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《高等应用数学问题的MATLAB求解》光盘资料。供大家参考学习 本光盘包括如下目录： “CAI教学材料” 包含全套的PowerPoint文件，可以直接用于教学，具体请参见该目录中的readme.pps文件说明。目前包含的为中文版辅助材料。最新版本将在下面给出的“MATLAB大观园”网站不定期更新。英文版教学辅助材料也将在该网站给出，适于双语教学。 “例题全部代码” 包含本书全部例题的MATLAB语句。文件命名方法为examp章号_例题号.m，例如书中例 3-5 对应的文件名为examp3_5.m。为能使得本书例 题方便执行，可以在MATLAB的命令窗口中由File/Set Path菜单将例题所在目录包含在内。 “开发函数和使用资源” 包含作者为本书开发的全套函数；一些可以用于符号运算的新函数放在了@sym子目录下；rsda子目录下为“粗糙集数据处理工具箱”， 该工具箱原作者为张雪峰，由薛定宇修改后定稿。 本书建议使用的其他免费工具箱均可以从给出的MATLAB大观园直接下载，其最新版本可以从下面的地址直接免费下载。 (1) bnb工具箱，书中第 6 章介绍的非线性整数规划程序。下载地址： http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/loadFile.do?objectId=95&objectType=file (2) gaot工具箱，用遗传算法求解最优化问题的工具箱。为了避免和MATLAB 7.0版本的新遗传算法与直接搜索工具箱在函数名上的冲突 ，这里将主函数名改为gaopt.m，相应的函数调用语句也作了适当的改动。下载地址： http://www.ie.ncsu.edu/mirage/GAToolBox/gaot/ http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/loadFile.do?objectId=2797&objectType=file (3) lpsolve工具箱，整数线性规划的工具箱，由C语言通过mex格式调用，如果在您的MATLAB环境下不能正确使用该工具箱的dll文件，则说明MATLAB版本不兼容，需要您自己运行该目录的lp_mex.m文件重新生成dll文件。下载地址： ftp://ftp.ics.ele.tue.nl/pub/lp_solve/ http://www.netlib.org/ampl/solvers/lpsolve/ (4) nit_new工具箱，是数值积分工具箱的修改版，原版适合于 MATLAB 4.X，为能在当前MATLAB版本下运行，对个别文件做了相关修正。下载地址： http://www.matlab-world.com/progs/toolbox/nit.zip 本书所涉及的TeXPoint 2.0.3插件是由美国加州Berkeley大学开发的，包括3个文件，其最新版本可以到开发者的网站免费下载。下载地址： http://raw.cs.berkeley.edu/texpoint/ TeXPoint 2.0.3插件所包括的3个文件也可以分别在如下地址下载： http://www.matlab-world.com/temp/TexPoint2000-2.0.3.msi http://www.matlab-world.com/temp/TexPoint2002-2.0.3.msi http://www.matlab-world.com/temp/TexPoint2003-2.0.3.msi 相关网站地址列表： MATLAB大观园，作者维护的MATLAB教学与资源网站。网站地址: http://www.matlab-world.com MATLAB语言与应用论坛，作者维护的论坛，讨论MATLAB方面的问题。论坛地址： http://matlab.netsh.net

本书全面、深入地探讨了人工智能（AI）领域的理论和实践，以统一的风格将当今流行的人工智能思想和术语融合到引起广泛关注的应用中，真正做到理论和实践相结合。全书分7个部分，共28章，理论部分介绍了人工智能研究的主要理论和方法并追溯了两千多年前的相关思想，内容主要包括逻辑、概率和连续数学，感知、推理、学习和行动，公平、信任、社会公益和安全；实践部分完美地践行了“现代”理念，实际应用选择当下热度较高的微电子设备、机器人行星探测器、拥有几十亿用户的在线服务、AlphaZero、人形机器人、自动驾驶、人工智能辅助医疗等。本书适合作为高等院校人工智能相关专业本科生和研究生的教材，也可以作为相关领域专业人员的参考书。智能体（intelligent agent）的概念是贯穿整本书的主题思想。我们将人工智能定义为对从 环境中接收感知并执行动作的智能体的研究。每个这样的智能体都要实现一个将感知序列映射 为动作的函数，我们介绍了表示这些函数的不同方法，如反应型智能体、实时规划器、决策论 系统和深度学习系统。我们强调，学习既是构造良好系统的方法，也是将设计者的影响范围扩 展到未知环境的方法。

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