圖像融合技術可將多源圖像的互補特征進行綜合，以得到更加完整和準確的場景描述，從而彌補單一傳感器單幅圖像的不足，是一種廣泛應用的圖像預處理技術，如多攝像頭拍照、微光夜視、醫(yī)學診斷、遙感等應用領域。本書以多源圖像融合技術為主要內容，在研究圖像尺度分析、遷移學習、深度學習算法與模型的基礎上，針對多聚焦圖像融合、多模態(tài)醫(yī)學圖像

作為普通個體，我們該如何快速切入AI賽道，更好地利用AI工具武裝自己，成為"超級個體”呢？本書給出了答案。本書精選八大領域：編程、設計、辦公、教育、翻譯、營銷、咨詢、自媒體，并通過88個具體案例實操演示了與ChatGPT進行對話的技巧，全面且深入地為讀者展示了利用ChatGPT這個工具大幅提升工作效能的方法。除了提供拿

本書是一本機器學習實用指南，提供從基礎知識到進階技能的全面學習路徑。本書以淺顯易懂的方式介紹了機器學習的基本概念和主要類型，并詳細介紹使用Python及常見的庫進行數據處理和機器學習的實操。此外，介紹了數據預處理的詳細過程，最后通過若干典型案例加深讀者對機器學習的理解。本書適合對機器學習感興趣的初學者，也可作為軟件開發(fā)

ChatGPT、文心一言、MidJourney等AI大語言模型融入了人們的日常工作、學習和生活，學習如何用好新的AI工具已經成為每個人的必修課。但是，對于一些稍微復雜的實際問題，AI大語言模型的回答卻很不穩(wěn)定，經常偏離問題甚至完全錯誤，主要原因就是問題（提示詞）寫得不好。事實證明，使用恰當的提示詞，可以使AI大語言模型

數系的擴充始終貫穿于數學理論的發(fā)展之中. 本書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, 給出中國科學與技術大學汪芳庭教授在其《數學基礎》中采用算術超濾分數構造實數的機器證明系統(tǒng),包括超濾空間與算術超濾的基本概念、超濾變換以及用算術超濾構造算術模型的形式化實現,構建了非標準實數模

本書主要包含以下內如：最優(yōu)化問題的簡介，凸分析基礎，無約束優(yōu)化的理論及線搜索算法框架，信賴域算法，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際問題(支持向量機模型、超圖匹配)中的應用。本書對知識點的分析緊密結合當前研究前沿問題，并通過對應用問

2024年初，一手締造了ChatGPT的OpenAI再發(fā)大招，發(fā)布了其文生視頻大模型Sora�？梢钥隙ǖ卣f，Sora對社會的沖擊不會小于一年前的ChatGPT，Sora的誕生，幾乎讓影視制作行業(yè)一夜變了天，并且正在進一步向短視頻、新媒體、廣告營銷、游戲、醫(yī)療等社會生產和生活的多個領域滲透。《人工智能Sora：機遇&mi

本書的內容共包含八章。第一章分別從學術界、媒體、企業(yè)界、政府等多視角介紹人工智能當前火熱的現狀。第二章介紹了不同人群對人工智能提出的疑問，包括疑問論、懷疑論和恐懼論。第三章主要闡述了人工智能的基本概念，包括來自不同領域的各種不同的觀點和看法。第四章提出了作者對人工智能的獨特見解，包括人腦智能、人腦基本能力模型、機器智能

本書詳細介紹邊緣計算和人工智能技術，主要內容包括邊緣計算與人工智能概述、邊緣計算與人工智能基本開發(fā)方法、邊緣計算與人工智能模型開發(fā)、邊緣計算與人工智能基礎應用開發(fā)、邊緣計算與人工智能綜合應用開發(fā)。全書采用項目式開發(fā)的學習方法，通過貼近日常生活的開發(fā)實例，由淺入深地介紹邊緣計算與人工智能的相關知識。本書中的每個案例均有完

人工智能（AI）已成為世界各地的熱門話題，因為它可以為人類帶來顯著的好處，以及可能隱藏在該技術中的感知和實際危險。在《人工智能風險·回報·未來》：中，KevinChen用清晰簡單的語言闡述了人工智能的許多方面，詳細介紹了人工智能如何給世界的運作方式帶來深刻的變化。人工智能正在交通、物流、醫(yī)學