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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。

本书是中国科协新一代信息技术系列丛书之一。本书内容包括知识表示、知识获取、知识应用三部分。其中，知识表示主要介绍概念表示、知识表示、知识图谱；知识获取主要介绍搜索技术、群智能算法、机器学习、人工神经网络与深度学习；知识应用涉及计算机视觉、自然语言处理、语音处理、专家系统、规划、多智能体系统与智能机器人六部分。力求将人工智能的发展脉络、技术理论、产业成果以翔实的形态展现于人前。除了必要的知识点与宽泛的知识图谱，本书还深入浅出地介绍了有关智能搜索技术、计算机视觉、语言智能、机器人等在内的不同领域的应用实践成果。本书主要面向大学非计算机类的工科专业的高年级学生与研究生，帮助学生了解人工智能的发展过程与基本知识，熟悉人工智能产业的发展现状与市场需求，培养人工智能应用能力。同时，

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。

本书通过正在学习机器学习的程序员绫乃和她朋友美绪的对话，结合回归和分类的具体问题，逐步讲解了机器学习中实用的数学基础知识。其中，重点讲解了容易成为学习绊脚石的数学公式和符号。同时，还通过实际的Python 编程讲解了数学公式的应用，进而加深读者对相关数学知识的理解。

本书紧跟当下AI风口，从AI指令学习出发，详细阐述了什么是AI指令、AI指令的重要性、AI指令的模板、怎么拆解AI指令、怎么创作AI指令，以及怎么让AI指令帮助自己变现、提升工作效率等。书里既有浅显易懂的理论阐述，又有详细的案例拆解，可以让你一看就懂，一学就会，轻轻松松掌握AI使用技能，解决90%的工作、学习和生活难题。 无指令，不AI ，本书从AI的底层逻辑，讲到指令的方法论实操，是一本极具系统化、实操性强的AI指令宝典。

在人工智能的热潮中，也许我们一直过度关注技术的工具性，而忽视了技术的生存性。技术作为一种人类改变世界和分析世界的方法，也逐渐影响着人类对自我的认知。通过统计数据、数字模拟，人类增加了对世界的了解和控制，同时也增加了对技术的怀疑和不确定。特朗普的竞选团队曾充分利用人类对数据的怀疑进行公关。真实和虚构的分界在逐渐溶解。这一点在深伪技术中得到最好的体现。真实的数据被窃取，并用于捏造数字空间中的假象，用户开始相信假象。如果我们不立刻开始反思数字虚拟中蕴含的本质性权力，后果将是灾难性的。

本书的作者约翰 冯 诺伊曼（John von Neumann，1903 1957）是20世纪重要的数学家之一，被后人称为 计算机之父 和 博弈论之父 。 本书是诺依曼在1955 1956年为西里曼讲座而准备的未完成讲稿，是作者对过去十几年在计算机领域所做研究的一个总结性梳理。诺依曼在书中首先概述了模拟计算机和数字计算机的一些基本设计思想和理论基础，然后从数学的角度，主要是逻辑和统计数学的角度，探讨了人脑的神经系统的控制和逻辑结构，对计算机的数学运算和人脑思维的过程进行了比较研究。 本书是计算机和人工智能领域的一篇重要的原始文献，具有高度的前瞻性，为计算机的创新与发展以及机器人的研究指明了方向。

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。

本书先从概率论的基础讲起，然后逐步深入到概率论在机器学习中的应用，最后结合机器学习实战案例，重点介绍了概率论的概念及其在机器学习中的应用。通过本书读者不但可以系统地学习常见概率的相关知识，还能对机器学习开发有更为深入的理解。 本书共10章，涵盖的主要内容：机器学习简介；为什么机器学习需要概率论；概率的定义；集合和事件；独立性；概率的性质；常见的计算概率方法；离散型和连续型概率简介；离散型和连续型概率的期望值、方差和标准差；几种常见的离散型和连续型概率分布；条件概率；联合概率；边缘概率；贝叶斯理论；随机过程简介；马尔可夫链；隐马尔克夫模型；高斯过程；常见的机器学习Python库；机器学习分类算法和回归算法简介；概率论在分类算法和回归算法中的应用；常见的分类算法和回归算法；强化学习简介；有

未来赢家是那些利用机器的力量获得优势的人。工作场所的主导是人还是机器？ 在自动化这场游戏中，机器是助人完成任务，还是取代人类岗位？ 我们将如何以共生方式与机器一起工作？ 世界公司又是如何在这种非常特殊的关系中蓬勃发展的？ 《共生：4.0时代的人机关系》使用不同的全球化组织的案例，探讨了机构、公司、个人和教育提供者将如何在发展变化过程中与新技术无缝集成，为智能自动化、人工智能和机器人技术驱动的未来描绘了图景。

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。

■ 介绍机器学习领域的模型、算法和数据训练。 ■ 了解监督和非监督机器学习算法。 ■ 针对模型使用的数据进行统计验证。 ■ 深入了解商业和科学中使用的线性回归模型。 ■ 使用单层和多层神经网络计算结果。 ■ 介绍基于树的模型的工作原理，以及流行的决策树。 ■ 了解R语言中机器学习的生态环境。 ■ 介绍R语言提供的强大的工具caret包。

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；

《未来可期：与人工智能同行》是一部探讨人工智能的现在和未来，以及人工智能时代的种种难题的作品集。 在ChatGPT横空出世的今天，我们只有了解人工智能，跟上它的脚步，才能不被时代淘汰。家用智能器、数字疗法、具身智能、元宇宙、虚拟人、数字分身 越来越多的新概念已经或即将涌入我们的生活，并切实影响衣食住行的方方面面。作者在书中不仅分析了当前的人工智能发展，更预测在不远的将来，人工智能如何一步步走进和改变我们的生活，如何给我们带来前所未有的便利，又如何给我们带来纷繁复杂的困扰。 人工智能的发展与人类自身的发展是一体两面的关系。作者真正想要预测的并不是人工智能技术会发展成什么样，而是人类会通过人工智能技术发展成什么样。