多智能體系統(tǒng)協(xié)調(diào)控制是控制領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，正滲透到社會(huì)系統(tǒng)、生物系統(tǒng)、軍事系統(tǒng)、經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)等眾多領(lǐng)域中，其相關(guān)的研究已成為目前學(xué)術(shù)界一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的研究課題。本書系統(tǒng)地介紹作者近年來在多智能體系統(tǒng)的協(xié)調(diào)分析與控制領(lǐng)域的研究成果，具體內(nèi)容包括線性多智能體系統(tǒng)的有限時(shí)間編隊(duì)跟蹤控制、包含控制、編隊(duì)包含控制，以及非線性**者-

本書以智能博弈對(duì)抗為主線，聚焦技術(shù)進(jìn)展、緊盯研究前沿，分為理論方法、應(yīng)用實(shí)踐、前沿展望三大部分。理論方法著重介紹智能博弈對(duì)抗的理論、相關(guān)基礎(chǔ)方法；應(yīng)用實(shí)踐針對(duì)當(dāng)前三類典型智能博弈對(duì)抗系統(tǒng)平臺(tái)，提出人工智能程序設(shè)計(jì)思路并進(jìn)行設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)；前沿展望分析當(dāng)前智能博弈對(duì)抗領(lǐng)域的前沿元理論，探討智能博弈對(duì)抗的典型應(yīng)用場(chǎng)景。

一本將AI繪畫講透的探秘指南，通過豐富的實(shí)踐案例操作，通俗易懂地講述AI繪畫的生成步驟，生動(dòng)展現(xiàn)了AI繪畫的魔法魅力。從歷史到未來，跨越百年時(shí)空；從理論到實(shí)踐，講述案例操作；從技術(shù)到哲學(xué)，穿越多個(gè)維度；從語言到繪畫，落地實(shí)戰(zhàn)演練。AI繪畫的誕生，引發(fā)了奇點(diǎn)降臨，點(diǎn)亮了AGI（通用人工智能），并涉及Prompt、風(fēng)格、技

本書首先簡(jiǎn)要介紹了ChatGPT與自然語言大模型的基本概念，以及GPT-4的核心技術(shù)特點(diǎn)和人工智能技術(shù)未來的發(fā)展趨勢(shì)；之后介紹了數(shù)字化時(shí)代的基礎(chǔ)安全問題，以及大模型和ChatGPT在內(nèi)容安全、網(wǎng)絡(luò)安全、隱私安全、版權(quán)合規(guī)和倫理道德等方面帶來的新挑戰(zhàn)、新風(fēng)險(xiǎn)，如生成內(nèi)容的準(zhǔn)確性問題、作品訓(xùn)練的版權(quán)問題等，并從人工智能技術(shù)

ChatGPT是OpenAI開發(fā)的人工智能聊天機(jī)器人程序，于2022年11月推出。它能夠自動(dòng)生成一些表面上看起來像人類寫的文字，這是一件很厲害且出乎大家意料的事。那么，它是如何做到的呢？又為何能做到呢？本書會(huì)大致介紹ChatGPT的內(nèi)部機(jī)制，然后探討一下為什么它能很好地生成我們認(rèn)為有意義的文本。

本書基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和圖像識(shí)別方法，介紹了PyTorch和PaddlePaddle兩種框架，并結(jié)合移動(dòng)機(jī)器人講解了具體的開發(fā)過程。書中所用的硬件平臺(tái)，帶有兩個(gè)攝像頭傳感器，為機(jī)器人和無人駕駛車輛多攝像頭導(dǎo)航提供了理論指導(dǎo)。書中提到的模擬沙盤，正是機(jī)器人作為園區(qū)巡檢或無人配送實(shí)例的縮影。通過基于理論的實(shí)踐，本書不局限于具

粒計(jì)算采用模擬人類大腦的認(rèn)知思維規(guī)律，從而提高解決復(fù)雜問題的效率，已經(jīng)在智能信息處理領(lǐng)域發(fā)揮了重要的作用。《不確定性問題的多粒度建模與決策方法》重點(diǎn)從多粒度的視角研究不確定性問題。從多粒度建模和決策兩個(gè)角度出發(fā)，研究多粒度知識(shí)空間的結(jié)構(gòu)特征，并在多粒度知識(shí)空間的框架下研究不確定性問題的近似描述、粒度優(yōu)化模型、動(dòng)態(tài)更新模

本書是科創(chuàng)教育叢書人工智能系列小學(xué)版，從新課標(biāo)對(duì)學(xué)科融合的要求出發(fā)，以學(xué)校主要學(xué)科的教學(xué)實(shí)施為故事，通過8個(gè)項(xiàng)目的學(xué)科融合，循序漸進(jìn)地介紹掌控板、軟件編程及mPython軟件的主要使用方法，并介紹語音識(shí)別和語音合成這兩種人工智能的基礎(chǔ)應(yīng)用。

本書是科創(chuàng)教育叢書人工智能系列中學(xué)版，選取9個(gè)項(xiàng)目從自然語言處理、圖像識(shí)別、物聯(lián)網(wǎng)、機(jī)器學(xué)習(xí)四個(gè)應(yīng)用方向展開，循序漸進(jìn)地介紹了掌控板、掌控板配套硬件、小方舟2.0及mPython軟件的主要使用方法。

本書針對(duì)學(xué)習(xí)者在選擇合適的學(xué)習(xí)資源時(shí)所面臨的學(xué)習(xí)資源問題，利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)分別對(duì)學(xué)習(xí)者模型、學(xué)習(xí)者的反饋信息、學(xué)習(xí)者的社交關(guān)系和學(xué)習(xí)資源的知識(shí)圖譜等方面的內(nèi)容進(jìn)行建模研究。本書采用定量與定性的研究方式評(píng)估了所提出的學(xué)習(xí)資源適配模型，并實(shí)現(xiàn)和開發(fā)了學(xué)習(xí)資源適配服務(wù)平臺(tái)，從理論和實(shí)證研究相結(jié)合的角度對(duì)學(xué)習(xí)資源適配技術(shù)進(jìn)行了