本书是人工智能工具DeepSeek的应用操作指南，手把手教用户从零起步，快速掌握DeepSeek的使用方法，从新手小白进阶到AI使用高手。全书涵盖了DeepSeek的基础理论、核心功能与多场景应用，从下载注册教起，重点讲解提示词的编写技巧，通过具体生动的场景化案例演示，聚焦DeepSeek在日常生活、家庭教育、职场工作、自媒体创作和金融投资等领域的实际应用，为读者提供各场景常用提示词和指令模版。本书力求为读者提供一整套系统化、操作性强的使用指南，既适合初学者快速入门，也为专业用户提供深度指导。

作者对计算机的运算和人脑思维的过程进行了比较研究,具有高度的前瞻性,为机器人研究指明了方向。《计算机与人脑》形象生动,图文并茂,对广大青少年科技创新思维具有极大启发作用.该书被誉为20世纪的天才之作。

本书是教授如何使用AI技术进行公文写作的实用指南。全书分为四章。第一章介绍了AI指令提问的原理和技巧，讲述AI时代提问的特点，以及如何向AI提出优质指令。第二章总结了多种实战方法与技巧，通过应用场景与示范案例，教读者如何针对具体场景向AI提问。第三章聚焦公文写作，涵盖常用AI写作工具和使用技巧介绍，以及如何通过向AI工具提问来指导各类具体公文的写作。第四章深入探讨公文写作的进阶技巧，介绍如何通过AI工具生成公文经典表述和结构化句式，助力读者高效提升公文写作水平。本书旨在通过AI赋能公文写作，提升职场公文写作的效率与质量，是企事业单位实用工具书。

本书通过Excel示例介绍常用的机器学习算法和数据挖掘技术。许多机器学习任务的目的是找到数据中的隐藏模式。Excel能够清楚地展示机器学习建模过程的每一步及中间结果，让你不仅知其然，还知其所以然。第1章解释用Excel学习机器学习的益处。第2～12章分别介绍线性回归、k均值聚类、线性判别分析、交叉验证、logistic回归、k近邻、朴素贝叶斯分类、决策树、关联分析、神经网络、文本挖掘。第13章总结全书内容，并为读者指出继续学习的方向。

白志刚编著的《自动调节系统解析与PID整定》采用生动形象的语言，深入讲解了PID参数整定的方法和自动调节系统控制策略的制定。书中带领读者一步一步理解PID参数的含义、曲线特征和整定方法，其中还有作者总结的整定口诀，好记好用，之后，通过火电厂自动调节系统的实例，具体说明了控制策略的制定和参数整定在实践中的应用，后总结了自动调节系统外围设备的故障处理。《自动调节系统解析与PID整定》作者在自动调节系统一线工作二十多年，对自动调节系统有深刻的认识，具有非常丰富的现场经验。《自动调节系统解析与PID整定》适用于化工、矿业、冶金、仪器仪表等自动化技术人员。

随着工业化和城市化的快速发展，大气污染问题日益严重，对人们的健康状况和生活质量造成了严重影响。本书主要探讨机器学习技术在时间序列预测中的建模与应用，特别是针对大气污染物浓度、空气质量指数及细颗粒物浓度等关键指标的预测。旨在帮助人们深入理解机器学习算法在空气质量预测领域的建模方法和应用实践，为解决空气质量问题提供有力的技术支持。本书可供高等院校统计学、信息科学等相关专业的学生、教师及科研工作者阅读参考。

本书系统地讲解了 AI 文案的写作方法，如 AI 写作工具的使用、指令的编写、指令模板的使用和 AI 文案在常见领域的综合应用。相信读者通过学习本书，可以快速精通 AI 文案的写作方法。 全书共 11 章，分别讲解了 ChatGPT AI 文案写作、文心一言 AI 文案写作、指令的框架和细节、指令的编写和优化、AI 写作的指令模板、AI 学术文案综合实例、AI 职场文案综合实例、AI 电商文案综合实例、AI 短视频文案综合实例、AI 新媒体文案综合实例以及 AI 其他领域文案综合实例，以此来提升读者的 AI 文案创 作能力。 本书包含大量的学习资源及赠送资源，随书赠送 115 分钟的视频教学、188 页 PPT 教学课件、电子教案、 170 组指令、以及案例和课后练习的素材和回复源文件。 本书适合各个层次的读者，包括对 AI 文案创作有兴趣的初学者、从事新媒体运营和短视频创作的人员， 以及

