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

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�！度斯ぶ悄躍ora：機(jī)遇&mi

本書詳細(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)。本書中的每個(gè)案例均有完

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

《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，

本書包含代碼實(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，從而學(xué)以致用、融會(huì)貫通。

本書首先介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的矩陣代數(shù)基礎(chǔ),包括線性代數(shù)基礎(chǔ)、范數(shù)理論與投影映射、矩陣分解及應(yīng)用、梯度矩陣;然后介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的概率與優(yōu)化基礎(chǔ),包含概率統(tǒng)計(jì)與信息論基礎(chǔ)、凸函數(shù)、優(yōu)化理論、迭代算法;最后介紹幾個(gè)經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)模型.閱讀本書需要微積分、線性代數(shù)和概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)知識(shí).