本書主要包含以下內(nèi)如：最優(yōu)化問(wèn)題的簡(jiǎn)介，凸分析基礎(chǔ)，無(wú)約束優(yōu)化的理論及線搜索算法框架，信賴域算法，線搜索收斂性分析及收斂速度分析，半光滑牛頓算法，共軛梯度算法，約束優(yōu)化理論及延伸理論，罰方法，增廣拉格朗日算法及算法在實(shí)際問(wèn)題(支持向量機(jī)模型、超圖匹配)中的應(yīng)用。本書對(duì)知識(shí)點(diǎn)的分析緊密結(jié)合當(dāng)前研究前沿問(wèn)題，并通過(guò)對(duì)應(yīng)用問(wèn)
ChatGPT、文心一言、MidJourney等AI大語(yǔ)言模型融入了人們的日常工作、學(xué)習(xí)和生活，學(xué)習(xí)如何用好新的AI工具已經(jīng)成為每個(gè)人的必修課。但是，對(duì)于一些稍微復(fù)雜的實(shí)際問(wèn)題，AI大語(yǔ)言模型的回答卻很不穩(wěn)定，經(jīng)常偏離問(wèn)題甚至完全錯(cuò)誤，主要原因就是問(wèn)題（提示詞）寫得不好。事實(shí)證明，使用恰當(dāng)?shù)奶崾驹~，可以使AI大語(yǔ)言模型
本書是一本機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)用指南，提供從基礎(chǔ)知識(shí)到進(jìn)階技能的全面學(xué)習(xí)路徑。本書以淺顯易懂的方式介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念和主要類型，并詳細(xì)介紹使用Python及常見(jiàn)的庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)操。此外，介紹了數(shù)據(jù)預(yù)處理的詳細(xì)過(guò)程，最后通過(guò)若干典型案例加深讀者對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的理解。本書適合對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)感興趣的初學(xué)者，也可作為軟件開(kāi)發(fā)
作為普通個(gè)體，我們?cè)撊绾慰焖偾腥階I賽道，更好地利用AI工具武裝自己，成為"超級(jí)個(gè)體”呢？本書給出了答案。本書精選八大領(lǐng)域：編程、設(shè)計(jì)、辦公、教育、翻譯、營(yíng)銷、咨詢、自媒體，并通過(guò)88個(gè)具體案例實(shí)操演示了與ChatGPT進(jìn)行對(duì)話的技巧，全面且深入地為讀者展示了利用ChatGPT這個(gè)工具大幅提升工作效能的方法。除了提供拿
圖像融合技術(shù)可將多源圖像的互補(bǔ)特征進(jìn)行綜合，以得到更加完整和準(zhǔn)確的場(chǎng)景描述，從而彌補(bǔ)單一傳感器單幅圖像的不足，是一種廣泛應(yīng)用的圖像預(yù)處理技術(shù)，如多攝像頭拍照、微光夜視、醫(yī)學(xué)診斷、遙感等應(yīng)用領(lǐng)域。本書以多源圖像融合技術(shù)為主要內(nèi)容，在研究圖像尺度分析、遷移學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)算法與模型的基礎(chǔ)上，針對(duì)多聚焦圖像融合、多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像
本書針對(duì)推薦系統(tǒng)中的二部圖、社交網(wǎng)絡(luò)和知識(shí)圖譜的圖結(jié)構(gòu)模式，研究基于圖表示學(xué)習(xí)的深度推薦系統(tǒng)。通過(guò)挖掘圖信息中的隱性關(guān)系和高階關(guān)系，使用圖學(xué)習(xí)的方式探索用戶和產(chǎn)品的潛在關(guān)聯(lián)，彌補(bǔ)相關(guān)推薦系統(tǒng)研究在挖掘用戶之間或者產(chǎn)品之間隱性關(guān)系方面的不足，形成一系列合理而且有效的推薦技術(shù)。增加推薦系統(tǒng)輸入的多樣性，運(yùn)用社交網(wǎng)絡(luò)和知識(shí)圖
人工智能（AI）已成為世界各地的熱門話題，因?yàn)樗梢詾槿祟悗?lái)顯著的好處，以及可能隱藏在該技術(shù)中的感知和實(shí)際危險(xiǎn)。在《人工智能風(fēng)險(xiǎn)·回報(bào)·未來(lái)》：中，KevinChen用清晰簡(jiǎn)單的語(yǔ)言闡述了人工智能的許多方面，詳細(xì)介紹了人工智能如何給世界的運(yùn)作方式帶來(lái)深刻的變化。人工智能正在交通、物流、醫(yī)學(xué)
