《计算智能导论(第2版)》导论性地介绍了计算智能的5 个典型范例：人工神经网络、进化计算、计算群体智能、人工免疫系统和模糊系统。它们分别是对生物神经系统、生物进化过程、社会组织的群体行为、自然免疫系统和人类思维过程的成功建模。这些范例已经得到了广泛深入的研究，人们在取得了很大的成功之后，已将研究成果广泛地应用到了众多的实际应用领域。极大提高了人们发现问题，求解问题，尤其是求解复杂科学与工程问题的能力。 通过阅读《计算智能导论(第2版)》，读者可以全面地了解到目前计算智能研究的主要成果和最新进展，对相关专业的研究生、高年级本科生、高校教师、科研人员和工程技术人员都具有很好的参考价值，故我们决定将该书的英文版第2 版翻译成中文出版，希望《计算智能导论(第2版)》中文版的出版能够推动计算智能在我国的普及和广泛深入的研究，促进我国智能科学的发展和进步。 全书...(展开全部)

《计算智能:从概念到实现(英文版)》面向智能系统学科的前沿领域，系统地讨论了计算智能的理论、技术及其应用，比较全面地反映了计算智能研究和应用的最新进展。书中涵盖了模糊控制、神经网络控制、进化计算以及其他一些技术及应用的内容。《计算智能:从概念到实现(英文版)》提供了大量的实用案例，重点强调实际的应用和计算工具，这些对于计算智能领域的进一步发展是非常有意义的。《计算智能:从概念到实现(英文版)》取材新颖，内容深入浅出，材料丰富，理论密切结合实际，具有较高的学术水平和参考价值。 《计算智能:从概念到实现(英文版)》可作为高等院校相关专业高年级本科生或研究生的教材及参考用书，也可供从事智能科学、自动控制、系统科学、计算机科学、应用数学等领域研究的教师和科研人员参考。

《计算智能:从概念到实现(英文版)》面向智能系统学科的前沿领域，系统地讨论了计算智能的理论、技术及其应用，比较全面地反映了计算智能研究和应用的最新进展。书中涵盖了模糊控制、神经网络控制、进化计算以及其他一些技术及应用的内容。《计算智能:从概念到实现(英文版)》提供了大量的实用案例，重点强调实际的应用和计算工具，这些对于计算智能领域的进一步发展是非常有意义的。《计算智能:从概念到实现(英文版)》取材新颖，内容深入浅出，材料丰富，理论密切结合实际，具有较高的学术水平和参考价值。 《计算智能:从概念到实现(英文版)》可作为高等院校相关专业高年级本科生或研究生的教材及参考用书，也可供从事智能科学、自动控制、系统科学、计算机科学、应用数学等领域研究的教师和科研人员参考。

This book——by a noted authority and educator in the field——presents computer science theory from a uniquely intuitive,“big picture”perspective.The author grounds his clear and interesting study on broad mathematical princi-ples,not low-level technical details:proofs are presented with a “proof idea”component that re- veals the concetp underlying the mathematical formalism.Simil...(展开全部)

本教材的目的是培养学生树立计算思维的理论体系，掌握一些常见算法解决实际问题的能力。教材内容围绕什么是计算、什么是计算思维、计算机是如何计算的等中心问题，如何分析解决一些实际问题、如何构思算法、解决复杂的工程问题，介绍程序设计中的基本概念、基本思想和基本方法。

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本教材的目的是培养学生树立计算思维的理论体系，掌握一些常见算法解决实际问题的能力。教材内容围绕什么是计算、什么是计算思维、计算机是如何计算的等中心问题，如何分析解决一些实际问题、如何构思算法、解决复杂的工程问题，介绍程序设计中的基本概念、基本思想和基本方法。

本书系统性地介绍智能边缘计算所需要的核心技术，并详细阐述如何将这些技术落地的实际编程实例。本书包括四大部分：第yi部分介绍边缘计算的基础、发展历史，以及发展趋势；第二部分介绍面向边缘计算的深度学习技术，包括联邦学习和微小机器学习；第三部分讲述在边缘计算中支撑智能应用的核心优化问题与技术；第四部分阐述如何基于本书中的相关技术，构建实际智能边缘应用。本书可以为边缘计算、物联网、嵌入式和智能系统、机器学习与应用、网络通信等领域的科研人员和从业者提供一些前沿视野及相关理论、方法和技术支撑，如边缘系统智能能量优化、学习驱动的任务卸载与服务缓存、边缘大数据分析、软件定义边缘网络、网络切片，也可作为相关专业高年级本科生和研究生的课程教材或参考教材。

本书系统性地介绍智能边缘计算所需要的核心技术，并详细阐述如何将这些技术落地的实际编程实例。本书包括四大部分：第yi部分介绍边缘计算的基础、发展历史，以及发展趋势；第二部分介绍面向边缘计算的深度学习技术，包括联邦学习和微小机器学习；第三部分讲述在边缘计算中支撑智能应用的核心优化问题与技术；第四部分阐述如何基于本书中的相关技术，构建实际智能边缘应用。本书可以为边缘计算、物联网、嵌入式和智能系统、机器学习与应用、网络通信等领域的科研人员和从业者提供一些前沿视野及相关理论、方法和技术支撑，如边缘系统智能能量优化、学习驱动的任务卸载与服务缓存、边缘大数据分析、软件定义边缘网络、网络切片，也可作为相关专业高年级本科生和研究生的课程教材或参考教材。

本书是计算机科学与技术专业学生的入门教材。全书共分10章，系统地介绍了计算机基础知识、计算机硬件系统、计算机软件系统、算法与数据结构基础、多媒体技术基础、数据库技术基础、计算机网络技术基础、信息安全基础知识、、云计算与物联网、计算机导论实验。为了让读者能够及时地检查学习效果，巩固所学知识，每章最后还附有丰富的习题。