《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，白領(lǐng)大部分的工作，都是AI可以完成的�，F(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)�，個(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開發(fā)平臺(tái)和開發(fā)環(huán)境的配置，然后通過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
5章專題內(nèi)容講解+40多個(gè)ChatGPT案例解析+50多集教學(xué)視頻+80多個(gè)素材效果文件+120個(gè)實(shí)用干貨內(nèi)容+130多個(gè)指令贈(zèng)送，助你一本書從入門到精通運(yùn)用ChatGPT！隨書還贈(zèng)送了150多頁(yè)P(yáng)PT教學(xué)課件，輔助讀者學(xué)習(xí)。本書分為5大章節(jié)：了解市場(chǎng)、知曉原理、操作實(shí)戰(zhàn)、精通運(yùn)用、思路拓展，幫助讀者輕松理解ChatG
本書首先對(duì)智能經(jīng)濟(jì)的反饋路徑以及發(fā)展脈絡(luò)進(jìn)行了總結(jié)梳理，借助價(jià)值創(chuàng)造理論進(jìn)行分析，總結(jié)出智能企業(yè)運(yùn)算智能、感知智能、認(rèn)知智能三個(gè)階段，并據(jù)此分析了人工智能技術(shù)應(yīng)用在智能經(jīng)濟(jì)中發(fā)揮的關(guān)鍵作用。其次，本書根據(jù)商業(yè)模式理論比較了互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代和智能時(shí)代的商業(yè)邏輯，指出互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代以流量變現(xiàn)的邏輯為主，而數(shù)據(jù)增值則是智能經(jīng)濟(jì)時(shí)代價(jià)值
隨著人工智能技術(shù)的高速發(fā)展和廣泛應(yīng)用，人工智能安全問題引發(fā)了人們的高度關(guān)注。本書介紹了人工智能安全的概念和范疇，并從理論技術(shù)、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、產(chǎn)業(yè)生態(tài)、倫理、法律等不同的角度分析了人工智能所涉及的安全問題及其治理策略和解決方法。除概述外，本書介紹了采用可信計(jì)算技術(shù)解決人工智能安全問題的方法，以及無(wú)人系統(tǒng)安全、基于類腦計(jì)算的強(qiáng)
中國(guó)原創(chuàng)學(xué)科可拓學(xué)，用形式化的模型，研究事物拓展的可能性和開拓創(chuàng)新的規(guī)律與方法，并用于創(chuàng)新和處理矛盾問題.《可拓學(xué)（第二版）》系統(tǒng)地闡述了可拓學(xué)的基本理論——可拓論、基本方法——可拓創(chuàng)新方法及其在各領(lǐng)域的應(yīng)用——可拓工程，并給出可拓工程方法的應(yīng)用案例.《可拓學(xué)（第二版）》理論與應(yīng)用相結(jié)合，分析透徹，可操作性強(qiáng).讀者可以
本書介紹了文心一言的操作技巧和提示詞，列舉了文本、文案方案、個(gè)人IP內(nèi)容、個(gè)人學(xué)習(xí)成長(zhǎng)和個(gè)人生活助手等多個(gè)領(lǐng)域的輔助生成應(yīng)用案例�！笆谌艘詽O，給人工具”“拿來即用，來即參”，本書旨在為讀者提供使用文心一言的工具方法、案例和技巧，幫助讀者十倍甚至百倍提升工作的創(chuàng)造力和生產(chǎn)力。
學(xué)科的范式(科學(xué)觀與方法論)是指導(dǎo)學(xué)科研究的**引領(lǐng)力量。然而作者發(fā)現(xiàn)：作為信息學(xué)科高級(jí)篇章的人工智能卻遵循著物質(zhì)學(xué)科的范式，使人工智能的研究嚴(yán)重受限。因此，本書實(shí)施了人工智能的范式革命：總結(jié)了信息學(xué)科的范式，以此取代物質(zhì)學(xué)科范式對(duì)人工智能研究的統(tǒng)領(lǐng)地位；在信息學(xué)科范式的引領(lǐng)下，構(gòu)筑人工智能的全局模型，揭示普適性智能生
本書旨在探討AI提示工程(通常簡(jiǎn)稱提示工程或Prompt工程)在各領(lǐng)域的應(yīng)用。大語(yǔ)言模型是人工智能領(lǐng)域的重要成果，在自然語(yǔ)言處理和生成任務(wù)中發(fā)揮著重要的作用。讀者通過深入了解和應(yīng)用提示工程，能充分挖掘和利用大語(yǔ)言模型的潛力，提升效率、促進(jìn)創(chuàng)新，并解決實(shí)際問題。本書涵蓋人工智能發(fā)展歷程，提示工程的概念和設(shè)計(jì)原則、策略和技