本書詳細(xì)介紹邊緣計(jì)算和人工智能技術(shù)，主要內(nèi)容包括邊緣計(jì)算與人工智能概述、邊緣計(jì)算與人工智能基本開(kāi)發(fā)方法、邊緣計(jì)算與人工智能模型開(kāi)發(fā)、邊緣計(jì)算與人工智能基礎(chǔ)應(yīng)用開(kāi)發(fā)、邊緣計(jì)算與人工智能綜合應(yīng)用開(kāi)發(fā)。全書采用項(xiàng)目式開(kāi)發(fā)的學(xué)習(xí)方法，通過(guò)貼近日常生活的開(kāi)發(fā)實(shí)例，由淺入深地介紹邊緣計(jì)算與人工智能的相關(guān)知識(shí)。本書中的每個(gè)案例均有完
本書的內(nèi)容共包含八章。第一章分別從學(xué)術(shù)界、媒體、企業(yè)界、政府等多視角介紹人工智能當(dāng)前火熱的現(xiàn)狀。第二章介紹了不同人群對(duì)人工智能提出的疑問(wèn)，包括疑問(wèn)論、懷疑論和恐懼論。第三章主要闡述了人工智能的基本概念，包括來(lái)自不同領(lǐng)域的各種不同的觀點(diǎn)和看法。第四章提出了作者對(duì)人工智能的獨(dú)特見(jiàn)解，包括人腦智能、人腦基本能力模型、機(jī)器智能
本書基于認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)視角，在系統(tǒng)性梳理現(xiàn)有研究的基礎(chǔ)上，從傳統(tǒng)的電商網(wǎng)站到電商直播、虛擬現(xiàn)實(shí)、智能會(huì)話代理和機(jī)器人等新型平臺(tái)，再到腦機(jī)接口這一人機(jī)交互的最高階應(yīng)用，對(duì)這些數(shù)智平臺(tái)的用戶行為及其背后的認(rèn)知機(jī)制進(jìn)行探討，并對(duì)用戶在這些平臺(tái)上的信息安全和隱私?jīng)Q策行為進(jìn)行了研究。本書遵循“平臺(tái)特征—機(jī)體反應(yīng)—用戶行為”的路徑對(duì)
本書圍繞自主無(wú)人系統(tǒng)發(fā)展背景、發(fā)展現(xiàn)狀、技術(shù)挑戰(zhàn)、倫理道德和政策法律等問(wèn)題展開(kāi)闡述。首先介紹了自主無(wú)人系統(tǒng)的相關(guān)概念、發(fā)展歷程、發(fā)展現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)；其次重點(diǎn)分析了自主無(wú)人系統(tǒng)涉及的關(guān)鍵技術(shù)，包括感知與認(rèn)知、決策與規(guī)劃、行動(dòng)與控制、交互與協(xié)同、學(xué)習(xí)與進(jìn)化等；然后分析了使用自主無(wú)人武器系統(tǒng)面臨的倫理道德與政策法律問(wèn)題，并介
機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
本書包含代碼實(shí)踐和案例實(shí)踐，運(yùn)用OpenCV、PyTorch等框架工具詳細(xì)講解中文車牌識(shí)別檢測(cè)、采用三元組的FaceNet人臉識(shí)別理論與實(shí)踐、車道檢測(cè)的兩種深度學(xué)習(xí)思路及煙霧檢測(cè)4大實(shí)踐項(xiàng)目。相關(guān)理論可參考《基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)原理與應(yīng)用》一書，從而學(xué)以致用、融會(huì)貫通。
本書闡述了分布式人工智能原理及其應(yīng)用，基本原理的主要內(nèi)容包括的分布式人工智能的內(nèi)涵、基本原理、計(jì)算框架等；研究了分布式人工智能學(xué)習(xí)與優(yōu)化、強(qiáng)化學(xué)習(xí)與演化計(jì)算、群智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)等前沿方法；給出了分布式信息融合、視覺(jué)感知、協(xié)同搜索、對(duì)抗博弈決策和智能博弈推演等典型應(yīng)用，建立起了較為全面的知識(shí)體系與脈絡(luò)，為后續(xù)研究奠定了良好