《MATLAB智能算法30个案例分析（第2版）》是作者多年从事算法研究的经验总结.书中所有案例均应国内各大MATLAB技术论坛网友的切身需求而精心设计,其中不少案例所涉及的内容和求解方法在国内现已出版的 MATLAB书籍中鲜有介绍. 《MATLAB智能算法30个案例分析（第2版）》采用案例形式,以智能算法为主线,讲解了遗传算法、免疫算法、退火算法、粒子群算法、鱼群算法、蚁群算法和神经网络算法等Z常用的智能算法的MATLAB实现.本书共给出３０个案例,每个案例都是一个使用智能算法解决问题的具体实例,所有案例均由理论讲解、案例背景、MATLAB程序实现和扩展阅读四个部分组成,并配有完整的程序源码和讲解视频,使读者在掌握算法的同时,也可以学习到作者们多年积累的编程经验与技巧,从而快速提高使用算法求解实际问题的能力. 《MATLAB智能算法30个案例分析

本书主要介绍经典的机器学习算法的原理及改进，以及MATLAB的实例实现。本书内容分为三部分。*部分(第1章)是机器学习概念篇，介绍机器学习的相关概念，并且对机器学习的各类算法进行分类，以便读者对机器学习的知识框架有一个整体的了解，从而在后续的学习中更容易接受机器学习涉及的各类算法。第二部分(第2章、第3章)是MATLAB机器学习基础篇，介绍MATLAB的基本使用方法，以及MATLAB集成的机器学习工具箱。MATLAB易上手的特点让使用者将更多的精力专注于算法开发与使用，而不是搭建算法实现开发平台。第三部分(第4章~第19章)是机器学习算法与MATLAB实践篇，对监督学习、无/非监督学习、强化学习三大类常用算法进行逐个讲解，包括机器学习算法原理、算法优缺点、算法的实例解释以及MATLAB的实践应用。本书适合以下读者： 对人工智能、机器学习感兴趣的读者；

本书以浅显生动的语言讲述*前沿的理念 人工智能与自适应学习将如何改变教育。当下人工智能正悄悄影响着社会生活与教育体系的各个层面，对全世界的学习与教育活动，都将产生极为深远的影响。因为人工智能，因为自适应学习，自孔子以来人类两千年历史上*次，我们可以有机会真正实现 因材施教 的伟大教育理念，跨越过去难以克服的重重阻碍，让教育真正实现 个性化 ，积极改善教学的成效， 复制 *卓越的教师，让优秀教师不再是 稀缺资源 。学校可以更有效地进行教育改革，政府部门也能用更低的成本实现教育公平。在这一刻，我们能够清晰地看到： 一次全新的教育革命正在展开！本书可作为高等院校教育学、教育技术、计算机专业高年级本科生、研究生的教材，也可作为广大教育科技工作者和教育管理者的参考用书。

本套漫画小抄准确解释了机器学习领域的106个重要概念，覆盖从随机森林到神经网络的各种算法。每张漫画小抄介绍一个重要概念，通过简明扼要的语言、易懂易记的插图、简洁明晰的排版布局，生动地呈现了每一个概念的思想内核，能帮助读者快速高效地理解与记忆。 本套漫画小抄适合所有机器学习的爱好者阅读，尤其是那些希望进一步了解机器学习概念的读者，包括高等院校计算机相关专业的大学生、研究生，计算机应用相关领域的研发人员与算法工程师等。

本书主要介绍经典的机器学习算法的原理和改进，以及Python的实例实现。本书的内容可以分成三部分： 部分是机器学习概念篇（第1章），充分介绍机器学习的相关概念，并且对机器学习的各种算法进行分类，以便读者对机器学习的知识框架有整体的了解，从而在后续的学习中更容易接受机器学习涉及的各类算法； 第二部分是Python机器学习基础篇（第2章和第3章），简单介绍Python的基本使用方法、机器学习库scikit learn和人工智能工具集OpenAI Gym； 第三部分是机器学习算法与Python实践篇（第4~19章），对监督学习、无/非监督学习、强化学习三大类常用算法逐一讲解，包括机器学习算法的原理、算法的优缺点、算法的实例解释以及Python的实践应用。 本书适合对人工智能、机器学习感兴趣的读者，希望用机器学习完成设计的计算机或电子信息专业的学生，准备开设机器学

