“理解未来系列”一套共7本，本书是其中之一。“理解未来”是未来论坛每月举办的免费大型科普讲座，它邀请知名科学家用通俗的语言解读*激动人心的科学进展，旨在传播科学知识，提高大众对科学的认知。本套丛书是精选的部分现场讲座的文字整理，然后按照不同学科归类分册。

本书是高等院校"自动控制原理"课程的例题习题集，收录的题目涵盖现在通行的"自动控制原理"课程的基本内容。全书正文分为9章，每一章都列出本章的重点与考研点。附录A收录了西安交通大学、上海交通大学、哈尔滨工业大学以及中国科学院和中国科技大学的考研试卷12套，附录B给出了全部习题和考研试卷的参考答案。

本书是一本机器学习算法方面的理论+实践读物，主要包含机器学习基础理论、回归模型、分类模型、聚类模型、降维模型和深度学习模型六大部分。机器学习基础理论部分包含第1、2章，主要介绍机器学习的理论基础和工程实践基础。第3章是回归模型部分，主要包括模型的建立、学习策略的确定和优化算法的求解过程，最后结合三种常见的线性回归模型实

创新高端科技资源科普化的创作模式，组建由"前沿科技工作者"+"有科研背景的科普创作者"组成的"1+1"合作模式，将最前沿的科技成果用通俗、拟人的创作模式文字化，形成相关图书产品。通过生动的介绍重点阐述这六家国家实验室的研究对我们今后未来多方面的影响，同时介绍一些科研工作者的科学精神，从而激发读者对科技创新的理解和参与感

本书旨在介绍作者及其研究团队在分布式优化与学习理论方面的**研究成果。全书共7章，第1、2章为绪论和相关数学基础；第3、4章为连续时间和基于采样数据的分布式优化算法；第5、6章分别为基于群体智能的分布式优化算法和分布式机器学习算法；第7章为基于自适应神经网络输出反馈控制的分布式合作学习方案设计。本书主要关注从分布式技术

本书比较全面地阐述了自动控制的基本理论与应用。全书共十章，前八章着重介绍经典控制理论及应用，后两章介绍现代控制理论中的线性系统理论和**控制理论。《BR》本书再次精选了第六版中的主要内容，加强了对基本理论及其工程应用的阐述。书中深入浅出地介绍了自动控制的基本概念，控制系统在时域、频域和复域中的数学模型及其结构图和信号流

本书内容涵盖神经工程的各个方面，较为全面系统地介绍了这门交叉学科所涉及的重要内容。本书分上、下册，共20章，重点介绍神经工程的应用以及研究方向，如脑-机接口、功能性电刺激、神经成像等的基本理论知识及应用。本书遵循从微观到宏观，从基础到应用，再到未来展望的顺序进行编排。全书的材料来源于各个领域**的书籍资料以及近年来神经

深度学习，特别是深度卷积神经网络是人工智能的重要分支领域，卷积神经网络技术也被广泛应用于各种现实场景，在许多问题上都取得了超越人类智能的结果。本书作为该领域的入门书籍，在内容上涵盖深度卷积神经网络的基础知识和实践应用两大方面。全书共14章，分为三个部分：第一部分为绪论；第二部分（第1～4章）介绍卷积神经网络的基础知识、

粒子群优化算法是一种新的模仿鸟类群体行为的智能优化算法，是群体智能优化算法的一个重要分支，已成为国际上仿生智能计算领域里的研究热点和重点之一。本书共6章，分别论述了优化问题和仿生智能计算、模仿鸟群觅食行为的粒子群优化算法、形式多样的粒子群优化算法、无速度项的粒子群优化算法、分布估计粒子群优化算法和粒子群优化算法的应用等

本书系统地论述了神经网络的主要理论、控制技术及应用实例，旨在使读者理解和熟悉神经网络及其控制的基本原理和主要应用，掌握它的结构和设计应用方法，主要内容包括神经网路基础论、神经网络控制原理、感知器神经网络、BP神经网络、时滞神经网络、CMAC网络、模糊神经网络控