本書內(nèi)容已經(jīng)外聘專家審讀審核通過后同意安排出版。本書是一本關于如何利用ChatGPT進行自動化辦公的指南。通過深入講解ChatGPT的注冊和使用方法，以及與Python編程的結合，讀者將學會如何與ChatGPT交談并利用其輔助編寫高質(zhì)量的代碼。此外，本書還介紹了ChatGPT在Python數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)存儲、

本書主要包含以下內(nèi)如：最優(yōu)化問題的簡介，凸分析基礎，無約束優(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際問題(支持向量機模型、超圖匹配)中的應用。本書對知識點的分析緊密結合當前研究前沿問題，并通過對應用問

本書是為滿足新工科建設需求,依據(jù)高等院校自動控制原理課程教學大綱,立足于新工科人才培養(yǎng),精選各章內(nèi)容編寫的本科教材。全書共分為8章,全面介紹了控制系統(tǒng)在時域和復頻域中的數(shù)學模型及其結構圖和信號流圖;系統(tǒng)闡述了線性控制系統(tǒng)的時域分析法、根軌跡法、頻域分析法以及校正和設計方法;在非線性控制系統(tǒng)分析方面,給出了相平面和描述函

本書從適應教學研究型大學的要求出發(fā)，以經(jīng)典控制理論為主，較系統(tǒng)地介紹了自動控制理論的基本內(nèi)容，著重于基本概念、基本理論、基本分析方法及典型應用。本書共8章，包括：引論、控制系統(tǒng)的數(shù)學模型、時域分析法、根軌跡分析法、頻域分析法、控制系統(tǒng)的校正、非線性系統(tǒng)分析、離散控制系統(tǒng)等。本書重點突出，敘述深入淺出，文字簡明流暢，實用

本書以群體智能與智能網(wǎng)聯(lián)的應用為牽引，通過原理、算法、技術應用三個篇章為大家介紹群體智能與智能網(wǎng)聯(lián)相關的基礎理論、概念模型、關鍵技術和前沿應用。具體而言，原理篇會介紹群體智能的通信方式與組網(wǎng)、知識表征、因果涌現(xiàn)機理等內(nèi)容；算法篇則從多主體強化學習、多智能體合作式梯度更新方法、圖神經(jīng)網(wǎng)絡、蟻群算法等群體智能領域的代表性算

本書共5個項目，內(nèi)容包括邊緣計算開發(fā)板基礎應用、邊緣計算算法SDK應用、TensorFlow圖像上色模型部署、PyTorch目標檢測模型部署、TFLite手掌檢測模型部署。本書根據(jù)崗位工作任務要求，確定學習任務內(nèi)容，設計選取了14個工作任務。

本書展示了如何使用Ray構建機器學習應用程序，介紹了Ray如何融入當前的機器學習工具，以及Ray如何與這些工具緊密集成。本書前3章介紹了Ray作為分布式Python框架的基礎知識，并提供了應用示例；第4-10章介紹了Ray高級庫(RayRLlib、RayTune、RayDataset、RayTrain、RayServe

本書是以實驗案例方式而組織的,全書共給出了21個人工智能實驗案例,覆蓋了人工智能課程涉及的主要內(nèi)容,包括搜索求解、邏輯推理、貝葉斯網(wǎng)絡、馬爾可夫決策、監(jiān)督學習、非監(jiān)督學習、強化學習等各個方面,也包含了深度神經(jīng)網(wǎng)絡技術。為了便于教學,每個實驗案例對實驗的內(nèi)容、背景和目標進行了明確闡述,對所涉及的理論基礎及算法也進行了詳細

本書對計算智能的諸多基礎理論進行了詳細的介紹和釋義，并介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡、模糊系統(tǒng)、進化計算的應用范例及實驗結果，將理論與實踐緊密聯(lián)系起來。全書共4章，其中，第1章對人工智能的萌芽、誕生和發(fā)展，以及現(xiàn)狀和未來進行了簡要介紹；第2章為進化計算，論述了遺傳算法；第3章為模糊邏輯，介紹了模糊理論基礎，論述了常見的模糊隸屬度函數(shù)和

AIphaGo、ChatGPT、AGI系統(tǒng)，各種驚人眼球的人工智能成就不斷刷新著人類對機器的認知。這些認知也引發(fā)了人們一再思考這樣一個尖銳問題，即人類制造的智能機器系統(tǒng)是否會全面超過人類的智慧？這部讀物便是面對這樣的靈魂考問，從機器之芯與人類之心比較的角度，來為普通讀者給出一種回應。 那么機器之芯與人類之心進行比較，到