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這是一本人人都需要的AI提效指南。它以Manus、扣子空間、秒噠、AutoGLM沉思等通用智能體為工具，從工作和生活中的高頻應用場景出發(fā)，介紹了如何借助通用智能體為工作提效，為生活增色。本書介紹了主流通用智能體的使用方法，總結了簡單易用的通用智能體提示詞編寫技巧，并通過豐富實用的案例，提供了高效的通用智能體使用方案。本

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本書系統(tǒng)地闡述了微積分在人工智能領域的核心作用，從基礎理論到實際應用，內容豐富且深入。全書共13章，涵蓋微積分概述、函數(shù)與極限、導數(shù)與微分、積分及其應用、多元微積分等基礎知識，同時深入探討了數(shù)據(jù)預處理、構建網(wǎng)絡模型、模型優(yōu)化、模型評估與解釋等核心技術，并延伸至自然語言處理、計算機視覺、推薦系統(tǒng)和強化學習等前沿應用場景。

本書深入探討了人工智能繪畫技術StableDiffusion的應用與原理，帶領讀者與AI合作，并通過提示詞控制 內容生成。書中詳細介紹了AI繪畫技術的發(fā)展歷程、基本概念、工作流程及與圖像生成相關的深度學習模型。 通過案例分析，作者展示了如何使用StableDiffusion進行圖像創(chuàng)作，包括調整參數(shù)、使用Control

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本書以食品行業(yè)的大數(shù)據(jù)分析為核心，介紹了機器學習的基礎理論、關鍵技術及其在食品行業(yè)的具體應用案例，旨在培養(yǎng)學生和專業(yè)人士在食品數(shù)據(jù)分析領域的實際操作能力和創(chuàng)新思維。本書共分為9章，主要內容包括：Python數(shù)據(jù)分析與可視化基礎、特征工程、機器學習中的聚類算法、線性模型、概率模型、核方法與核函數(shù)、決策樹與集成學習，以及深

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本書講解工業(yè)機器人運動學參數(shù)標定和控制參數(shù)智能優(yōu)化方法，即通過辨識精確的模型參數(shù)，配置恰當?shù)目刂茀��?shù)，提高工業(yè)機器人的運動控制性能，推動工業(yè)機器人高自動化、高智能化轉型升級；闡釋了面向工業(yè)機器人參數(shù)優(yōu)化的典型智能計算方法、基于粒子群算法的機器人末端測量儀器參數(shù)標定方法、基于LSM-PSO算法的機器人運動學參數(shù)標定方法、

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