本書共分8章：第1章主要介紹大模型機器發(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；第2-4章主要介紹了提示詞基礎、設計及優(yōu)化與評估；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面對的挑戰(zhàn)與局限；第7章為實戰(zhàn)案例，介紹了在各種應用案例中應該如何撰寫提示詞，才

本書共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，講解了數(shù)據(jù)獲取的關鍵環(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)預處理方法，重視數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)準備工作，強調(diào)數(shù)據(jù)質(zhì)量對數(shù)據(jù)挖掘算法性能的影響；第3章講解了數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)立方體的基本概念和系統(tǒng)架構，為處理和分析大規(guī)模數(shù)據(jù)

本書主要講述信息物理系統(tǒng)的基本原理，圍繞系統(tǒng)建模、模型驗證、系統(tǒng)設計與應用三方面進行詳細介紹。在系統(tǒng)建模方面，概述自動機模型和常微分方程，進一步將兩者結(jié)合，介紹混雜自動機模型和組合模型。在模型驗證方面，討論安全性需求和活性需求，進而介紹基于不變量的驗證方法。在系統(tǒng)設計與應用方面，重點探討信息物理系統(tǒng)面向自動駕駛車輛、多

本書基于以人工智能為代表的新一代通用目的技術對經(jīng)濟社會發(fā)展帶來的影響，探討了通用目的技術，以理解人工智能所表現(xiàn)出的創(chuàng)新特征；論述了復雜系統(tǒng)理論以及經(jīng)濟的演化理論，從理論上闡釋人工智能創(chuàng)新的復雜結(jié)構，同時采用復雜網(wǎng)絡仿真和系統(tǒng)動力學仿真測度相關要素對人工智能創(chuàng)新涌現(xiàn)的影響等內(nèi)容。

本書準確解釋了機器學習領域的106個重要概念，覆蓋從隨機森林到神經(jīng)網(wǎng)絡的各種算法。本書通過言簡意賅的語言、易懂易記的插圖、簡潔明晰的排版，生動地呈現(xiàn)了相關概念的思想內(nèi)核，能幫助讀者快速高效地理解與記憶，同時還能讓讀者保持清晰的思路，輕松地把握每個概念的精髓。

本書共7章，第1-6章講解伺服驅(qū)動器及伺服電動機的相關原理；第7章為伺服控制系統(tǒng)的應用案例，主要介紹三菱交流伺服控制系統(tǒng)的原理和應用。

本書介紹了數(shù)據(jù)可視化技術及其在諸多領域的實際應用。首先，闡述了大數(shù)據(jù)可視化技術的基本概念以及相關的基礎知識。然后，采用理論與實踐相結(jié)合的方式，針對實際應用中的各種不同類型的數(shù)據(jù)，通過各種圖表及實例代碼展示了這些數(shù)據(jù)的可視化方法。最后，介紹了數(shù)據(jù)可視化技術在不同領域中的基本應用。

本書共8章，介紹了機器人技術的不同組成部分，包括機器人的機械結(jié)構、動力系統(tǒng)、傳感技術、微控制器、機器視覺、機器人規(guī)劃和定位與建圖，指導讀者搭建機器人軀體、組建感知和控制系統(tǒng)，并對移動機器人運動進行定位和規(guī)劃，這些都是構建一個功能完備的機器人不可或缺的要素。

本書闡述了智能化時代大潮已動搖標準邏輯一統(tǒng)天下的地位，暴露了基于標準邏輯的傳統(tǒng)邏輯范式的局限性，它只能處理具有非此即彼性的理想問題。針對各種具有亦此亦彼性的現(xiàn)實問題，近幾十年來提出了數(shù)十種非標準邏輯，它們雖然能解決人工智能中的某些實際問題，但常會出現(xiàn)違反常識的異常結(jié)果，說明它們在理論上并不成熟，缺乏普適性。當前智能科學

本書系統(tǒng)地闡述了Python的基本概念、語法及應用，全書內(nèi)容豐富、涉及面廣，且每章都提供了大量的示例代碼，章末還附有實戰(zhàn)練習，注重理論與實際相結(jié)合。全書共12章，第1章介紹Python語言的發(fā)展及特點、開發(fā)環(huán)境的安裝、Python程序的編寫及編程規(guī)范；第2章至第5章詳細講解Python基礎知識體系的核心內(nèi)容；第6章至第