全書共6章，分別聚焦于DeepSeek應(yīng)用的不同主題，從理論基礎(chǔ)到實際操作，再到行業(yè)應(yīng)用，為讀者構(gòu)建了一個完整的知識體系。第1-2章從技術(shù)演進的角度，深入淺出地介紹DeepSeek如何重構(gòu)人機交互范式，并全面、細(xì)致講解了DeepSeek的基礎(chǔ)操作，為讀者快速上手DeepSeek打下基礎(chǔ)。第3章重點介紹了具有獨創(chuàng)性的六定

本書的定位是基于計算機應(yīng)用基礎(chǔ)、拓展計算機文化、啟發(fā)計算思維，以理論為主體，以實踐為重點，以調(diào)整學(xué)生的知識結(jié)構(gòu)和提高學(xué)生的能力素質(zhì)為目的，體現(xiàn)計算機基礎(chǔ)教育的目標(biāo)和要求，服務(wù)于高等院�！按髮W(xué)計算機基礎(chǔ)”課程的教學(xué)。本書充分考慮學(xué)生掌握Office2016高級應(yīng)用技能和參加全國計算機等級考試(MicrosoftOffic

本書系統(tǒng)講解自動機器學(xué)習(xí)工具與方法。讓機器學(xué)習(xí)與自動化兩大概念合理的結(jié)合起來，進而讓讀者精準(zhǔn)理解自動化機器學(xué)習(xí)的必要性。從技術(shù)原理剖析其在自動化機器學(xué)習(xí)中的角色和內(nèi)涵，通過案例掌握自動化機器學(xué)習(xí)的關(guān)鍵知識點和技術(shù)原理。自動機器學(xué)習(xí)可以將部分機器學(xué)習(xí)過程自動化，減輕數(shù)據(jù)科學(xué)從業(yè)者的工作負(fù)擔(dān)。本書介紹自動機器學(xué)習(xí)模塊的理論

本書主要介紹Python語言的誕生和發(fā)展、特點、編程環(huán)境，分析Python程序的組成、基礎(chǔ)性語法包括基本數(shù)據(jù)類型、運算符、變量定義與使用、標(biāo)識符與保留字。在此基礎(chǔ)上，討論Python程序的流程控制方法，闡述Python涉及的列表、元組、字典、集合、字符串、函數(shù)的定義與使用技巧。本書也補充和加強對面向?qū)ο蟮母拍畹睦斫�，�?/p>

隨著工業(yè)自動化的發(fā)展，分散控制系統(tǒng)(DCS)在工業(yè)生產(chǎn)中的核心作用愈發(fā)重要。傳統(tǒng)的DCS硬件模塊內(nèi)測試(BIT)方法存在虛警率較高、檢測覆蓋不足、故障診斷不及時等問題，難以滿足對高可靠性和智能化的需求。本書主要探討DCS中五種典型硬件模塊的智能BIT設(shè)計方法，采用數(shù)據(jù)、知識、模型驅(qū)動等技術(shù)，并結(jié)合歷史數(shù)據(jù)挖掘、機理知識

本書對安全可信圖學(xué)習(xí)發(fā)展現(xiàn)狀、圖挖掘與學(xué)習(xí)方法、圖數(shù)據(jù)隱私保護以及魯棒性圖模型、安全可信的知識計算等進行系統(tǒng)化闡述，探討學(xué)術(shù)前沿，介紹研究成果，促進安全可信圖學(xué)習(xí)方法的普及與應(yīng)用。

本書第一章介紹了脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的背景，第二章介紹了脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念及工作原理，第三章介紹了脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法等，第四章介紹了多款典型的邊緣端類腦計算神經(jīng)形態(tài)芯片設(shè)計，包括所用的脈沖網(wǎng)絡(luò)喲拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、片上學(xué)習(xí)算法、硬件架構(gòu)和關(guān)鍵模塊電路設(shè)計，第五章總結(jié)了類腦芯片的應(yīng)用前景，目前存在的問題以及結(jié)論。

《人工智能導(dǎo)論》作為公共基礎(chǔ)課，主要授課對象是大一大二非計算機專業(yè)學(xué)生，為多學(xué)科協(xié)調(diào)發(fā)展上打下基礎(chǔ)。助力各專業(yè)學(xué)生解決實際應(yīng)用問題，培養(yǎng)創(chuàng)造性思維能力，提高人工智能科技素養(yǎng)和認(rèn)知能力，推進人工智能深入融合到行業(yè)發(fā)展中，賦能增效。本課程掌握人工智能技術(shù)的基本概念，為各專業(yè)學(xué)生今后設(shè)計和應(yīng)用求解學(xué)科問題奠定“智能+”思維基

本書以工業(yè)機器人機械結(jié)構(gòu)與應(yīng)用為研究基底，首先詳細(xì)介紹了工業(yè)機器人的定義、發(fā)展概況、組成、技術(shù)參數(shù)、分類、主要應(yīng)用以及發(fā)展趨勢。針對工業(yè)機器人機械結(jié)構(gòu)，具體介紹了工業(yè)機器人本體結(jié)構(gòu)、常用傳動機構(gòu)、諧波減速器結(jié)構(gòu)、RV減速器結(jié)構(gòu)、末端執(zhí)行器結(jié)構(gòu)。在應(yīng)用方面，對工業(yè)機器人驅(qū)動技術(shù)、傳感技術(shù)、控制技術(shù)、路徑規(guī)劃技術(shù)以及系統(tǒng)集

全書共分為12章，首先介紹大模型的基礎(chǔ)知識與發(fā)展歷程，從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的起源到大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型的演化，再到Transformer、BERT與GPT等模型架構(gòu)的深入剖析，幫助讀者理解大模型的技術(shù)基石。其次詳細(xì)解析了DeepSeek-R1及其Zero版本在強化學(xué)習(xí)與模型架構(gòu)上的核心技術(shù)，包括混合專家模型、動態(tài)學(xué)習(xí)率調(diào)度、分布式訓(xùn)