隨著大語(yǔ)言模型的快速發(fā)展，語(yǔ)言AI已經(jīng)進(jìn)入了新的階段。這種新型的語(yǔ)言AI模型具有強(qiáng)大的自然語(yǔ)言處理能力，能夠理解和生成人類語(yǔ)言，從而在許多領(lǐng)域中都有廣泛的應(yīng)用前景。大語(yǔ)言模型的出現(xiàn)將深刻影響人類的生產(chǎn)和生活方式。本書將介紹提示工程的基本概念和實(shí)踐，旨在幫助讀者了解如何構(gòu)建高質(zhì)量的提示內(nèi)容，以便更高效地利用大語(yǔ)言模型進(jìn)行
本書主要介紹控制系統(tǒng)的基礎(chǔ)知識(shí)和設(shè)計(jì)方法。全書首先介紹了控制系統(tǒng)的基本概念，然后論述了控制系統(tǒng)的微分方程和傳遞函數(shù)等數(shù)學(xué)模型的建立和等效簡(jiǎn)化方法。在系統(tǒng)分析方面，主要介紹了控制系統(tǒng)的時(shí)域分析法、根軌跡分析法和頻域分析法。在系統(tǒng)設(shè)計(jì)方面，主要介紹了串聯(lián)校正技術(shù)和PID控制技術(shù)。在計(jì)算機(jī)控制技術(shù)方面，論述了連續(xù)信號(hào)的采樣過
概念認(rèn)知學(xué)習(xí)是人工智能、大數(shù)據(jù)領(lǐng)域關(guān)注的多學(xué)科交叉研究方向，涵蓋了哲學(xué)、數(shù)學(xué)、心理學(xué)、認(rèn)知科學(xué)以及信息科學(xué)等領(lǐng)域．《概念認(rèn)知學(xué)習(xí)理論與方法》旨在為廣大學(xué)者和科研工作者提供概念認(rèn)知學(xué)習(xí)領(lǐng)域的基礎(chǔ)理論與學(xué)習(xí)方法．《概念認(rèn)知學(xué)習(xí)理論與方法》主要內(nèi)容包括概念認(rèn)知學(xué)習(xí)的基本概念和基礎(chǔ)知識(shí)、概念認(rèn)知系統(tǒng)的邏輯推理、概念認(rèn)知的雙向?qū)W
本書重點(diǎn)圍繞眾智科學(xué)智能理論與計(jì)算方法展開介紹，主要內(nèi)容包括眾智的定義和建模、眾智的分析與計(jì)算方法、單個(gè)智能體和多個(gè)智能體的智能進(jìn)化方法、眾智水平分析方法，以及眾智科學(xué)智能理論在典型場(chǎng)景的應(yīng)用。
本書旨在探討AIGC（ArtificialIntelligenceGeneratedContent）的發(fā)展歷程、應(yīng)用范圍及其對(duì)社會(huì)和個(gè)人的影響，從而幫助讀者深入了解并應(yīng)用人工智能技術(shù)。 本書共分為8章。第1章介紹了ChatGPT和AIGC的發(fā)展歷史，以及核心技術(shù)的演進(jìn)與應(yīng)用。第2章詳細(xì)探討了ChatGPT的特點(diǎn)、功能，
本書系統(tǒng)介紹了眾包學(xué)習(xí)的概念、應(yīng)用領(lǐng)域、前沿課題和研究實(shí)踐。在基礎(chǔ)知識(shí)方面，本書介紹了眾包的起源與發(fā)展、眾包技術(shù)的研究方向，分析眾包模式給機(jī)器學(xué)習(xí)帶來的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。在前沿技術(shù)方面，本書詳細(xì)闡述了眾包標(biāo)注真值推斷與面向眾包標(biāo)注數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)模型學(xué)習(xí)等前沿研究課題。在研究實(shí)踐方面，本書介紹了面向偏置標(biāo)注的眾包標(biāo)簽真值推斷、基于
本書以PyTorch深度學(xué)習(xí)的常用技術(shù)與真實(shí)案例相結(jié)合的方式，深入淺出地介紹使用PyTorch實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)應(yīng)用的重要內(nèi)容。本書共7章，內(nèi)容包括深度學(xué)習(xí)概述、PyTorch深度學(xué)習(xí)通用流程、PyTorch深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、手寫漢字識(shí)別、文本生成、基于CycleGAN的圖像風(fēng)格轉(zhuǎn)換、基于TipDM大數(shù)據(jù)挖掘建模平臺(tái)實(shí)現(xiàn)文本生成
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