隨著人工智能技術(shù)的高速發(fā)展和廣泛應(yīng)用，人工智能安全問題引發(fā)了人們的高度關(guān)注。本書介紹了人工智能安全的概念和范疇，并從理論技術(shù)、技術(shù)標準、產(chǎn)業(yè)生態(tài)、倫理、法律等不同的角度分析了人工智能所涉及的安全問題及其治理策略和解決方法。除概述外，本書介紹了采用可信計算技術(shù)解決人工智能安全問題的方法，以及無人系統(tǒng)安全、基于類腦計算的強

本書首先對智能經(jīng)濟的反饋路徑以及發(fā)展脈絡(luò)進行了總結(jié)梳理，借助價值創(chuàng)造理論進行分析，總結(jié)出智能企業(yè)運算智能、感知智能、認知智能三個階段，并據(jù)此分析了人工智能技術(shù)應(yīng)用在智能經(jīng)濟中發(fā)揮的關(guān)鍵作用。其次，本書根據(jù)商業(yè)模式理論比較了互聯(lián)網(wǎng)時代和智能時代的商業(yè)邏輯，指出互聯(lián)網(wǎng)時代以流量變現(xiàn)的邏輯為主，而數(shù)據(jù)增值則是智能經(jīng)濟時代價值

本書主要介紹控制系統(tǒng)的基礎(chǔ)知識和設(shè)計方法。全書首先介紹了控制系統(tǒng)的基本概念，然后論述了控制系統(tǒng)的微分方程和傳遞函數(shù)等數(shù)學模型的建立和等效簡化方法。在系統(tǒng)分析方面，主要介紹了控制系統(tǒng)的時域分析法、根軌跡分析法和頻域分析法。在系統(tǒng)設(shè)計方面，主要介紹了串聯(lián)校正技術(shù)和PID控制技術(shù)。在計算機控制技術(shù)方面，論述了連續(xù)信號的采樣過

本書旨在探討AIGC（ArtificialIntelligenceGeneratedContent）的發(fā)展歷程、應(yīng)用范圍及其對社會和個人的影響，從而幫助讀者深入了解并應(yīng)用人工智能技術(shù)。 本書共分為8章。第1章介紹了ChatGPT和AIGC的發(fā)展歷史，以及核心技術(shù)的演進與應(yīng)用。第2章詳細探討了ChatGPT的特點、功能，

本書重點圍繞眾智科學智能理論與計算方法展開介紹，主要內(nèi)容包括眾智的定義和建模、眾智的分析與計算方法、單個智能體和多個智能體的智能進化方法、眾智水平分析方法，以及眾智科學智能理論在典型場景的應(yīng)用。

概念認知學習是人工智能、大數(shù)據(jù)領(lǐng)域關(guān)注的多學科交叉研究方向，涵蓋了哲學、數(shù)學、心理學、認知科學以及信息科學等領(lǐng)域．《概念認知學習理論與方法》旨在為廣大學者和科研工作者提供概念認知學習領(lǐng)域的基礎(chǔ)理論與學習方法．《概念認知學習理論與方法》主要內(nèi)容包括概念認知學習的基本概念和基礎(chǔ)知識、概念認知系統(tǒng)的邏輯推理、概念認知的雙向?qū)W

本書講解了搜索算法的相關(guān)知識，內(nèi)容包括算法問題中涉及的基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和復(fù)雜度分析，及狀態(tài)空間、樹、圖等較復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)；同時，通過相關(guān)實例，講解了各類搜索方法及線性規(guī)劃與非線性規(guī)劃；也重點解讀了組合優(yōu)化問題和群智能算法。全書內(nèi)容包含了搜索算法所能用到的核心方法和技術(shù)，另附三個附錄，分別講解了類與繼承以及博弈基礎(chǔ)等。

8大專題內(nèi)容深度講解、80多個熱門、高頻的ChatGPT+Excel智能辦公案例實戰(zhàn)！ 130多分鐘教學視頻講解、130頁PPT教學課件、170多款素材與效果文件超值贈送！ 全書通過理論+實例的形式，分別介紹了掌握Excel基本操作、加速輸入數(shù)據(jù)資料、掌握ChatGPT基本用法、用ChatGPT統(tǒng)計求和、用Chat

本書立足于AIGC技術(shù)前沿與發(fā)展趨勢，全面闡述了AIGC的概念內(nèi)涵、底層技術(shù)與應(yīng)用場景，詳細梳理全球科技巨頭在AIGC領(lǐng)域的戰(zhàn)略布局，并輔之以大量生動有趣的案例，深度剖析AIGC在各行業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用場景，旨在引導(dǎo)讀者真切感受AIGC革命浪潮蘊含的商業(yè)創(chuàng)造力。 全書分為五個部分，共18章。第一部分主要厘清AIGC技術(shù)的起

本書系統(tǒng)地介紹了人工智能的基本概念、主要方法及代表性模型算法。本書根據(jù)人工智能的知識體系，在兼顧傳統(tǒng)的人工智能方法的基礎(chǔ)上，重點突出前沿性內(nèi)容，并對自動推理、遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、啟發(fā)式優(yōu)化、機器學習、異常檢測、梯度下降、邏輯回歸、反向傳播、卷積網(wǎng)絡(luò)、語言模型、詞向量等常見技術(shù)進行詳細闡述和討論。本書結(jié)合應(yīng)用安排了示例和