟；第三部分講述如何對軟件進行評估和改進。本書適合作為計算機相關專業軟件工程課程的本科教材，也適用於介紹軟件工程的概念與實踐的研究生課程。本書還適合期望進一步學習該領域相關知識的專業人員閱讀。