本书提出了网络化多目视觉在线快速检测理论与系统，系统地介绍了机器视觉自动检测领域的知识和技术。本书共分为六章。第1章讲述数字图像与机器视觉技术的发展历程、发展趋势和前景。第2章讲述机器视觉系统的硬件构成，包括相机的分类及主要特性参数、光学镜头的原理与选型、图像采集卡的原理及种类、图像数据的传输方式等。第3章讲述机器视觉成像技术，内容包括工业环境下的灰度照明技术和彩色照明技术，以及LED照明设计技术和三维视觉成像技术。第4章重点讲述机器视觉核心算法。第5章介绍机器视觉软件的开发与实现，包括常用机器视觉工具和软件设计方法。第6章着重讲述视觉测量与检测的工程应用和案例分析。 本书可供从事检测技术、智能设备应用、研究的专业人员参考，也可供高等院校相关专业教学使用。

本书深入剖析机器学习中的线性思维和非线性思维，从基础理论出发，结合经典例子，阐述如何将线性思维和非线性思维巧妙应用于机器学习算法，帮助读者理解数据背后的规律与不确定性。除引言外，全书内容分为7章，包括线性回归中的线性思维、感知机分类中的线性思维、逻辑回归中的线性思维、支持向量机中的线性思维、核方法、高斯核函数的非线性映射作用、深度学习中的非线性。本书适合机器学习领域的工程师、研究员阅读，也可作为计算机科学、统计学、电子工程、计量经济学等领域的技术人员的参考用书。

本书深入剖析机器学习中的概率思维，从基础理论出发，结合经典案例，阐述如何将概率思维巧妙地应用于机器学习算法，帮助读者理解数据背后的规律与不确定性。除引言外，全书内容分为5章，包括贝叶斯定理中的概率思维、朴素贝叶斯算法中的概率思维、极大似然估计和最大后验估计、贝叶斯网络、马尔可夫链和隐马尔可夫模型。本书适合机器学习领域的工程师、研究员阅读，也可作为计算机科学、统计学、电子工程、计量经济学等领域的技术人员的参考用书。

本书是一本Python编程和机器学习零基础入门书。书的内容由Python基础语法和机器学习两部分组成，力求前面所学为后面所用。前半部分，着重介绍了Python语言的输入输出、条件分支、循环、列表、函数、类等，力求 手把手 地帮助读者攻克初学编程的难关，边学边练，使抽象的内容得以在实践中明晰。后半部分，是基于Python语言的机器学习入门，先介绍了机器学习领域常用的工具库NumPy和matplotlib，继而以sklearn为依托讲解了分类、回归、聚类三个经典的机器学习应用场景。经过前面层层铺垫，后带领读者完成一个识别手势的项目，体验机器学习的全过程。本书适合Python编程学习与应用的青少年爱好者阅读，也可作为中小学生Python相关课程的教材。希望读者借由本书进入Python程序设计和人工智能世界的大门，并逐步探寻更深的领域。

本书是一本全面介绍机器学习方法特别是算法的新书，适合初学者和有一定基础的读者。 机器学习可以分成三大类别，监督式学习、非监督式学习和强化学习。三大类别背后的算法也各有不同。监督式学习使用了数学分析中函数逼近方法、概率统计中的极大似然方法。非监督式学习使用了聚类和贝叶斯算法。强化学习使用了马尔可夫决策过程算法。 机器学习背后的数学部分来自概率、统计、数学分析以及线性代数等领域。虽然用到的数学较多，但是最快捷的办法还是带着机器学习的具体问题来掌握背后的数学原理。因为线性代数和概率理论使用较多，本书在最后两章集中把重要的一些概率论和线性代数的内容加以介绍，如果有需要的同学可以参考。另外，学习任何知识，动手练习加深理解的**方法，所以本书的每一章都配备了习题供大家实践和练习。

通过引导孩子探究自己的学习方式和学习过程，初步了解人类智能的基本形式和知识的表现方式；然后通过制作几种遥控机器人和自主控制机器人，掌握机器人智能即人工智能与人类智能的共同模式，从而了解和掌握*基本的人工智能概念和表现形式，包括沟通智能、计算智能和反应智能等。

