本書的內容共包含八章。第一章分別從學術界、媒體、企業(yè)界、政府等多視角介紹人工智能當前火熱的現(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

奇異跳變系統(tǒng)是一類具有廣泛形式的動力系統(tǒng)，能有效地描述電力系統(tǒng)、電路系統(tǒng)、社會經(jīng)濟系統(tǒng)等實際系統(tǒng)。本書以時滯奇異跳變系統(tǒng)為研究對象，旨在提出有效的容許性分析與控制器設計方法。本書主要介紹時滯奇異跳變系統(tǒng)容許性分析與狀態(tài)反饋控制、時滯奇異跳變系統(tǒng)觀測器設計與異步反饋控制、時滯奇異跳變系統(tǒng)濾波器設計與故障檢測、時滯奇異跳變

《四元數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡穩(wěn)定性理論及應用》旨在介紹四元數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡穩(wěn)定性理論及應用的研究現(xiàn)狀、典型模型、常用研究方法.具體內容包括四元數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡漸近穩(wěn)定性、四元數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡魯棒穩(wěn)定性、四元數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡μ-穩(wěn)定性及均方穩(wěn)定性、四元數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡Mittag-Leffler穩(wěn)定性、四元數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡Lagrange穩(wěn)定性及H-U穩(wěn)定性、四元數(shù)神

本書探討了AI領域的AIAgent（智能體）和生成式AI的前沿進展，以及這些技術如何重塑我們的生活和工作方式。本書首先回顧了AI技術的演變歷程，并強調了智能體的定義及其在客戶服務、醫(yī)療健康和制造業(yè)等領域的廣泛應用。本書也對智能體與傳統(tǒng)軟件進行了對比，分析了智能體的自主性、適應性和協(xié)作能力。生成式AI的崛起也被特別提及，

本書包含代碼實踐和案例實踐，運用OpenCV、PyTorch等框架工具詳細講解中文車牌識別檢測、采用三元組的FaceNet人臉識別理論與實踐、車道檢測的兩種深度學習思路及煙霧檢測4大實踐項目。相關理論可參考《基于深度學習的目標檢測原理與應用》一書，從而學以致用、融會貫通。

機器學習數(shù)學基礎

未來，白領大部分的工作，都是AI可以完成的�，F(xiàn)在很多個人或企業(yè)客戶已經(jīng)在內部逐漸推廣AI應用了。越來越多的人切身體會到，ChatGPT及相關新技術的出現(xiàn)將改變我們的工作內容和工作方式，在這本書里，我們將詳細了解到職業(yè)場景下將有三個顛覆性的改變：獲取知識和信息的模式的改變人，交互模式的改變人，個人和企業(yè)角色的改變。最重要

本書從ChatGPT原理和提示工程的基本概念講起，重點介紹了提示工程的各種技巧，不僅通 過實例生動地展示了如何運用這些技巧，還深度解析了各種技巧的使用場景及其潛在局限性。 進一步地，本書結合多個行業(yè)背景，系統(tǒng)地闡述了ChatGPT和提示工程的具體應用，幫助讀者不 僅從理論上掌握提示工程，而且深化對ChatGPT在

本書闡述了分布式人工智能原理及其應用，基本原理的主要內容包括的分布式人工智能的內涵、基本原理、計算框架等；研究了分布式人工智能學習與優(yōu)化、強化學習與演化計算、群智能體強化學習等前沿方法；給出了分布式信息融合、視覺感知、協(xié)同搜索、對抗博弈決策和智能博弈推演等典型應用，建立起了較為全面的知識體系與脈絡，為后續(xù)研究奠定了良好

本書圍繞自主無人系統(tǒng)發(fā)展背景、發(fā)展現(xiàn)狀、技術挑戰(zhàn)、倫理道德和政策法律等問題展開闡述。首先介紹了自主無人系統(tǒng)的相關概念、發(fā)展歷程、發(fā)展現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢；其次重點分析了自主無人系統(tǒng)涉及的關鍵技術，包括感知與認知、決策與規(guī)劃、行動與控制、交互與協(xié)同、學習與進化等；然后分析了使用自主無人武器系統(tǒng)面臨的倫理道德與政策法律問題，并介