本書的定位是基于計(jì)算機(jī)應(yīng)用基礎(chǔ)、拓展計(jì)算機(jī)文化、啟發(fā)計(jì)算思維，以理論為主體，以實(shí)踐為重點(diǎn)，以調(diào)整學(xué)生的知識(shí)結(jié)構(gòu)和提高學(xué)生的能力素質(zhì)為目的，體現(xiàn)計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)教育的目標(biāo)和要求，服務(wù)于高等院�！按髮W(xué)計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)”課程的教學(xué)。本書充分考慮學(xué)生掌握Office2016高級(jí)應(yīng)用技能和參加全國(guó)計(jì)算機(jī)等級(jí)考試(MicrosoftOffic

本書系統(tǒng)講解自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)工具與方法。讓機(jī)器學(xué)習(xí)與自動(dòng)化兩大概念合理的結(jié)合起來(lái)，進(jìn)而讓讀者精準(zhǔn)理解自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)的必要性。從技術(shù)原理剖析其在自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)中的角色和內(nèi)涵，通過(guò)案例掌握自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)鍵知識(shí)點(diǎn)和技術(shù)原理。自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)可以將部分機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)程自動(dòng)化，減輕數(shù)據(jù)科學(xué)從業(yè)者的工作負(fù)擔(dān)。本書介紹自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)模塊的理論

本書主要介紹Python語(yǔ)言的誕生和發(fā)展、特點(diǎn)、編程環(huán)境，分析Python程序的組成、基礎(chǔ)性語(yǔ)法包括基本數(shù)據(jù)類型、運(yùn)算符、變量定義與使用、標(biāo)識(shí)符與保留字。在此基礎(chǔ)上，討論P(yáng)ython程序的流程控制方法，闡述Python涉及的列表、元組、字典、集合、字符串、函數(shù)的定義與使用技巧。本書也補(bǔ)充和加強(qiáng)對(duì)面向?qū)ο蟮母拍畹睦斫�，�?/p>

隨著工業(yè)自動(dòng)化的發(fā)展，分散控制系統(tǒng)(DCS)在工業(yè)生產(chǎn)中的核心作用愈發(fā)重要。傳統(tǒng)的DCS硬件模塊內(nèi)測(cè)試(BIT)方法存在虛警率較高、檢測(cè)覆蓋不足、故障診斷不及時(shí)等問(wèn)題，難以滿足對(duì)高可靠性和智能化的需求。本書主要探討DCS中五種典型硬件模塊的智能BIT設(shè)計(jì)方法，采用數(shù)據(jù)、知識(shí)、模型驅(qū)動(dòng)等技術(shù)，并結(jié)合歷史數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)理知識(shí)

本書對(duì)安全可信圖學(xué)習(xí)發(fā)展現(xiàn)狀、圖挖掘與學(xué)習(xí)方法、圖數(shù)據(jù)隱私保護(hù)以及魯棒性圖模型、安全可信的知識(shí)計(jì)算等進(jìn)行系統(tǒng)化闡述，探討學(xué)術(shù)前沿，介紹研究成果，促進(jìn)安全可信圖學(xué)習(xí)方法的普及與應(yīng)用。

本書第一章介紹了脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的背景，第二章介紹了脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念及工作原理，第三章介紹了脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法等，第四章介紹了多款典型的邊緣端類腦計(jì)算神經(jīng)形態(tài)芯片設(shè)計(jì)，包括所用的脈沖網(wǎng)絡(luò)喲拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、片上學(xué)習(xí)算法、硬件架構(gòu)和關(guān)鍵模塊電路設(shè)計(jì)，第五章總結(jié)了類腦芯片的應(yīng)用前景，目前存在的問(wèn)題以及結(jié)論。

《人工智能導(dǎo)論》作為公共基礎(chǔ)課，主要授課對(duì)象是大一大二非計(jì)算機(jī)專業(yè)學(xué)生，為多學(xué)科協(xié)調(diào)發(fā)展上打下基礎(chǔ)。助力各專業(yè)學(xué)生解決實(shí)際應(yīng)用問(wèn)題，培養(yǎng)創(chuàng)造性思維能力，提高人工智能科技素養(yǎng)和認(rèn)知能力，推進(jìn)人工智能深入融合到行業(yè)發(fā)展中，賦能增效。本課程掌握人工智能技術(shù)的基本概念，為各專業(yè)學(xué)生今后設(shè)計(jì)和應(yīng)用求解學(xué)科問(wèn)題奠定“智能+”思維基

本書以工業(yè)機(jī)器人機(jī)械結(jié)構(gòu)與應(yīng)用為研究基底，首先詳細(xì)介紹了工業(yè)機(jī)器人的定義、發(fā)展概況、組成、技術(shù)參數(shù)、分類、主要應(yīng)用以及發(fā)展趨勢(shì)。針對(duì)工業(yè)機(jī)器人機(jī)械結(jié)構(gòu)，具體介紹了工業(yè)機(jī)器人本體結(jié)構(gòu)、常用傳動(dòng)機(jī)構(gòu)、諧波減速器結(jié)構(gòu)、RV減速器結(jié)構(gòu)、末端執(zhí)行器結(jié)構(gòu)。在應(yīng)用方面，對(duì)工業(yè)機(jī)器人驅(qū)動(dòng)技術(shù)、傳感技術(shù)、控制技術(shù)、路徑規(guī)劃技術(shù)以及系統(tǒng)集

全書共分為12章，首先介紹大模型的基礎(chǔ)知識(shí)與發(fā)展歷程，從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的起源到大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型的演化，再到Transformer、BERT與GPT等模型架構(gòu)的深入剖析，幫助讀者理解大模型的技術(shù)基石。其次詳細(xì)解析了DeepSeek-R1及其Zero版本在強(qiáng)化學(xué)習(xí)與模型架構(gòu)上的核心技術(shù)，包括混合專家模型、動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)率調(diào)度、分布式訓(xùn)

本書是關(guān)于如何高效使用DeepSeek智能助手的實(shí)用指南。本書首先簡(jiǎn)單介紹了DeepSeek的基礎(chǔ)功能、對(duì)話技巧、提示詞技巧等，然后通過(guò)豐富的實(shí)操案例展示了DeepSeek在多個(gè)常見場(chǎng)景中的應(yīng)用，包括高效辦公、高效學(xué)習(xí)、高效處理政務(wù)、高效處理金融業(yè)務(wù)、高效制造、高效處理出版業(yè)務(wù)、高效處理外貿(mào)業(yè)務(wù)等，以幫助讀者深入理解和