人工智能技術是目前各能源應用領域必不可少的新型輔助技術。本書將從能源行業(yè)出發(fā)，詳細闡述人工智能在交通、電力、建筑和工業(yè)等各能源系統(tǒng)中的應用現(xiàn)狀，探討人工智能與不同的能源載體與能源終端(交通運輸、電力系統(tǒng)、智能建筑和工業(yè)制造等)深度融合的發(fā)展趨勢。本書共7章，第1章和第2章分別對人工智能的基礎知識和能源產(chǎn)業(yè)的技術變革進行

一本面向非專業(yè)讀者的人工智能科普圖書，由復旦大學計算機系教授錢振興撰寫。秉持著“沒有數(shù)學公式，用白話描述”原則，分四章向大眾普及人工智能知識體系和運用方法：一、一連串科學探索之問啟發(fā)你形成對人工智能核心概念的認識與思考；二、一大批科學家的故事引領你領略全世界人工智能發(fā)展歷史；三、一系列貼近生活的問題讓不具備AI知識的你

“人工智能與醫(yī)衛(wèi)英語”教材體現(xiàn)了醫(yī)科院校新醫(yī)科英語教學“面向學生、面向世界、面向未來”宗旨，服務于國家發(fā)展戰(zhàn)略、學校辦學目標、院系人才培養(yǎng)目標和學生個性化發(fā)展的需求，把學科專業(yè)的內(nèi)容融入于醫(yī)科英語教學中，讓醫(yī)科英語教學融入到學生專業(yè)知識結構中。教材以教育部關于深化本科教育教學改革全面提高人才培養(yǎng)質(zhì)量的意見(教高〔201

本書是一本人工智能通識課程教材，系統(tǒng)闡述了多模態(tài)人工智能的基礎理論、關鍵技術及應用場景，深入分析了多模態(tài)學習、多模態(tài)訓練、多模態(tài)大模型、多模態(tài)理解、多模態(tài)檢索、多模態(tài)生成、多模態(tài)推理、多模態(tài)交互、多模態(tài)安全與可信等核心技術，旨在提供一個清晰、全面的多模態(tài)人工智能的知識體系，幫助讀者更好地理解和應用多模態(tài)人工智能技術。本

在生成式人工智能的時代，我們見證了模型推理對存儲空間和計算能力的巨大需求，這對大語言模型和視覺生成模型的實際應用提出了前所未有的挑戰(zhàn)。在這樣的背景下，高效模型壓縮和模型設計技術顯得尤為重要，它們是降低模型計算和存儲需求的關鍵，使得模型的快速部署和高效運行成為可能。本書系統(tǒng)地介紹了高效模型壓縮和模型設計的方法，在編寫上兼

本書是關于神經(jīng)網(wǎng)絡與機器學習的經(jīng)典教材，完整、詳細地討論了各個主題，并且包含了相關的計算機實驗。全書共16章，主要內(nèi)容包括神經(jīng)網(wǎng)絡的定義、Rosenblatt感知器、回歸建模、最小均方算法、多層感知器、核方法和徑向基函數(shù)網(wǎng)絡、支持向量機、正則化理論、主成分分析、自組織映射、信息論學習模型、源于統(tǒng)計力學的隨機方法、動態(tài)規(guī)

個性化推薦作為一種重要的信息過濾技術，廣泛應用于電子商務、社交服務以及基于位 置的服務等領域，隨著數(shù)據(jù)量的爆炸式增長，原有的推薦算法存在執(zhí)行效率低和數(shù)據(jù)稀疏性等問題。為了解決原有推薦算法存在的問題，本書提出了3種新的算法，分別是基于三維項集矩陣和向量的頻繁項集挖掘算法、融合懲罰因子和時間權重的協(xié)同過濾算法以及基于用戶屬

本書是關于AIGC（生成式人工智能）技術與作品美學定義方向的探索指南，旨在從美學定義的視角，為創(chuàng)作者提供審美要素、風格要素與應用方向要素的系統(tǒng)指導。在AIGC技術迅速發(fā)展的今天，本書強調(diào)技術僅是工具，真正的創(chuàng)新源于對美學的深刻理解和高水準的創(chuàng)意思考，我們旨在培養(yǎng)讀者形成優(yōu)秀的美學定義能力，以指導AI生成更高水平、更具深

機器學習是近年來非常熱門的學科，R語言經(jīng)過一段時間的發(fā)展也逐漸成為主流的編程語言之一。本書結合機器學習和R語言，面向機器學習實踐，不僅介紹了機器學習和R語言的基礎知識，而且介紹了如何借助不同的算法來進行模型分析，以及這些算法在R語言中的實現(xiàn)方式。通過閱讀本書，讀者可以快速了解機器學習和R語言的必備知識，掌握機器學習的實

本書全面介紹了機器學習的基礎知識和主要技術以及其應用，全書共10章，首先對機器學習進行概述，并介紹機器學習的相關算法，如回歸算法、分類算法、結構化學習、無監(jiān)督學習；接著對機器學習聚類算法、深度學習、強化學習等算法原理及實現(xiàn)過程進行了簡要介紹，以便于實際應用分析；最后介紹自然語言處理、推薦系統(tǒng)原理，并通過兩個案例讓讀者認