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《四元數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡穩(wěn)定性理論及應用》旨在介紹四元數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡穩(wěn)定性理論及應用的研究現(xiàn)狀、典型模型、常用研究方法.具體內(nèi)容包括四元數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡漸近穩(wěn)定性、四元數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡魯棒穩(wěn)定性、四元數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡μ-穩(wěn)定性及均方穩(wěn)定性、四元數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡Mittag-Leffler穩(wěn)定性、四元數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡Lagrange穩(wěn)定性及H-U穩(wěn)定性、四元數(shù)神

本書探討了AI領(lǐng)域的AIAgent（智能體）和生成式AI的前沿進展，以及這些技術(shù)如何重塑我們的生活和工作方式。本書首先回顧了AI技術(shù)的演變歷程，并強調(diào)了智能體的定義及其在客戶服務、醫(yī)療健康和制造業(yè)等領(lǐng)域的廣泛應用。本書也對智能體與傳統(tǒng)軟件進行了對比，分析了智能體的自主性、適應性和協(xié)作能力。生成式AI的崛起也被特別提及，

本書包含代碼實踐和案例實踐，運用OpenCV、PyTorch等框架工具詳細講解中文車牌識別檢測、采用三元組的FaceNet人臉識別理論與實踐、車道檢測的兩種深度學習思路及煙霧檢測4大實踐項目。相關(guān)理論可參考《基于深度學習的目標檢測原理與應用》一書，從而學以致用、融會貫通。

本書首先介紹機器學習的矩陣代數(shù)基礎(chǔ),包括線性代數(shù)基礎(chǔ)、范數(shù)理論與投影映射、矩陣分解及應用、梯度矩陣;然后介紹機器學習的概率與優(yōu)化基礎(chǔ),包含概率統(tǒng)計與信息論基礎(chǔ)、凸函數(shù)、優(yōu)化理論、迭代算法;最后介紹幾個經(jīng)典的機器學習模型.閱讀本書需要微積分、線性代數(shù)和概率論與數(shù)理統(tǒng)計的基礎(chǔ)知識.

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掌握AI寫作，就可以輕松寫出高質(zhì)量職場文章。本書通過對國內(nèi)外多款AI寫作工具的簡單介紹，旨在幫助讀者快速掌握AI職場文章的寫作方法。本書共九章，分別介紹AI寫作工具、AI優(yōu)化簡歷、職場入門AI寫作、AI項目策劃、AI項目復盤、AI高效辦公、AI高效溝通、讓職場更輕松的軟件和AI職場視頻剪輯等內(nèi)容。 本書適合職場新老員工

本書選取當下大熱的AIoT（人工智能物聯(lián)網(wǎng)）為應用場景，以NVIDIAJetsonNano為硬件平臺，系統(tǒng)介紹了人工智能的開發(fā)知識，重點講解了人工智能中邊緣計算技術(shù)的應用。首先介紹了NVIDIAJetsonNano開發(fā)平臺和開發(fā)環(huán)境的配置，然后通過具體的案例介紹了人工智能邊緣計算在物體檢測、深度學習等領(lǐng)域的應用。本書適

本書主要介紹控制系統(tǒng)的基礎(chǔ)知識和設(shè)計方法。全書首先介紹了控制系統(tǒng)的基本概念，然后論述了控制系統(tǒng)的微分方程和傳遞函數(shù)等數(shù)學模型的建立和等效簡化方法。在系統(tǒng)分析方面，主要介紹了控制系統(tǒng)的時域分析法、根軌跡分析法和頻域分析法。在系統(tǒng)設(shè)計方面，主要介紹了串聯(lián)校正技術(shù)和PID控制技術(shù)。在計算機控制技術(shù)方面，論述了連續(xù)信號的采樣過

隨著大語言模型的快速發(fā)展，語言AI已經(jīng)進入了新的階段。這種新型的語言AI模型具有強大的自然語言處理能力，能夠理解和生成人類語言，從而在許多領(lǐng)域中都有廣泛的應用前景。大語言模型的出現(xiàn)將深刻影響人類的生產(chǎn)和生活方式。本書將介紹提示工程的基本概念和實踐，旨在幫助讀者了解如何構(gòu)建高質(zhì)量的提示內(nèi)容，以便更高效地利用大語言模型進行