《DeepSeek实战应用一本通》是一本旨在引领读者全面探索并熟练运用DeepSeek进行多样化创作的实用指南。本书开篇即深入浅出地介绍了DeepSeek的基本情况、功能特点及使用技巧，为初学者扫清认知障碍，并在此基础上循序渐进，围绕学习、生活、工作等多个场景，通过丰富的案例和实操步骤，展示了如何使用DeepSeek进行各类题材的创作。无论是撰写学术论文、编辑工作报告，还是记录生活点滴、进行商业营销，DeepSeek都能成为读者的得力助手。

人工智能凭借其在化学及生物学域中预测精准高、合成效率高的特点，推动了领域内科研人员研究方式的变革，助力化学与生物的加速发展，因此得到了科研人员与企业的大力支持。本书从大众科普的角度，对人工智能在化学、生物领域的应用进行了阐述，内容包括人工智能对化学合成分析、蛋白质结构预测、基因调控、生物集群研究、新材料预测与合成、环境保护的革命性作用及应用，以通俗的语言向大众展示了人工智能为这一领域带来的巨大变化。

内容简介： 《人工智能启蒙》一共六册。图文并茂、深入浅出、生动有趣。内容包括人工智能概览、手机中的人工智能、迷你小车、图像分类与物体检测、计算机视觉、语音识别、无人驾驶、智能数据生成、人工智能在更多行业的运用、智慧校园等。根据小学生的认知规律，以漫画情景引入话题，渐次介绍相关基本知识，使学生对人工智能现有的领域和方向以及常见的相关知识有通识性的认识，同时穿插一些编程小练习和小项目，以及思考题，鼓励学生参与实验，发挥想象力，提升动手能力，养成思考习惯，实现人工智能启蒙。 《人工智能启蒙》（*册）主要向小读者们对人工智能进行介绍，对深度学习以及数据进行、对计算机视觉、对计算机语音识别、对各式各样的机器人、对人工智能的职业规划方向进行了介绍，让小读者们了解GPS定位以及国家自己的北斗

全书分为4章。第一章：介绍了生活中常见的智能博弈，引出了计算机博弈发展历程。第二章：介绍了人工智能第三次浪潮前的几个计算机博弈的标志性事件，阐明了计算机博弈对人工智能发展的推动促进作用，并介绍从阿尔法狗以来的石破惊天式的人机对战，揭秘比阿尔法狗更强悍的人工智能，简要介绍国内计算机博弈的发展。第三章：介绍了计算机博弈的几类关键技术，并以阿尔法狗为实例,简单讲解计算机博弈程序的几个核心算法。第四章：介绍智能博弈的最新进展并提出未来发展方向。本书将面向大学生、企事业工作人员，作为帮助他们了解人工智、计算机博弈的科普读物。

本书从MATLAB仿真及可视化仿真的角度出发，系统地介绍了系统辨识与自适应控制的基本理论和方法。《系统辨识与自适应控制MATLAB仿真》共分6章。第1～5章主要内容为：绪论、系统辨识、模型参考自适应控制、自校正控制（包括广义预测控制）、基于常规控制策略的自校正控制等，每种算法都配有MATLAB仿真程序、仿真结果以及对仿真结果的简要分析；第6章详细介绍了基于可视化编程工具VB和Delphi的系统辨识与自适应控制的仿真技术。 本书内容简练，系统性和实用性强，可作为自动化相关专业高年级本科生和研究生的教材，也可供从事自动控制理论研究及技术应用人员阅读参考。书中所有实例的程序源代码，读者可以到http：//WWW.buaapress.com.cn下载。

本书以影响未来战争形态的人工智能军事应用为背景，以美军人工智能战略发展过程中的智库策源作用为研究对象，通过对兰德公司、新美国安全中心等 智库对美国 、美国国会的影响机制研究，详细剖析美军人工智能战略发展过程中，智库对美军人工智能战略发展问题的观察与研究，对政策议题的推动与设立，在议程进行中的咨询与作证，通过“旋转门”实现思想到政策的转换。从人工智能扩展到量子科技、5G、高超声速等领域的智库策源机制，并对智库在美军军事技术优势形成过程的特点规律和模型机理进行分析。 ，借鉴美国情况，为我国新型特色智库建设和国防科技战略发展提出针对性建议。

