208個(gè)干貨技巧，幫助您從入門(mén)到精通ChatGPT的案例應(yīng)用。208集教學(xué)視頻，手機(jī)掃碼即可邊看邊學(xué)，助您速成ChatGPT提問(wèn)高手。隨書(shū)贈(zèng)送：243款素材效果+247組AI繪畫(huà)提示詞。書(shū)中穿插兩條線，對(duì)AI提問(wèn)和熱門(mén)提示詞進(jìn)行詳細(xì)介紹。一條技巧線：介紹了ChatGPT的基礎(chǔ)用法、提問(wèn)框架和高效提問(wèn)的方法，幫助讀者快速

作為《自動(dòng)控制原理》（第二版）（孫優(yōu)賢主編，書(shū)號(hào)：978-7-122-42524-9）的配套學(xué)習(xí)輔導(dǎo)書(shū)，本書(shū)緊緊圍繞自動(dòng)控制原理的知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行編寫(xiě)，內(nèi)容與體例均方便讀者自學(xué)。全書(shū)由9章正文與附錄組成。正文的9章與配套教材完全一致，分別為：概述、連續(xù)時(shí)間控制系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型、線性系統(tǒng)的時(shí)域分析法、連續(xù)時(shí)間控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性與穩(wěn)

OpenCV是一個(gè)開(kāi)源、跨平臺(tái)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)，近年來(lái)成為了初學(xué)者快速入門(mén)計(jì)算機(jī)視覺(jué)的首選工具之一。本書(shū)旨在讓讀者快速實(shí)現(xiàn)從入門(mén)到掌握這一工具。本書(shū)首先通過(guò)編寫(xiě)實(shí)用案例來(lái)描述OpenCV圖像處理的過(guò)程，圍繞案例，解析在圖像處理過(guò)程中所使用的功能函數(shù)，說(shuō)明其中參數(shù)調(diào)用配置、使用函數(shù)的原理及其應(yīng)用的場(chǎng)景，并且解析函數(shù)調(diào)用的細(xì)

本書(shū)較為系統(tǒng)地講解了人工智能繪畫(huà)軟件StableDiffusion的基本使用方法，內(nèi)容覆蓋安裝、設(shè)置StableDiffusion的方法，使用文生圖與圖生圖功能生成圖像時(shí)各個(gè)參數(shù)的意義，利用ControlNet精準(zhǔn)控制圖像的技巧，以及自己動(dòng)手訓(xùn)練LoRA以批量生成定制的個(gè)性化圖像的要點(diǎn)等諸多技術(shù)含量非常高的內(nèi)容�？紤]到

在當(dāng)今的自動(dòng)駕駛和智能交通系統(tǒng)領(lǐng)域，視頻車(chē)道線檢測(cè)技術(shù)扮演著至關(guān)重要的角色。本書(shū)將帶您深入探索這一領(lǐng)域，揭示如何使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)精確、魯棒和實(shí)時(shí)的車(chē)道線檢測(cè)。本書(shū)全面系統(tǒng)地介紹了基于深度學(xué)習(xí)的視頻車(chē)道線檢測(cè)技術(shù)，包括基于深度學(xué)習(xí)的車(chē)道線檢測(cè)理論基礎(chǔ)、基于SwinTransformer的車(chē)道線檢測(cè)技術(shù)、基于深度混合

本教材以機(jī)器人運(yùn)動(dòng)規(guī)劃為控制對(duì)象，系統(tǒng)的介紹了機(jī)器人控制技術(shù)中微體系結(jié)構(gòu)集成電路的設(shè)計(jì)與應(yīng)用知識(shí)，包含了國(guó)內(nèi)外領(lǐng)先性的技術(shù)理論和實(shí)踐案例，適用于電子信息本科和研究生的機(jī)器人控制和微電子制造領(lǐng)域擴(kuò)展知識(shí)和技能培養(yǎng)。主要包括以下部分內(nèi)容：機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)基礎(chǔ)、機(jī)器人感知系統(tǒng)、機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)、微體系結(jié)構(gòu)集成電路設(shè)計(jì)、基于FP

本書(shū)首先進(jìn)行虛擬現(xiàn)實(shí)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)簡(jiǎn)介，接著以VR/AR智能建模為主線，第一部分介紹基于單張圖片的基于單張圖片的廣義柱形物體三維建模技術(shù)、基于單帳圖像的室內(nèi)場(chǎng)顥三維建模、基于正面圖片的三維人臉快速建模技術(shù)；第二部分闡述基于稀疏柔性傳感器的三維人體重建、三維模型格式轉(zhuǎn)換引擎技術(shù)；第三部分基于中軸變換建模方面，包括動(dòng)態(tài)網(wǎng)格與稀

