本書聚焦人工智能發(fā)展的趨勢性特征，為我國人工智能的發(fā)展提供參考依據(jù)。書稿圍繞以下六個(gè)方面展開：第一，關(guān)注人工智能的理論與技術(shù)，探索人工智能領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀和趨勢，以及人工智能關(guān)鍵技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢；第二，圍繞人工智能發(fā)展的環(huán)境，研究產(chǎn)業(yè)政策和區(qū)域環(huán)境對(duì)人工智能發(fā)展的影響；第三，以人工智能企業(yè)為對(duì)象，研究人工智能上市企業(yè)

本書主要介紹了智慧城市與智能電網(wǎng)中物聯(lián)網(wǎng)通信的概念、框架結(jié)構(gòu)和感知層信號(hào)檢測技術(shù)；詳細(xì)闡述了先進(jìn)信道編碼——Turbo碼和LDPC碼編、譯碼基本原理及各種譯碼算法，重點(diǎn)介紹了LDPC碼的軟判決譯碼算法；詳細(xì)給出了適用于智能電網(wǎng)感知層信息可靠傳輸?shù)腎EEE802.15.4g協(xié)議O-QPSK調(diào)制物理層非相干檢測技術(shù)；基于I

多智能體系統(tǒng)的協(xié)調(diào)控制近年來受到許多研究者的關(guān)注，由于實(shí)際工程應(yīng)用中，被控系統(tǒng)往往具有不確定性、復(fù)雜性和非線性的特點(diǎn)，建立精確的數(shù)學(xué)模型，進(jìn)行精準(zhǔn)的系統(tǒng)控制并非易事�；�于此，本書對(duì)部分復(fù)雜情形下多智能一致性問題展開深入研究，介紹了有領(lǐng)航者和無領(lǐng)航者的情形下受擾多智能體系統(tǒng)的魯棒一致性控制問題，具有通信時(shí)滯的高階多智能體

本書旨在全面闡述ChatGPT作為一種人工智能技術(shù)，如何影響和改變了我們的生活和工作方式。從技術(shù)原理到實(shí)際應(yīng)用，從道德倫理到行業(yè)影響，書中深入探討了ChatGPT所帶來的機(jī)遇和挑戰(zhàn)，以及它在全球范圍內(nèi)的普及和發(fā)展。最后，通過展望ChatGPT的潛力與前景，作者試圖揭示人工智能如何引領(lǐng)新一波未來趨勢，并為讀者提供對(duì)這一領(lǐng)

本書一章一個(gè)生活主題,涵蓋中老年人衣食住行、尋醫(yī)問藥、學(xué)習(xí)娛樂等方面,并配二維碼,便于攜帶查詢,通過圖解+視頻演示的方式幫助老年人更好使用智能設(shè)備,開啟老年人的幸福生活。為響應(yīng)國務(wù)院辦公廳于2020年印發(fā)的《關(guān)于切實(shí)解決老年人運(yùn)用智能技術(shù)困難的實(shí)施方案》精神,以及全國老齡辦開展的“智慧助老”行動(dòng),中國老年大學(xué)協(xié)會(huì)特別策

本書結(jié)合國內(nèi)外人工智能的發(fā)展和最新應(yīng)用技術(shù),在闡述人工智能基本原理的基礎(chǔ)上,全面解析了人工智能實(shí)現(xiàn)技術(shù),并對(duì)其發(fā)展進(jìn)行了研究,反映了國內(nèi)外人工智能研究領(lǐng)域的進(jìn)展和發(fā)展方向。主要內(nèi)容包括知識(shí)表示技術(shù)、知識(shí)推理技術(shù)、模糊邏輯技術(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、遺傳算法、專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、分布式人工智能與群體智能優(yōu)化算法等。

本書首先介紹了人工智能的基本概念、知識(shí)表示和問題求解、自動(dòng)規(guī)劃求解系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理技術(shù)、智能信息處理技術(shù)、分布式人工智能和Agent技術(shù)、知識(shí)發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘等,然后闡述了人工智能算法基礎(chǔ)知識(shí)、遺傳算法、粒子群算法、蟻群算法、人工魚群算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、模糊系統(tǒng)、專家系統(tǒng)等。

本書共9章，內(nèi)容包括近年來作者在Clifford代數(shù)上的模糊運(yùn)算與時(shí)標(biāo)上Clifford代數(shù)的緊幾乎自守函數(shù)理論及應(yīng)用方面的最新研究成果，主要包括概周期時(shí)標(biāo)上的緊幾乎自守函數(shù)的定義及基本性質(zhì)，在Clifford代數(shù)上的模糊運(yùn)算的定義及相關(guān)性質(zhì)以及時(shí)標(biāo)上Clifford值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的概周期解、偽概周期解、加權(quán)偽概周期解

本書通過理論講解與應(yīng)用實(shí)例相結(jié)合的項(xiàng)目式任務(wù)式編排，展示了機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)方法和模型，注重實(shí)踐過程，為讀者后續(xù)學(xué)習(xí)打下基礎(chǔ)。本書基于Python語言總結(jié)了回歸、分類、聚類三種分析方法，主要內(nèi)容包括線性回歸、邏輯斯特回歸、樸素貝葉斯分類、決策樹分類、隨機(jī)森林、支持向量機(jī)、KNN分類和K均值聚類共八個(gè)任務(wù)，并附有相關(guān)程序代碼

機(jī)器學(xué)習(xí)作為實(shí)現(xiàn)人工智能的方法，是一種讓計(jì)算機(jī)具備學(xué)習(xí)能力的數(shù)理技術(shù)。本書就以Python為工具，結(jié)合實(shí)例和代碼分析對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)中的異常檢測和系列數(shù)據(jù)分析技術(shù)進(jìn)行了詳細(xì)解說。其中前半部分介紹了基本的分類器和預(yù)測器的使用方法，以便讀者能夠順利地進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐。后半部分以作者的研究經(jīng)驗(yàn)為基礎(chǔ)，介紹了一些應(yīng)用于實(shí)際問題的例子