信息爆炸的时代,海量数据特征维数高,样本数据及类别多，信息非结构化。如何从海量数据中寻找知识？ 作者利用基于序列构造神经网络的信息处理技术，把高维海量数据信息转换为神经网络的构造，有效地降低了问题规模和时间复杂度，解决传统前馈网络中固定结构神经网络难以训练和网络结构难以确定的问题,得到明显的效果。 《序列构造神经网络与多维数据分析》还将序列构造神经网络应用到房产行业,对现实房产租赁指数多维数据分析进行了探索，显示了该方法的广泛应用前景。

本书系统论述了人工神经网络的主要理论、设计基础及应用实例，旨在使读者了解神经网络的发展背景和研究对象，理解和熟悉它的基本原理和主要应用，掌握它的结构模型和基本应用设计方法，为以后深入研究和应用开发打下基础。为了便于读者理解，本书尽量避免繁琐的推导，加强了应用举例，并在内容的选择和编排上注意到读者初次接触新概念的易接受性和思维的逻辑性。通过对本书的学习，读者将对人工神经网络有一个基本了解，能进行初步应用设计，为以后深入研究和应用开发打下基础。作为扩充知识，本书还介绍了人工神经系统的基本概念、体系结构、控制特性及信息模式。 作者连续6年为电气信息类专业研究生及本科高年级学生开设“人工神经网络理论与应用”课程，在五轮修改讲义和多项科研成果基础上形成此书。本书适合高校电气信息类专业

本书是作者在东南大学多年从事神经网络理论及应用研究教学的基础上编写的神经网络设计研究生课程教材。 本书在介绍常用的神经元模型和权值学习算法的基础上，系统全面介绍了神经网络，尤其是前馈神经网络结构设计的原理和方法。具体内容包括：影响神经网络泛化能力的各种因素，如结构复杂性、样本、初始权值、学习时间、先验知识等；这些因素如何影响神经网络的性能；常用的神经网络结构优化设计方法，包括剪枝算法（权衰减法、灵敏度计算方法、相关性剪枝方法等）、构造算法（级连相关算法、资源分配网络等）、进化方法等；常用的神经网络参数优化设计方法，包括*停止方法、主动学习方法、样本输入中加噪声、神经网络集成等。这些方法绝大部分是目前国内广泛使用的典型的前馈神经网络设计方法。本书介绍了它们的实现原理和仿真例子

本书论述人工神经网络的基本单元、网络结构、几种常用的人工神经网络的算法及其在电力系统中的应用，全书共分九章。前五章介绍人工神经网络的基本原理，对人工神经网络的生物背景、模型、算法进行了介绍，后四章介绍人工神经网络在电力系统负荷预报、稳定分析、系统辨识几个重要领域中的应用，以期抛砖引玉，使人工神经网络这一智能技术能在电力工业中获得更广泛的应用。 本书可供电力工程技术人员参考，也可作为"电气工程及其自动化"专业本科高年级学生和有关专业研究生的教材或教学参考书。

本书的研究就是试图将神经网络、模糊逻辑和遗传算法等三种不同的智能技术有机的结合在一起，旨在建立以遗传进化型模糊神经网络为基础的信用风险评估模型，以期能够对我国银行业和金融机构的风险管理技术水平的提高有所裨益。 本书研究的内容主要是从技术层面角度来探讨评估信用风险时建模的问题，采用智能计算技术(神经网络、模糊逻辑和遗传算法)建立信用风险评估模型，并运用我国上市公司数据对所构建模型的效果进行验证和评价。

本书结合电子信息类课程的特点，介绍了matlab语言在电路、信号与系统、数字信号处理、通信原理课程中的应用。全书共8章。前4章是matlab基础部分，主要介绍了matlab语言的开发环境、基本语法、计算功能、编程基本方法和绘图功能；后4章讲述了matlab在电子信息类课程中的应用。其中第5章介绍了matlab在电路分析中的应用；第6章介绍了matlab在信号与系统中的各种分析处理函数，重点介绍matlab在变换域分析中的应用；第7章介绍了matlab在数字信号处理中的应用，重点介绍离散傅里叶变换和数字滤波器；第8章介绍了matlab在通信原理中的应用，说明了如何使用matlab语言实现不同传输系统的建模仿真。 本书实例丰富，针对性强，可作为电子信息类专业及其相关专业的本科生和研究生学习专业知识的辅助教材和参考书，也可供相应的工程技术人员参考使用。

本书以信号与信息处理、模式识别与智能系统等学科为背景，介绍 本书内容深入浅出，语言通俗易懂。在每章后，结合本章的关键问题给出了思考与讨论题目，以引起读者对这些问题更多地关注或者在教学环节中进行讨论。 本书可作为本科高年级学生和硕士生教材，也可供相关专业技术人员自学参考。