本書(shū)共分為7章，涵蓋了智能機(jī)電系統(tǒng)基礎(chǔ)知識(shí)、先進(jìn)設(shè)計(jì)理論與方法、機(jī)械系統(tǒng)設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)、驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)、感知系統(tǒng)設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)、控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)、運(yùn)動(dòng)學(xué)建模與軌跡規(guī)劃等方面的基礎(chǔ)理論、方法及技術(shù)。同時(shí)，本書(shū)還提供了多個(gè)機(jī)電產(chǎn)品的項(xiàng)目開(kāi)發(fā)實(shí)踐案例，以幫助讀者熟練掌握智能機(jī)電系統(tǒng)的研究?jī)?nèi)容、設(shè)計(jì)方法、開(kāi)發(fā)過(guò)程等。此外，書(shū)中還

本書(shū)主要介紹深度學(xué)習(xí)方面的基本理論和方法，具體包括基礎(chǔ)內(nèi)容、提高性內(nèi)容和應(yīng)用三個(gè)部分。其中，基礎(chǔ)性內(nèi)容是深度學(xué)習(xí)最核心部分，具體包括：機(jī)器學(xué)習(xí)基本概念及數(shù)學(xué)知識(shí)、全連接網(wǎng)絡(luò)、卷積網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)網(wǎng)絡(luò)、以及優(yōu)化算法。第二部分是提高性內(nèi)容，主要是闡述最新發(fā)展的一些技術(shù)，可供課時(shí)充足的專業(yè)進(jìn)行學(xué)習(xí)。這部分主要包括：GAN生成對(duì)抗網(wǎng)

本書(shū)正是聚焦于大語(yǔ)言模型的應(yīng)用，旨在全面提升讀者大語(yǔ)言模型的使用水平。本書(shū)共8章，介紹與AI溝通的基本技巧，并講解了大語(yǔ)言模型在職場(chǎng)應(yīng)用、溝通與表達(dá)、新媒體運(yùn)營(yíng)、營(yíng)銷文案寫(xiě)作、高效學(xué)習(xí)、教育教學(xué)及生活?yuàn)蕵?lè)等7個(gè)方面的使用方法與技巧。本書(shū)內(nèi)容以案例為出發(fā)點(diǎn)，緊扣方法的實(shí)用性。

本書(shū)以ROS系統(tǒng)為基礎(chǔ)，以SLAM技術(shù)為前提闡述了機(jī)器人自主導(dǎo)航的相關(guān)理論知識(shí)，主要內(nèi)容包括ROS系統(tǒng)相關(guān)理論，闡述ROS的相關(guān)概念、設(shè)計(jì)目標(biāo)、特點(diǎn)、發(fā)展歷史和基本框架；ROS通信機(jī)制實(shí)現(xiàn)：話題通信、服務(wù)通信、參數(shù)服務(wù)器等。

本書(shū)介紹數(shù)據(jù)分析的完整流程及Python實(shí)現(xiàn)，分為三篇共10章。第一篇為基礎(chǔ)篇，包括數(shù)據(jù)分析概述、Python基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化；第二篇為應(yīng)用篇，包括電影評(píng)論數(shù)據(jù)爬取、文學(xué)作品文本分析、股票行情分析、電商用戶行為分析；第三篇為綜合實(shí)踐篇，包括抖音短視頻數(shù)據(jù)分析。

本書(shū)共分8章：第1章主要介紹大模型機(jī)器發(fā)展現(xiàn)狀，闡述提示詞工程的重要性與意義，為后續(xù)部分奠定理論基礎(chǔ)；第2-4章主要介紹了提示詞基礎(chǔ)、設(shè)計(jì)及優(yōu)化與評(píng)估；第5章和第6章主要介紹了跨模態(tài)提示詞的基本內(nèi)容，包括文生圖提示詞與文生視頻提示詞以及未來(lái)面對(duì)的挑戰(zhàn)與局限；第7章為實(shí)戰(zhàn)案例，介紹了在各種應(yīng)用案例中應(yīng)該如何撰寫(xiě)提示詞，才

本書(shū)共9章，主要內(nèi)容如下：第1章介紹數(shù)據(jù)挖掘的基本知識(shí)，講解了數(shù)據(jù)獲取的關(guān)鍵環(huán)節(jié)以及數(shù)據(jù)挖掘流程；第2章講解了數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換與規(guī)范化，以及數(shù)據(jù)規(guī)約等數(shù)據(jù)預(yù)處理方法，重視數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工作，強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)質(zhì)量對(duì)數(shù)據(jù)挖掘算法性能的影響；第3章講解了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)立方體的基本概念和系統(tǒng)架構(gòu)，為處理和分析大規(guī)模數(shù)據(jù)

本書(shū)主要講述信息物理系統(tǒng)的基本原理，圍繞系統(tǒng)建模、模型驗(yàn)證、系統(tǒng)設(shè)計(jì)與應(yīng)用三方面進(jìn)行詳細(xì)介紹。在系統(tǒng)建模方面，概述自動(dòng)機(jī)模型和常微分方程，進(jìn)一步將兩者結(jié)合，介紹混雜自動(dòng)機(jī)模型和組合模型。在模型驗(yàn)證方面，討論安全性需求和活性需求，進(jìn)而介紹基于不變量的驗(yàn)證方法。在系統(tǒng)設(shè)計(jì)與應(yīng)用方面，重點(diǎn)探討信息物理系統(tǒng)面向自動(dòng)駕駛車輛、多

本書(shū)基于以人工智能為代表的新一代通用目的技術(shù)對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展帶來(lái)的影響，探討了通用目的技術(shù)，以理解人工智能所表現(xiàn)出的創(chuàng)新特征；論述了復(fù)雜系統(tǒng)理論以及經(jīng)濟(jì)的演化理論，從理論上闡釋人工智能創(chuàng)新的復(fù)雜結(jié)構(gòu)，同時(shí)采用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)仿真和系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)仿真測(cè)度相關(guān)要素對(duì)人工智能創(chuàng)新涌現(xiàn)的影響等內(nèi)容。

本書(shū)準(zhǔn)確解釋了機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的106個(gè)重要概念，覆蓋從隨機(jī)森林到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各種算法。本書(shū)通過(guò)言簡(jiǎn)意賅的語(yǔ)言、易懂易記的插圖、簡(jiǎn)潔明晰的排版，生動(dòng)地呈現(xiàn)了相關(guān)概念的思想內(nèi)核，能幫助讀者快速高效地理解與記憶，同時(shí)還能讓讀者保持清晰的思路，輕松地把握每個(gè)概念的精髓。