《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。

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

本书由神经网络的原理和神经网络的应用两部分组成。部分阐述了当前*体表性的几种神经网络模型，如前馈多层神经网络、反馈神经网络、自组织神经网络和混沌神经网络的结构、特点和学习算法。第二部分介绍了神经网络在系统辨识、自动控制、神经网络控制混沌等方面的应用。 本书可作为自动控制、电路与系统、计算机、信息处理、物理等专业的研究生教材和高年级本科生选修课教材，也可供有关科研人员参考。

基于语料库统计的机器翻译模式把机器翻译分为翻译模式和语言模式两种处理过程，作者尝试把人工神经网络技术应用于两种模式的处理，使之应用于机器翻译的全过程，是一项创造性工作，作者采用神经元自学习的方法，从少量实例开始，系统通过自学习建立机器词库和对应的译文，本研究实验证明对于确定的领域，该系统可以输出相当通顺的目的语，这种用分布式神经网络体系解决翻译模式的训练，较好地解决了单一网络学习能力有限的问题，对神经网络语言处理技术开发了新思路，有相当意义。 作者在应用神经网络处理语言模式方面，也提出了新的解决方案，改变了以往神经网络以复杂句法、语义特征为训练对象的普遍做法，采用词性标注为训练对象，以自创的一套词语移动符号基为训练目标的神经网络处理方法，是一种独特的处理方法，虽然作者指出

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

《神经网络结构优化方法及应用》作为一种人工智能领域的新技术，具有优越的非线性映射能力。神经网络以其在模式识别、系统建模等方面的卓越性能，已经广泛应用于许多行业，发挥了很好的作用。 本书从RBF网络训练算法、结构分解、结构优化、样本选取等几方面入手，分析了提高神经网络泛化能力和收敛速度的途径与实现方法，提出了快速资源优化网络（FRON）算法、基于粗糙集理论的RBF网络剪枝（RS-RBF）算法、基于多Agent系统设计原理的神经网络结构设计算法（MANN方法），并介绍了神经网络在热工过程预测控制以及设备故障诊断中的应用，结合现场运行及实验数据，给出了应用实例。本书的后还提供了利用MATLAB软件编写神经网络优化算法的实例，具有较高的实用性。 《神经网络结构优化方法及应用》可供从事神经网络设计与应用的工程技术人

《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》（第二册）主要向小读者们对小车、小车运动、传感器进行介绍，对小车巡线进行学习和练习，对失控产生认识和控制进行介绍，体验高级的控制方法。同学们体验高级的控制策略，自己学习实现这种策略，并复习本学期知识，综合