多智能体系统协调控制是控制领域的研究热点，正渗透到社会系统、生物系统、军事系统、经济系统等众多领域中，其相关的研究已成为目前学术界一个具有挑战性的研究课题。本书系统地介绍作者近年来在多智能体系统的协调分析与控制领域的研究成果，具体内容包括线性多智能体系统的有限时间编队跟踪控制、包含控制、编队包含控制，以及非线性**者-跟随者多智能体系统的多编队控制问题、异质多智能体系统的输出一致性、固定时间二部一致性、二部输出一致性问题等。

ChatGPT颠覆了互联网格局。本书紧跟技术前沿，是一本针对ChatGPT的超级实战指南。本书介绍了ChatGPT的发展历史与常用功能，剖析讲授了其初阶、进阶、高阶操作，枚举解析了27个有趣的应用例子、75个高级提示例子，以及100多条商业变现思路。本书摒弃繁杂理论，尤重实用性；又以内容充实、案例丰富为特色；同时采用场景式教学，语言轻松、深入浅出，让初学者也能轻易上手。本书教导的ChatGPT技巧有益于绝大部分读者的工作、生活所需，更可启发实现商业变现。本书几乎适用于所有人员阅读，尤其适用于文本

随着深度学习、大规模预训练模型和生成式人工智能的进展，机器学习已成为解决很多工程和科学问题的**方案。《概率机器学习》一书从概率建模和统计推断的角度系统介绍机器学习的基本概念、经典算法及前沿进展。主要内容包括概率机器学习基础、学习理论、概率图模型、近似概率推断、高斯过程、深度生成模型、强化学习等。全书从实例出发，由浅入深，直观与严谨相结合，并提供了延伸阅读内容和丰富的参考文献。

《机器学习与人工智能实战：基于业务场景的工程应用》分为两部分共14章，介绍了如何用Scikit-Learn来构建机器学习模型以及如何用Keras和TensorFlow来构建神经网络。书中的内容和实例基于作者过去几年在全球各地开设相关课程的经历，阐述了如何借助于机器学习和深度学习来构建产品或服务，从而真正解决现实业务场景中的问题，比如监测热带雨林盗伐、文本情感分析以及预测机械设备的早期故障等。《机器学习与人工智能实战：基于业务场景的工程应用》适合相关工程师与软件开发人员阅读和参考，可以帮助他们快速

《机器学习项目交付实战》将介绍如何从模型和数据中获取**性能，帮助你构建稳定的数据管道。通过高效的可复用技术集合，来确保应用程序工作流程的顺利执行，以及提高模型的可维护性。基于数十年的良好软件工程实践，机器学习工程可确保你的机器学习系统具有弹性、适应性和可执行性。《机器学习项目交付实战》将介绍设计、构建和交付成功的机器学习项目的核心原则和上佳实践。你将了解很多软件工程技术，例如对原型进行实验和实施模块化设计，从而产生弹性架构和一致的跨团队沟通。基于作者丰富的经验，本书中的每一种方法都被成功地用于

粒计算采用模拟人类大脑的认知思维规律，从而提高解决复杂问题的效率，已经在智能信息处理领域发挥了重要的作用。《不确定性问题的多粒度建模与决策方法》重点从多粒度的视角研究不确定性问题。从多粒度建模和决策两个角度出发，研究多粒度知识空间的结构特征，并在多粒度知识空间的框架下研究不确定性问题的近似描述、粒度优化模型、动态更新模型、决策粒层选择模型及其多粒度联合决策模型等问题。

人们相信人工智能可以为这个时代的技术带来突破，而ChatGPT则使这种希望成为现实。现在，许多人都渴望了解与ChatGPT相关的一切，包括技术的历史和背景，其神奇的功能以及如何使用它。虽然ChatGPT的使用方法很简单，但它具有无限的潜力。如果不去亲身体验，很难体会到它的强大之处。本书尽可能全面地介绍了与ChatGPT相关的内容，特别是许多应用示例，可以给读者带来启发。希望读者通过这本书了解ChatGPT后，在自己的工作中也能充分利用它。本书适合希望了解和使用ChatGPT的人阅读。

本书的主要内容涵盖机器学习领域的主要模型和算法,包括监督学习的分类和回归模型与算法、非监督学习的聚类和降维算法、强化学习的主要算法、迁移学习的实例以及最新前沿的相关模型和算法的实践。本书以实验项目或案例为单元,每个单元有明确的实验目的、原理和实验步骤,包括基础验证性实验、综合设计性实验和系统开发项目实践。

本书从人工智能（AI）项目管理中的实际困难出发，覆盖通用项目管理、通用人工智能、特定领域人工智能三个层次的问题。重点讨论治理、范围、进度和质量四个大类的问题，并提供一系列适用于AI项目管理的基本框架、分析思路和翔实可用的模板、思维图表和流程，帮助读者快速理解人工智能项目管理的特点，并应用到具体的项目中，解决具体的问题。全书内容可概括为两大部分——“地基”和“上层建筑”。首先覆盖了项目、行业和人这三个基础主题，让AI项目管理能够站在一个稳定的基础知识（地基）上。之后，重点概述了范围、进度和质量三个

本书针对学习者在选择合适的学习资源时所面临的学习资源问题，利用深度学习技术分别对学习者模型、学习者的反馈信息、学习者的社交关系和学习资源的知识图谱等方面的内容进行建模研究。本书采用定量与定性的研究方式评估了所提出的学习资源适配模型，并实现和开发了学习资源适配服务平台，从理论和实证研究相结合的角度对学习资源适配技术进行了系统性的研究。本书图文并茂，既有详细的模型算法图，又有严谨的公式推导和实验验证，所构建的模型能够有效的提高学习资源适配的准确率，使学习者在进行在线学习过程中，获得更加个性化的学习体