在這本書(shū)中，作者著力討論了幾種獲取機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘算法性能的相關(guān)知識(shí)的方法。作者展示了如何再次利用這些知識(shí)來(lái)選擇、組合、編撰和調(diào)整算法和模型，從而為數(shù)據(jù)挖掘提供更快、更有效的解決方案，幫助研究人員改進(jìn)算法，并開(kāi)發(fā)能夠自我改進(jìn)的學(xué)習(xí)系統(tǒng)。本書(shū)的新版在舊版基礎(chǔ)上就內(nèi)容做了非常大的擴(kuò)充。作者介紹了最新的自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法，闡

208個(gè)干貨技巧，幫助您從入門到精通ChatGPT的案例應(yīng)用。208集教學(xué)視頻，手機(jī)掃碼即可邊看邊學(xué)，助您速成ChatGPT提問(wèn)高手。隨書(shū)贈(zèng)送：243款素材效果+247組AI繪畫(huà)提示詞。書(shū)中穿插兩條線，對(duì)AI提問(wèn)和熱門提示詞進(jìn)行詳細(xì)介紹。一條技巧線：介紹了ChatGPT的基礎(chǔ)用法、提問(wèn)框架和高效提問(wèn)的方法，幫助讀者快速

作為《自動(dòng)控制原理》（第二版）（孫優(yōu)賢主編，書(shū)號(hào)：978-7-122-42524-9）的配套學(xué)習(xí)輔導(dǎo)書(shū)，本書(shū)緊緊圍繞自動(dòng)控制原理的知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行編寫(xiě)，內(nèi)容與體例均方便讀者自學(xué)。全書(shū)由9章正文與附錄組成。正文的9章與配套教材完全一致，分別為：概述、連續(xù)時(shí)間控制系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型、線性系統(tǒng)的時(shí)域分析法、連續(xù)時(shí)間控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性與穩(wěn)

本書(shū)以通俗易懂的語(yǔ)言和有趣的插畫(huà)來(lái)解釋深度學(xué)習(xí)中的概念和方法,生動(dòng)形象的插圖更容易幫助讀者理解和記憶。同時(shí),書(shū)中指導(dǎo)讀者將自己的理解制作成短視頻,以加強(qiáng)學(xué)習(xí)效果。另外,書(shū)中還指導(dǎo)讀者在Colab平臺(tái)上進(jìn)行實(shí)踐。 本書(shū)內(nèi)容全面,從基礎(chǔ)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等入門知識(shí),到深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用領(lǐng)域如計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然

2024年初，一手締造了ChatGPT的OpenAI再發(fā)大招，發(fā)布了其文生視頻大模型Sora�？梢钥隙ǖ卣f(shuō)，Sora對(duì)社會(huì)的沖擊不會(huì)小于一年前的ChatGPT，Sora的誕生，幾乎讓影視制作行業(yè)一夜變了天，并且正在進(jìn)一步向短視頻、新媒體、廣告營(yíng)銷、游戲、醫(yī)療等社會(huì)生產(chǎn)和生活的多個(gè)領(lǐng)域滲透。《人工智能Sora：機(jī)遇&mi

數(shù)系的擴(kuò)充始終貫穿于數(shù)學(xué)理論的發(fā)展之中. 本書(shū)利用交互式定理證明工具Coq,在Morse-Kelley公理化集合論形式化系統(tǒng)下, 給出中國(guó)科學(xué)與技術(shù)大學(xué)汪芳庭教授在其《數(shù)學(xué)基礎(chǔ)》中采用算術(shù)超濾分?jǐn)?shù)構(gòu)造實(shí)數(shù)的機(jī)器證明系統(tǒng),包括超濾空間與算術(shù)超濾的基本概念、超濾變換以及用算術(shù)超濾構(gòu)造算術(shù)模型的形式化實(shí)現(xiàn),構(gòu)建了非標(biāo)準(zhǔn)實(shí)數(shù)模

本書(shū)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(shū)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(xiě)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(shū)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(shū)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(shū)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(shū)給出了答案。本書(shū)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(shū)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(shū)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�可以為人類帶�?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)

奇異跳變系統(tǒng)是一類具有廣泛形式的動(dòng)力系統(tǒng)，能有效地描述電力系統(tǒng)、電路系統(tǒng)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)等實(shí)際系統(tǒng)。本書(shū)以時(shí)滯奇異跳變系統(tǒng)為研究對(duì)象，旨在提出有效的容許性分析與控制器設(shè)計(jì)方法。本書(shū)主要介紹時(shí)滯奇異跳變系統(tǒng)容許性分析與狀態(tài)反饋控制、時(shí)滯奇異跳變系統(tǒng)觀測(cè)器設(shè)計(jì)與異步反饋控制、時(shí)滯奇異跳變系統(tǒng)濾波器設(shè)計(jì)與故障檢測(cè)、時(shí)滯奇異跳變

本書(shū)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(shū)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(shū)中的每個(gè)案例均有完

本書(shū)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(shū)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(shū)遵循“平臺(tái)特征—機(jī)體反應(yīng)—用戶行為”的路徑對(duì)

本書(shū)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(shū)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(shū)，從而學(xué)以致用、融會(huì)貫通。