人工智能的迅速發(fā)展為全球發(fā)展帶來前所未有的機遇與挑戰(zhàn)，針對人工智能的全球治理體系也在不斷演進，最大限度地享受人工智能紅利并降低其風險需要有效的全球治理與合作。2023年10月18日，我國政府發(fā)布了《全球人工智能治理倡議》，為人工智能的全球治理貢獻中國智慧、提出中國方案。本書將對當前人工智能的全球治理現(xiàn)狀進行系統(tǒng)研究，在

隨著ChatGPT掀起了新一輪人工智能浪潮，AIGC（artificialintelligencegeneratedcontent）逐漸成為焦點，它不僅使科技更深地融入人們的日常生活，也極大地提升了各專業(yè)領(lǐng)域的工作效率。為了幫助讀者快速入門并系統(tǒng)地掌握AIGC的知識，我們特組織編寫了本書。全書共分14章，其中，第1章介

機器的智能與智能的機器

本書主要講解時空脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理、類型與使用方式，重點是使讀者理解時空脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在人工智能應(yīng)用中的基本模型、算法方面所起的作用，了解時空脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用場景及其與智能機器人、人工智能、腦科學(xué)等的集成與應(yīng)用。

本書結(jié)合高等教育、職業(yè)教育各專業(yè)學(xué)生發(fā)展需要，針對應(yīng)用型機器學(xué)習專業(yè)課程、通識課程而全新設(shè)計編寫，是具有豐富知識性與應(yīng)用特色的主教材。意在幫助讀者理解機器學(xué)習的原理知識，了解機器學(xué)習的算法思想，熟悉機器學(xué)習的應(yīng)用場景，掌握機器學(xué)習的運用方法。本書知識內(nèi)容系統(tǒng)、全面，包括機器學(xué)習概述、機器學(xué)習基礎(chǔ)、線性模型、決策樹、神經(jīng)

本書共分9章,分別為控制系統(tǒng)的基本概念及仿真、控制系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型、控制系統(tǒng)的時域分析法、控制系統(tǒng)的根軌跡法、控制系統(tǒng)的頻率特性法、控制系統(tǒng)的校正、控制系統(tǒng)的PID設(shè)計、離散控制系統(tǒng)的分析和綜合及控制系統(tǒng)的綜合設(shè)計。本書第1～8章均包含基礎(chǔ)知識和實驗項目兩個部分,這樣一方面可以通過理論知識指導(dǎo)實驗,另一方面可通過實驗加深

本書深入探索了在智能時代下信息技術(shù)進步推動數(shù)字內(nèi)容生成的演進及其與創(chuàng)意設(shè)計的融合。書中不僅著重分析了數(shù)據(jù)驅(qū)動、跨學(xué)科合作以及自動化創(chuàng)意工具的重要性，廣泛涉及圖像與文本、音頻與圖像的跨模態(tài)整合應(yīng)用，而且展望了人機共創(chuàng)與數(shù)字內(nèi)容生成的未來趨勢。全書共九章，分別為緒論、AIGC理論與創(chuàng)意設(shè)計融合、圖像與文本的跨模態(tài)整合、音頻

本書系統(tǒng)地介紹人工智能相關(guān)技術(shù)，項目1介紹人工智能的基本概念和相關(guān)的前沿技術(shù)，項目2至項目4介紹人工智能與大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算等前沿技術(shù)結(jié)合的具體案例，項目5至項目7介紹人工智能與數(shù)字媒體、現(xiàn)代通信技術(shù)、項目管理等信息技術(shù)結(jié)合的應(yīng)用案例，項目8至項目14介紹人工智能在人臉識別、語音識別、無人駕駛、區(qū)塊鏈、虛擬現(xiàn)實、信

本書由交互設(shè)計領(lǐng)域的思想領(lǐng)袖JonKolko所著，是交互設(shè)計領(lǐng)域的里程碑之作。本書完美地將當代設(shè)計理論和研究成果融入交互設(shè)計實踐中，將對交互設(shè)計的闡釋和分析推向了新的高度。本書重點闡釋了對交互設(shè)計領(lǐng)域的理解和洞察，以及人與科技之間的聯(lián)系。作者通過引人入勝的內(nèi)容實現(xiàn)對設(shè)計師的教化，幫助設(shè)計師教化商業(yè)人士，同時確立交互設(shè)計

本書清晰而深入地介紹了智能運維技術(shù)的基礎(chǔ)及其應(yīng)用。全書共7章：第1章介紹智能運維技術(shù)的基本概念和發(fā)展歷程；第2章介紹數(shù)字信號處理的基本方法及數(shù)據(jù)處理方法；故障特征提取作為機械故障診斷和狀態(tài)監(jiān)測的關(guān)鍵，相關(guān)內(nèi)容將在第3章介紹；第4章、第5章分別介紹基于淺層學(xué)習和基于深度學(xué)習的智能故障診斷及剩余壽命預(yù)測方法；第6章介紹智能