本书主要内容包括精进线性系统非稳状态的控制、鲁棒控制(如H无穷控制)、高阶滑模控制、非线性控制(如Lyapunov控制、ControlBarrierFunction控制)、强化学习控制、去中心化协作控制、随机最优控制、饱和系统控制、分数阶系统控制等高级控制理论方面的知识以及代表性控制方法。

本书围绕“实用、实战、实效”三大核心理念，精选100个高频实用场景，涵盖Java编程、数据采集、处理与可视化、机器学习算法应用等关键模块。

本书全面系统地阐述了人工智能技术的基础理论和应用实践，并结合实际应用案例进行讲解，内容丰富、深入浅出。

全书共分为8章，主要包括绪论，控制系统的数学模型，控制系统的时域分析，根轨迹法，控制系统的频域分析，线性系统的校正，线性离散控制系统，非线性控制系统等内容。全书将思政元素与知识点相结合，将“知识掌握”“能力提升”和“价值引领”做概要总结，树立学生正确的人生观和价值观。将matlab计算机仿真知识融合各章节的习题中，让读

本书涵盖了人工智能概述、机器学习、神经网络、人工智能编程基础、大模型基础、AI实践操作等，实践操作涵盖多种AI应用场景。人工智能基础概念：解读人工智能的定义及其发展历程，全面展示人工智能在各领域的研究与应用现状，同时详细介绍人工智能领域常用的工具以及当下热门的大模型，为学生搭建起对人工智能的整体认知框架；机器学习：讲解

本书介绍人工智能基础知识、人工智能核心技术和人工智能实践与应用三部分内容，共分15个模块，包括人工智能的起源与发展、人工智能概述、人工智能的安全伦理与职业规划、机器学习基础、深度学习与神经网络、计算机视觉、自然语言处理、生成式人工智能、人工智能项目平台与流程、办公应用中的智能处理、智能财务应用、人工智能在市场营销中的应

本书分为两部分，第一部分涉及人工智能对经济的影响，第二部分涉及人工智能对法律的影响。其中，第一部分包括数字全球化与数字经济、管理与公司治理、人工智能治理、风险管理发展、人工智能风险管理、人工智能经济的计量分析；第二部分包括数字技术与法律、人工智能合法化与法律问题、人工智能和知识产权、AI与国际法等。

本书主要介绍如何通过多粒度认知计算，从属性重要度和多粒度决策规则的角度实现知识图谱概念认知。具体介绍知识图谱概念认知的研究背景、意义，并对多粒度认知计算、概念认知和知识图谱进行了国内外研究现状分析；如何利用多粒度认知计算的相关方法从属性重要度和多粒度决策规则的角度实现知识图谱概念认知以及该领域未来的研究方向。

本书系统梳理了基础理论、技术框架、优化算法、数据处理、隐私保护及多领域应用的研究成果与实践经验，从理论到实践，为读者提供了系统化、全面化的知识体系，致力于推动分布式机器学习在多场景下的高效应用与持续优化，旨在帮助读者深入了解分布式机器学习的原理与方法，掌握核心技术及优化策略，并探索其在异构计算、强化学习和隐私保护等前沿

本书内容聚焦于“AI原生”这一新阶段，即智能系统以自主、自适应和协作作为核心特征的应用形态。书中指出，真正的AI原生应用从设计之初即以AI为驱动，重构用户体验、业务流程与商业模式，推动从“AI+行业”向“行业+AI”的转型。