本书包含代码实践和案例实践，运用OpenCV、PyTorch等框架工具详细讲解中文车牌识别检测、采用三元组的FaceNet人脸识别理论与实践、车道检测的两种深度学习思路及烟雾检测4大实践项目。相关理论可参考《基于深度学习的目标检测原理与应用》一书，从而学以致用、融会贯通。

本书以Python为开发语言，采用理论与实践相结合的形式，系统全面地介绍了机器学习涉及的核心知识。本书共6章，其中第1章介绍机器学习的基础知识，包括机器学习的概念、分类、研究范围、开发环境等，介绍个机器学习案例； 第2、3章介绍机器学习的主要方法： 监督学习与无监督学习，涉及目前机器学习为流行的经典算法和模型，如KNN、朴素贝叶斯、决策树、线性回归、逻辑回归、SVM、神经网络、PCA降维、K Means，每个算法模型都配有代码及可视化演示，让读者能更直观形象地理解机器学习； 第4章介绍机器学习非常重要的数据处理方法： 特征工程，特征工程能进一步提高机器学习算法的性能； 第5章介绍机器学习模型的评估与优化，通过评估判断模型优劣，评估后利用优化方法使其达到生产需求； 第6章介绍机器学习的应用案例，让读者更直观地感受机器学习

本书系统介绍基于新闻语料的俄语连续语音识别方法。全书共分以下几个部分：基于Kaldi设计实现俄语连续语音识别原型系统，使之具备在线识别和离线识别功能，以验证声学模型和语言模型优化算法的有效性，进而为面向特定领域的俄语语音识别实用系统研发提供理论方法、实验数据和关键技术支撑。为了实现上述目标，需要进行如下环环紧扣的操作步骤：俄语语音语料的采集加工处理、俄语文本语料的采集清洗过滤、俄语发音词典的自动预测生成、声学模型建模基本单元（音素集）的确定、声学模型和语言模型的优化等。

本书探究交替方向乘子法在图像处理中的应用,选取了运动模糊图像复原和遥感图像融合两个领域来作细致研究。通过 MATLAB进行仿真实验,利用交替方向乘子法高效求解复杂的凸优化问题,研究遮挡人脸识别的鲁棒性算法,以及人脸图像的类内变化和类间变化与鲁棒性算法的关系。同时,本书还探索高效的分布式优化求解方法。将分布式计算框 CoCoA 应用于机器学习和信号处理的各种问题。 本书适合作用从事机器学习研究的科技工作者、专业技术人员、研究生及高年级本科生的参考书。

《工业机器人运用技术》是“机电一体化技术”丛书之一，主要内容包括工业机器人的基础知识、工业机器人的机械结构、工业机器人控制、工业机器人的传感器及其应用、工业机器人的编程以及生产线和工作站。《工业机器人运用技术》的编写按照由浅入深的原则，介绍了工业机器人的基础知识和实际应用，结合大量图表，力求达到易读易懂。

《机器学习实战：视频教学版》基于Python语言详细讲解机器学习算法及其应用，用于读者快速入门机器学习。本书配套示例源代码、PPT课件、教学视频、教学大纲、习题与答案、作者微信答疑。 《机器学习实战：视频教学版》共分12章，内容包括机器学习概述、Python数据处理基础、Python常用机器学习库、线性回归及应用、分类算法及应用、数据降维及应用、聚类算法及应用、关联规则挖掘算法及应用、协同过滤算法及应用，最后通过3个综合实战项目（包括新闻内容分类实战、泰坦尼克号获救预测实战、中药数据分析项目实战），帮助读者对所学技能进行巩固和提升。本书主要章节都给出了对应的示例及其详细的分析步骤，方便读者从编程中掌握机器学习基础算法及应用。 《机器学习实战：视频教学版》适合机器学习初学者、大数据分析人员和机器学习算法开发工

共融机器人是能够与作业环境、人和其他机器人自然交互、自主适应复杂动态环境并协同作业的机器人。 敏锐体贴型 的自然交互是共融服务机器人的研究热点问题之一。当前迫切需要机器人与人具有交互对话意图的理解能力。本书立足基于深度学习方法的人机理解领域，从人机对话意图理解出发，系统介绍了人机对话中的意图识别、未知意图检测和新意图发现的方法。 本书是国内共融机器人自然交互领域本系统介绍交互对话意图分析的专业书籍，可为读者提供共融机器人研究领域人机对话意图分析的关键技术和基础知识，追踪该领域的发展前沿提供重要的学习和研究参考。