數(shù)系的擴(kuò)充始終貫穿于數(shù)學(xué)理論的發(fā)展之中. 本書(shū)利用交互式定理證明工具Coq,在Morse-Kelley公理化集合論形式化系統(tǒng)下, 給出中國(guó)科學(xué)與技術(shù)大學(xué)汪芳庭教授在其《數(shù)學(xué)基礎(chǔ)》中采用算術(shù)超濾分?jǐn)?shù)構(gòu)造實(shí)數(shù)的機(jī)器證明系統(tǒng),包括超濾空間與算術(shù)超濾的基本概念、超濾變換以及用算術(shù)超濾構(gòu)造算術(shù)模型的形式化實(shí)現(xiàn),構(gòu)建了非標(biāo)準(zhǔn)實(shí)數(shù)模

本書(shū)針對(duì)多源多維數(shù)據(jù)的匯聚融合、數(shù)據(jù)安全體系以及征信體系闡述了相關(guān)研究成果，主要包括：原位虛擬大數(shù)據(jù)中心平臺(tái)體系、大數(shù)據(jù)感知與勘探技術(shù)、多源多維數(shù)據(jù)融合計(jì)算技術(shù)、基于多模型融合的信用評(píng)估技術(shù)、全生命周期的數(shù)據(jù)安全體系架構(gòu)與關(guān)鍵技術(shù)、數(shù)據(jù)安全體系架構(gòu)的測(cè)試與評(píng)估技術(shù)，以及基于信用評(píng)估的金融交易風(fēng)險(xiǎn)防控系統(tǒng)和多源多維大數(shù)據(jù)

本書(shū)主要包含以下內(nèi)如：最優(yōu)化問(wèn)題的簡(jiǎn)介，凸分析基礎(chǔ)，無(wú)約束優(yōu)化的理論及線搜索算法框架，信賴(lài)域算法，線搜索收斂性分析及收斂速度分析，半光滑牛頓算法，共軛梯度算法，約束優(yōu)化理論及延伸理論，罰方法，增廣拉格朗日算法及算法在實(shí)際問(wèn)題(支持向量機(jī)模型、超圖匹配)中的應(yīng)用。本書(shū)對(duì)知識(shí)點(diǎn)的分析緊密結(jié)合當(dāng)前研究前沿問(wèn)題，并通過(guò)對(duì)應(yīng)用問(wèn)

《跟世界冠軍一起玩：VEXGO機(jī)器人搭建與編程》是一本專(zhuān)為兒童打造的趣味機(jī)器人圖書(shū)。書(shū)中詳細(xì)介紹了VEXGO機(jī)器人的產(chǎn)品特點(diǎn)、硬件組成、編程環(huán)境、編程技巧以及10個(gè)經(jīng)典有趣的搭建案例，讓孩子們?cè)趧?dòng)手實(shí)踐的過(guò)程中，輕松掌握VEXGO機(jī)器人搭建和編程的基本技能。此外，本書(shū)還介紹了VGOC競(jìng)賽的相關(guān)內(nèi)容，鼓勵(lì)孩子們挑戰(zhàn)自我，

人類(lèi)正在面臨數(shù)字技術(shù)帶來(lái)的全面變革！不僅衣食住行離不開(kāi)互聯(lián)網(wǎng)，就連工作、學(xué)習(xí)和生活，也離不開(kāi)手機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)，手機(jī)已經(jīng)成為每個(gè)人生活中形影不離的“體外器官”！不僅如此，人工智能的快速發(fā)展，正在推動(dòng)社會(huì)各行各業(yè)發(fā)生新一輪變革。這一輪新的技術(shù)變革不僅影響到所有的學(xué)科領(lǐng)域，還直接挑戰(zhàn)了傳統(tǒng)的哲學(xué)認(rèn)識(shí)論，顛覆了傳統(tǒng)的人類(lèi)思想和認(rèn)知

本書(shū)針對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)存在學(xué)習(xí)效率低、泛化能力差、易出現(xiàn)過(guò)擬合和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)（主要指隱節(jié)點(diǎn)數(shù)選擇）的理論依據(jù)不足等基本問(wèn)題，在分析BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和樣本集的復(fù)雜性對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)泛化能力影響的基礎(chǔ)上，提出用"廣義"復(fù)相關(guān)系數(shù)Rn新概念定量描述包括樣本數(shù)量和樣本質(zhì)量在內(nèi)的樣本集的復(fù)雜性；建立用含參數(shù)的檢測(cè)誤差E2表示BP網(wǎng)絡(luò)泛化能力的定

