本書分為10章:第1章LabVIEW快速入門,介紹了程序設計語言LabVIEW的集成開發(fā)環(huán)境、主要數(shù)據(jù)類型、基本程序設計方法及典型設計模式:第2章LabVIEW程序設計擴展技術(shù),介紹了集成EasyDL開發(fā)必備的DLL設計與調(diào)用、JSON封裝與解析、HTTP通信以及文件I/O等編程技術(shù);第3章LabVEIW數(shù)據(jù)采集技術(shù),
本書全面介紹了擴散模型這種新興的深度生成模型在各個領(lǐng)域的應用，其內(nèi)容包括AIGC與相關(guān)技術(shù)、擴散模型基礎(chǔ)、擴散模型的高效采樣、擴散模型的似然最大化、將擴散模型應用于具有特殊結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)、擴散模型與其他生成模型的關(guān)聯(lián)、擴散模型的應用、擴散模型的未來等。本書旨在提供一個情景，幫助讀者深入了解擴散模型，確定擴散模型的關(guān)鍵研究領(lǐng)
本書包含兩冊：《秒懂AI提問：讓人工智能成為你的效率神器》和《秒懂AI寫作：讓你輕松成為寫作高手》。
本書介紹了Kaggle競賽涉及的技術(shù)和技能，以及基于圖像、表格、文本數(shù)據(jù)和強化學習處理任務的常用技術(shù)，旨在幫助讀者提升其數(shù)據(jù)科學技能，設計更好的驗證方案，熟練使用不同的評估標準，提升他們在Kaggle競賽中的排名。學完本書，讀者可以掌握如何充分利用Kaggle筆記、數(shù)據(jù)集和論壇，如何針對任務設計并優(yōu)化解決方案，進而能更
本書對智能算法的數(shù)學基礎(chǔ)理論、算法設計方法及其工程應用進行了研究和總結(jié)。對包括遺傳算法、進化規(guī)劃、粒子群優(yōu)化算法和蟻群算法在內(nèi)的基本群體智能算法進行了闡述，從算法的數(shù)學理論、算法原理、基本構(gòu)成要素與算子、實現(xiàn)流程等方面，進行了分析和總結(jié)；對人工神經(jīng)計算系統(tǒng)、人工免疫計算系統(tǒng)和人工蜂群計算系統(tǒng)等典型的人工智能計算系統(tǒng)，從
本書主要講述人工智能的基礎(chǔ)理論與案例實踐。全書共9章，分別為人工智能概述、積木編程、計算機視覺、自然語言處理、機器學習、自動駕駛、智能機器人、人工神經(jīng)網(wǎng)絡與深度學習、專家系統(tǒng)。本書內(nèi)容豐富，講解細致，力求讓讀者全面地了解人工智能相關(guān)內(nèi)容。本書還引入了人工智能通識課教學平臺——SenseStudy·AI實驗平臺來展現(xiàn)相關(guān)
本書內(nèi)容主要劃分為以下五個部分：第一部分包含第一章和第二章，對深度學習背景及基礎(chǔ)進行介紹，主要包括深度學習常見領(lǐng)域、通用優(yōu)化方法以及相關(guān)軟件工具、環(huán)境配置；第二部分包含第三章，主要對典型深度學習網(wǎng)絡進行介紹；第三部分包含第四、第五、第六、第七章，主要是對熱門AI項目進行復現(xiàn)的實訓教程；第四部分包含第八、第九、第十章，主
作為通用人工智能的重要進展，ChatGPT的出現(xiàn)引起了學術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界人士的廣泛關(guān)注。本書系統(tǒng)地論述了ChatGPT的發(fā)展歷程、核心技術(shù)和基本原理等內(nèi)容。全書共15章。第1章介紹了ChatGPT的前世今生；第2～6章論述了ChatGPT相關(guān)的基礎(chǔ)理論與發(fā)展應用；第7～10章論述了ChatGPT的核心技術(shù)，包括Transf
本書系統(tǒng)闡述了前饋神經(jīng)網(wǎng)絡、徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡、靜態(tài)反饋神經(jīng)網(wǎng)絡、動態(tài)反饋神經(jīng)網(wǎng)絡、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、寬度神經(jīng)網(wǎng)絡的基本知識和基本原理等內(nèi)容。本書既可作為信息與計算科學、自動化和計算機等本科專業(yè)的教材，也可作為信息類專業(yè)研究生的教材。
本書是智能技術(shù)與應用方向的著作,主要研究人工智能的理論及其應用。本書從人工智能的基本概念入手,介紹了人工智能時代的發(fā)展歷程,針對人工智能與社會關(guān)系、人工智能關(guān)鍵技術(shù)、人工智能專業(yè)課程體系進行了深入分析,通過對智能出行、智能財務、智能醫(yī)療的研究,探討了人工智能在現(xiàn)實應用中的影響及其重要意義。此外,本書還介紹了人工智能技術(shù)
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