隨著人工智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用，傳統(tǒng)的意識(shí)形態(tài)工作面臨著前所未有的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。一方面，人工智能以其強(qiáng)大的信息傳播能力，為意識(shí)形態(tài)的傳播提供了更為便捷、高效的渠道，使得各種思想和觀念能夠以前所未有的速度和廣度進(jìn)行傳遞；另一方面，人工智能技術(shù)也可能成為某些不良信息的擴(kuò)散工具。本書(shū)旨在為讀者提供一個(gè)全面、深入地理解人工智能在意識(shí)

本教材全面介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)與模式識(shí)別的基本概念、核心理論方法和最新研究進(jìn)展與應(yīng)用。全書(shū)系統(tǒng)地講解了機(jī)器學(xué)習(xí)算法、模型評(píng)估與優(yōu)化、特征提取與選擇、深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等關(guān)鍵技術(shù)。同時(shí)，結(jié)合實(shí)際案例，分析了機(jī)器學(xué)習(xí)與模式識(shí)別在計(jì)算機(jī)視覺(jué)、智能語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域的應(yīng)用。

隨著AI技術(shù)的不斷成熟，AI已經(jīng)在內(nèi)容創(chuàng)作領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大的潛力。本書(shū)從AI的發(fā)展歷程出發(fā)，系統(tǒng)介紹AI技術(shù)在文字、圖像、視頻等不同類型內(nèi)容生成中的應(yīng)用方法與技巧。本書(shū)提供了豐富的實(shí)戰(zhàn)案例，通過(guò)詳細(xì)的步驟解析，讀者不僅能夠全面了解AIGC的理論基礎(chǔ)，還能掌握具體的操作技能和實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。無(wú)論是初次接觸AIGC的新手，還是希望

本書(shū)系統(tǒng)講解了ChatGPTAI實(shí)戰(zhàn)的基本操作知識(shí)，如基礎(chǔ)操作、進(jìn)階操作、常見(jiàn)提示詞模板的使用和ChatGPT在常見(jiàn)領(lǐng)域的綜合應(yīng)用等。學(xué)習(xí)本書(shū)可以快速掌握ChatGPTAI實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用。全書(shū)共11章，分別講解了ChatGPT入門(mén)的基本操作、編寫(xiě)與優(yōu)化ChatGPT的提示詞、ChatGPT文案創(chuàng)作提示詞模板、ChatGPT生

本書(shū)介紹了NVIDIAOmniverse平臺(tái)的架構(gòu)、組件及其應(yīng)用場(chǎng)景，從平臺(tái)概述到組件解析，再到應(yīng)用程序概述，為讀者提供了深入的了解。書(shū)中還詳細(xì)指導(dǎo)了IsaacSim的安裝和配置，并深入探討了其界面和基本操作，使讀者能夠輕松上手。此外，應(yīng)用程序編程接口及場(chǎng)景配置等為開(kāi)發(fā)者提供了豐富的開(kāi)發(fā)資源和實(shí)用指南。通過(guò)多個(gè)實(shí)例，如

本書(shū)全面探討生成式人工智能（AIGC）在文化傳播領(lǐng)域的機(jī)遇、挑戰(zhàn)、信任形成機(jī)理及提升策略。首先分析AIGC在文化傳播中的角色，探討其如何推動(dòng)文化創(chuàng)新和多樣性，并討論其在跨文化交流中的價(jià)值。重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)了在數(shù)字信任危機(jī)中構(gòu)建新的文化傳播模式。在個(gè)體信任的影響因素方面，通過(guò)結(jié)構(gòu)方程模型揭示了知識(shí)尋求、工作效率和社會(huì)互動(dòng)在信任形

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)受數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的趨勢(shì)日益明顯。仿真技術(shù)不僅強(qiáng)大，而且魅力無(wú)窮，有望釋放兩者的全部潛能。本書(shū)的主要內(nèi)容有：用Unity引擎和仿真技術(shù)，解決機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能問(wèn)題。用游戲引擎合成圖像訓(xùn)模。創(chuàng)建仿真環(huán)境，訓(xùn)練強(qiáng)化學(xué)習(xí)和模仿學(xué)習(xí)模型。采用PPO等高效通用算法解決基于仿真的機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題。用不同方法訓(xùn)練多種機(jī)器學(xué)習(xí)模

本書(shū)深入探討了四元數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在表情識(shí)別任務(wù)中的突破性應(yīng)用。與傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相比，四元數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理復(fù)雜情感信息時(shí)展現(xiàn)出了更強(qiáng)特征分析能力和更低計(jì)算量的雙重優(yōu)勢(shì)。書(shū)中內(nèi)容主要展現(xiàn)這一前沿技術(shù)在特征表示、數(shù)據(jù)融合和信息處理上的巨大潛力，以及如何在表情識(shí)別任務(wù)中顯著提升精度與效率。本書(shū)所有的內(nèi)容都充分結(jié)合理論分析與實(shí)證研

本書(shū)將最優(yōu)控制方法融入機(jī)器學(xué)習(xí)的研究中，創(chuàng)新地建立了一個(gè)基于最優(yōu)反饋控制在線學(xué)習(xí)框架，并在該框架下提出了一系列用于解決線性和非線性的分類與回歸問(wèn)題的魯棒自適應(yīng)學(xué)習(xí)算法;構(gòu)建了基于最優(yōu)控制的魯棒在線學(xué)習(xí)架構(gòu)，分別討論該架構(gòu)下的線性回歸、二分類和多分類問(wèn)題，并且將線性問(wèn)題的架構(gòu)拓展到非線性回歸與分類問(wèn)題；提出了基于控制的深

密態(tài)深度學(xué)習(xí)可以在不解密加密數(shù)據(jù)的前提下對(duì)授權(quán)用戶提供深度學(xué)習(xí)服務(wù)，并可防止非授權(quán)用戶對(duì)授權(quán)用戶的數(shù)據(jù)進(jìn)行竊取與利用。該技術(shù)突破了密態(tài)數(shù)據(jù)無(wú)法在非可信環(huán)境下被有效利用的技術(shù)瓶頸，實(shí)現(xiàn)了安全學(xué)習(xí)，萬(wàn)物互聯(lián)。本書(shū)從大數(shù)據(jù)、人工智能面臨的隱私挑戰(zhàn)出發(fā)，以密態(tài)深度學(xué)習(xí)理論框架與技術(shù)方法研究為主線，從理論模型到實(shí)際應(yīng)用，系統(tǒng)闡述