本書(shū)內(nèi)容涵蓋數(shù)據(jù)科學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)，介紹了數(shù)據(jù)科學(xué)的工作流程，包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)整理和探索、數(shù)據(jù)可視化和數(shù)據(jù)建模預(yù)測(cè)等技術(shù)，并通過(guò)文本、圖像、語(yǔ)音等前沿應(yīng)用，引入人工智能技術(shù)在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用的新成果。全書(shū)設(shè)計(jì)收集了多個(gè)數(shù)據(jù)分析案例，采用Python及相關(guān)科學(xué)計(jì)算工具包介紹數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)的方法，幫助讀者通過(guò)實(shí)際應(yīng)用理解數(shù)據(jù)科學(xué)

本書(shū)圍繞高光譜遙感圖像智能分類(lèi)與檢測(cè)這一主題，著重介紹以機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等為代表的智能新方法和新技術(shù)在高光譜圖像分類(lèi)與檢測(cè)中的應(yīng)用，反映該領(lǐng)域目前最新研究成果與趨勢(shì)，突出先進(jìn)性和前瞻性。本書(shū)在介紹智能算法基本原理的同時(shí)，注重闡述算法與應(yīng)用問(wèn)題的機(jī)理性結(jié)合，突出啟發(fā)性和實(shí)用性。

本書(shū)針對(duì)現(xiàn)有圖像融合模型缺乏感知圖像間差異信息能力、不能根據(jù)認(rèn)知差異調(diào)整融合策略等問(wèn)題，將擬態(tài)章魚(yú)的擬態(tài)特性引入到圖像融合中，提出圖像擬態(tài)融合的思想。圖像擬態(tài)融合是一種新的智能仿生信息處理的理論和方法，其不企圖給出適用所有圖像融合的方法，也不排除已有融合算法的優(yōu)勢(shì)性能，更不拒絕在融合中引入其他新的理論和方法提升融合自適

圖像融合技術(shù)可將多源圖像的互補(bǔ)特征進(jìn)行綜合，以得到更加完整和準(zhǔn)確的場(chǎng)景描述，從而彌補(bǔ)單一傳感器單幅圖像的不足，是一種廣泛應(yīng)用的圖像預(yù)處理技術(shù)，如多攝像頭拍照、微光夜視、醫(yī)學(xué)診斷、遙感等應(yīng)用領(lǐng)域。本書(shū)以多源圖像融合技術(shù)為主要內(nèi)容，在研究圖像尺度分析、遷移學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)算法與模型的基礎(chǔ)上，針對(duì)多聚焦圖像融合、多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像

《中文版Illustrator2024完全自學(xué)教程（實(shí)戰(zhàn)案例視頻版）》是一本完全針對(duì)零基礎(chǔ)新手的自學(xué)書(shū)籍，以生動(dòng)有趣的實(shí)際操作案例為主，輔助以通俗易懂的參數(shù)講解，循序漸進(jìn)地介紹了Illustrator2024的各項(xiàng)功能和操作方法。全書(shū)共18章，分為3篇：快速入門(mén)篇幫助讀者輕松入門(mén)，更快地制作出完整的作品，可以應(yīng)對(duì)日常工

本書(shū)針對(duì)推薦系統(tǒng)中的二部圖、社交網(wǎng)絡(luò)和知識(shí)圖譜的圖結(jié)構(gòu)模式，研究基于圖表示學(xué)習(xí)的深度推薦系統(tǒng)。通過(guò)挖掘圖信息中的隱性關(guān)系和高階關(guān)系，使用圖學(xué)習(xí)的方式探索用戶(hù)和產(chǎn)品的潛在關(guān)聯(lián)，彌補(bǔ)相關(guān)推薦系統(tǒng)研究在挖掘用戶(hù)之間或者產(chǎn)品之間隱性關(guān)系方面的不足，形成一系列合理而且有效的推薦技術(shù)。增加推薦系統(tǒng)輸入的多樣性，運(yùn)用社交網(wǎng)絡(luò)和知識(shí)圖

本書(shū)主要介紹機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)的概念、原理、視覺(jué)系統(tǒng)組成、數(shù)字圖像處理算法及視覺(jué)應(yīng)用，共分為三部分：第一部分快速入門(mén)，介紹了機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)的組成、圖像采集系統(tǒng)；第二部分圖像處理算法，介紹了視覺(jué)圖像處理相關(guān)算法及應(yīng)用；第三部分機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用，介紹了機(jī)器視覺(jué)的典型應(yīng)用案例。全書(shū)理論聯(lián)系實(shí)際，從圖像采集部分開(kāi)始到數(shù)字圖像處理部分，除了