概念認知學習是人工智能、大數據領域關注的多學科交叉研究方向，涵蓋了哲學、數學、心理學、認知科學以及信息科學等領域．《概念認知學習理論與方法》旨在為廣大學者和科研工作者提供概念認知學習領域的基礎理論與學習方法．《概念認知學習理論與方法》主要內容包括概念認知學習的基本概念和基礎知識、概念認知系統的邏輯推理、概念認知的雙向學習機制、對象 -屬性誘導概念學習理論、多注意力概念認知學習模型、漸進模糊三支概念的增量學習機理、復雜網絡下的概念認知學習以及概念的漸進式認知等理論體系．
《線性系統的多級時間尺度反饋控制及其在燃料電池中的應用》主要介紹了連續和離散時間域的兩級反饋控制器設計算法，包括一般線性時不變動態系統的設計公式和代數方程，對雙時間尺度線性時不變動態系統（奇異攝動系統）進行了簡化和專門研究，對一般線性時不變動態系統的連續時間域三級反饋控制器設計也作了相應的介紹．《線性系統的多級時間尺度反饋控制及其在燃料電池中的應用》討論了離散時間域三級三時間尺度系統線性反饋控制器以及四級四時間尺度線性反饋控制器設計．《線性系統的多級時間尺度反饋控制及其在燃料電池中的應用》
本書從祖先的“仿生”入手，到機器“仿人”，到人工智能技術在人們生活中的應用，集科技與生活于一書，分為八個話題，圖文并茂地向讀者介紹以“靈性”為核心的“人工智能”基礎科學知識，講述作為世界第一梯隊的中國科技工作者在人工智能領域取得偉大成就背后的故事。本書主要講述民用人工智能技術的基本情況，能夠激發讀者的閱讀興趣，引領讀者了解人工智能，展現了在國家強盛、科技發達的背景下，中國人工智能迅猛發展的宏偉藍圖。
"本書以項目為主線，以任務為導向，較為詳細地介紹Python程序開發所必需的基礎知識。本書注重知識的層次性和技能培養的漸進性，合理安排各章節內容，全書共十個項目，每個項目包含若干任務，各個任務再細分成若干子任務。前八個項目是Python程序設計基礎，包括開發環境的配置、Python語言的基本規范、分支和循環控制結構、四大典型的序列型結構、函數和模塊的定義和使用、字符串和正則表達式的使用、Python操作文件和目錄、異常和斷言、Python面向對象的程序設計等；后兩個項目主要介紹Python的GU
"《機器人應用技術》教材采用項目式結構，由淺入深層層推進。按照機器人應用技術的實用性為主線編寫，主要內容包括機器人概述，機器人運動學認知，機器人機械結構認知，機器人動力系統認知，機器人控制系統認知，機器人感知系統認知，機器人視覺技術認知，機器人應用實例。每個章節后設置有項目工單，通過項目工單中的任務對知識點進行鞏固。通過本門課的學習，使學生對機器人應用技術有一個全面、深入的認識。培養學生對機器人的綜合理解和創新設計及應用能力。 本書可作為高等院校工業機器人、機電一體化技術自動化、智能控
本書包含伺服控制系統應用技術和變頻器應用技術兩部分內容，共6個項目，18個任務，每一個任務都由淺入深地安排了任務描述、基礎知識、任務實施、拓展知識等教學環節。伺服控制系統應用部分介紹了機電設備常用的直流、交流等伺服控制技術，并以西門子系列交流伺服驅動為載體，對伺服電動機的控制操作做詳細介紹，通過實踐進一步加深對伺服理論的理解。變頻器應用部分重點圍繞西門子G120變頻器進行介紹，通過具體的任務設計講述變頻器的組成原理、變頻調速的特點、變頻器的基本操作、速度控制等。最后是綜合應用部分，精選工程實際案
本書從人工智能這一顛覆性技術的前世今生說起，對我國人工智能發展歷程、人工智能應用領域以及人工智能對社會經濟的影響進行了梳理，深入探討了人工智能背景下實體經濟、產業工人、技術技能、職業教育等相關領域交叉融合的關系以及面臨的挑戰與對策，提出了智能化進程中技術技能、職業教育與產業工人的發展互動路徑。 全書共七章，具體為：人工智能大爆炸，實體經濟高質量發展，技術技能與產業工人的發展，職業教育與產業工人的發展，人工智能時代技術技能、職業教育與產業工人的發展，產業工人隊伍發展演化——技術技能、職
本書包括三部分，第一部分是實驗指導，包含16個實驗，每個實驗由實驗目的和要求、實驗內容、習題、習題答案四部分組成；第二部分是學習指導，共11章，每章包括三個部分：典型例題解析、實戰與思考、實戰試題參考答案；第三部分是模擬練習，該部分附有幾套模擬試題及參考答案。
本書為計算機專業教師、課程設計者以及教育決策者提供了深入洞察和創新思路。本書主要內容系統闡述了計算機教學領域的信息化理念，旨在推動高校計算機課程與時俱進地整合先進技術和教學方法。深入探討了在線學習平臺、虛擬實驗室、人工智能教育等信息技術在計算機課程中的應用。書中詳細討論了課程設計、教學資源開發以及學生評估的信息化策略，以提高計算機專業學生的綜合素養。
《中國大數據應用發展報告No.7》（2023）卷分為總報告、熱點篇、案例篇、探究篇四個部分，對大數據在數字政府、教育、文旅、金融、工業制造等多個領域及行業應用的最新態勢進行了跟蹤。報告收集了大數據服務地方政府精準決策、大數據在文化和旅游資源普查與評價中的應用、教育大數據治理及應用、工業互聯網在玻璃制造行業的應用等熱點案例，并展開深入分析。報告指出，大模型推動數據要素從資源到資產的轉化，是釋放數據潛在價值的關鍵步驟，標志著經濟社會數字化向更深層次發展。
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