本書較全面系統(tǒng)地闡述自動控制理論的基本分析和校正方法。全書共分7章,主要內(nèi)容包括自動控制概述、線性控制系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型、時域分析和校正、根軌跡法﹑頻域分析和校正﹑離散控制系統(tǒng)﹑非線性系統(tǒng)分析等。本書較全面系統(tǒng)地闡述自動控制理論的基本分析和校正方法。全書共分7章,主要內(nèi)容包括自動控制概述、線性控制系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型、時域分析和

本書針對推薦系統(tǒng)中的二部圖、社交網(wǎng)絡(luò)和知識圖譜的圖結(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，運用社交網(wǎng)絡(luò)和知識圖

本書是一本機器學(xué)習(xí)實用指南，提供從基礎(chǔ)知識到進階技能的全面學(xué)習(xí)路徑。本書以淺顯易懂的方式介紹了機器學(xué)習(xí)的基本概念和主要類型，并詳細介紹使用Python及常見的庫進行數(shù)據(jù)處理和機器學(xué)習(xí)的實操。此外，介紹了數(shù)據(jù)預(yù)處理的詳細過程，最后通過若干典型案例加深讀者對機器學(xué)習(xí)的理解。本書適合對機器學(xué)習(xí)感興趣的初學(xué)者，也可作為軟件開發(fā)

數(shù)系的擴充始終貫穿于數(shù)學(xué)理論的發(fā)展之中. 本書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)超濾分數(shù)構(gòu)造實數(shù)的機器證明系統(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)模型的形式化實現(xiàn),構(gòu)建了非標(biāo)準(zhǔn)實數(shù)模

本書主要包含以下內(nèi)如：最優(yōu)化問題的簡介，凸分析基礎(chǔ)，無約束優(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際問題(支持向量機模型、超圖匹配)中的應(yīng)用。本書對知識點的分析緊密結(jié)合當(dāng)前研究前沿問題，并通過對應(yīng)用問

作為普通個體，我們該如何快速切入AI賽道，更好地利用AI工具武裝自己，成為"超級個體”呢？本書給出了答案。本書精選八大領(lǐng)域：編程、設(shè)計、辦公、教育、翻譯、營銷、咨詢、自媒體，并通過88個具體案例實操演示了與ChatGPT進行對話的技巧，全面且深入地為讀者展示了利用ChatGPT這個工具大幅提升工作效能的方法。除了提供拿

ChatGPT、文心一言、MidJourney等AI大語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)成為每個人的必修課。但是，對于一些稍微復(fù)雜的實際問題，AI大語言模型的回答卻很不穩(wěn)定，經(jīng)常偏離問題甚至完全錯誤，主要原因就是問題（提示詞）寫得不好。事實證明，使用恰當(dāng)?shù)奶崾驹~，可以使AI大語言模型

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，Sora對社會的沖擊不會小于一年前的ChatGPT，Sora的誕生，幾乎讓影視制作行業(yè)一夜變了天，并且正在進一步向短視頻、新媒體、廣告營銷、游戲、醫(yī)療等社會生產(chǎn)和生活的多個領(lǐng)域滲透。《人工智能Sora：機遇&mi

圖像融合技術(shù)可將多源圖像的互補特征進行綜合，以得到更加完整和準(zhǔn)確的場景描述，從而彌補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，針對多聚焦圖像融合、多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像

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人工智能提出的疑問，包括疑問論、懷疑論和恐懼論。第三章主要闡述了人工智能的基本概念，包括來自不同領(lǐng)域的各種不同的觀點和看法。第四章提出了作者對人工智能的獨特見解，包括人腦智能、人腦基本能力模型、機器智能