《四元數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性理論及應(yīng)用》旨在介紹四元數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性理論及應(yīng)用的研究現(xiàn)狀、典型模型、常用研究方法.具體內(nèi)容包括四元數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)漸近穩(wěn)定性、四元數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)魯棒穩(wěn)定性、四元數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)μ-穩(wěn)定性及均方穩(wěn)定性、四元數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Mittag-Leffler穩(wěn)定性、四元數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Lagrange穩(wěn)定性及H-U穩(wěn)定性、四元數(shù)神
本書探討了AI領(lǐng)域的AIAgent（智能體）和生成式AI的前沿進(jìn)展，以及這些技術(shù)如何重塑我們的生活和工作方式。本書首先回顧了AI技術(shù)的演變歷程，并強(qiáng)調(diào)了智能體的定義及其在客戶服務(wù)、醫(yī)療健康和制造業(yè)等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用。本書也對(duì)智能體與傳統(tǒng)軟件進(jìn)行了對(duì)比，分析了智能體的自主性、適應(yīng)性和協(xié)作能力。生成式AI的崛起也被特別提及，
未來(lái)，白領(lǐng)大部分的工作，都是AI可以完成的。現(xiàn)在很多個(gè)人或企業(yè)客戶已經(jīng)在內(nèi)部逐漸推廣AI應(yīng)用了。越來(lái)越多的人切身體會(huì)到，ChatGPT及相關(guān)新技術(shù)的出現(xiàn)將改變我們的工作內(nèi)容和工作方式，在這本書里，我們將詳細(xì)了解到職業(yè)場(chǎng)景下將有三個(gè)顛覆性的改變：獲取知識(shí)和信息的模式的改變?nèi)�，交互模式的改變�(nèi)耍瑐�(gè)人和企業(yè)角色的改變。最重要
本書從ChatGPT原理和提示工程的基本概念講起，重點(diǎn)介紹了提示工程的各種技巧，不僅通 過(guò)實(shí)例生動(dòng)地展示了如何運(yùn)用這些技巧，還深度解析了各種技巧的使用場(chǎng)景及其潛在局限性。 進(jìn)一步地，本書結(jié)合多個(gè)行業(yè)背景，系統(tǒng)地闡述了ChatGPT和提示工程的具體應(yīng)用，幫助讀者不 僅從理論上掌握提示工程，而且深化對(duì)ChatGPT在
本書選取當(dāng)下大熱的AIoT（人工智能物聯(lián)網(wǎng)）為應(yīng)用場(chǎng)景，以NVIDIAJetsonNano為硬件平臺(tái)，系統(tǒng)介紹了人工智能的開(kāi)發(fā)知識(shí)，重點(diǎn)講解了人工智能中邊緣計(jì)算技術(shù)的應(yīng)用。首先介紹了NVIDIAJetsonNano開(kāi)發(fā)平臺(tái)和開(kāi)發(fā)環(huán)境的配置，然后通過(guò)具體的案例介紹了人工智能邊緣計(jì)算在物體檢測(cè)、深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的應(yīng)用。本書適
掌握AI寫作，就可以輕松寫出高質(zhì)量職場(chǎng)文章。本書通過(guò)對(duì)國(guó)內(nèi)外多款A(yù)I寫作工具的簡(jiǎn)單介紹，旨在幫助讀者快速掌握AI職場(chǎng)文章的寫作方法。本書共九章，分別介紹AI寫作工具、AI優(yōu)化簡(jiǎn)歷、職場(chǎng)入門AI寫作、AI項(xiàng)目策劃、AI項(xiàng)目復(fù)盤、AI高效辦公、AI高效溝通、讓職場(chǎng)更輕松的軟件和AI職場(chǎng)視頻剪輯等內(nèi)容。 本書適合職場(chǎng)新老員工
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