《这就是ChatGPT》ChatGPT是OpenAI开发的人工智能聊天机器人程序，于2022年11月推出。它能够自动生成一些表面上看起来像人类写的文字，这是一件很厉害且出乎大家意料的事。那么，它是如何做到的呢？又为何能做到呢？本书会大致介绍ChatGPT的内部机制，然后探讨一下为什么它能很好地生成我们认为有意义的文本。《ChatGPT：人类新纪元》ChatGPT，如同人类历史上的单向门——火、文字、造纸、蒸汽机、电和计算机一样，标志着人类科技进步的又一重大里程碑。ChatGPT的横空出世惊艳了世界，它不仅点燃了通用人工智能的火花，更预示着我们正步入通用人工智能的新纪元。我们站在这一历史性的时刻，仿佛看见新时代的开端。全球对ChatGPT的广泛关注并不仅仅是因为其高超技术的突破，而是它在通用人工智能进程中所代表的意义。那么，ChatGPT究竟是何方神圣？它的前世今生是怎样的？通用人工智能未来将给世界带来哪些巨变？人类是否会被AI取代而失业？针对这些迫在眉睫的问题，作者广泛收集信息，深入研究，以兼具广度和深度的写作，为我们呈现了一个关于ChatGPT及通用人工智能的全景式解读。同时，书中还为我们展示了中国企业在这场技术变革中所碰到的机遇和挑战。这是一本为所有想深入理解ChatGPT如何塑造未来、如何继续人类探索历程的读者而写的书。

本书以作者团队在随机网络领域的理论创新和应用实践为支撑，全面介绍了复杂体系过程的随机网络模型，主要内容包括随机网络模型要素和结构框架、智能随机网络模型、不确定性随机网络模型，以及卫星通信网络建模和资源管控、复杂体系效能评估、复杂体系可靠性建模、区域产业发展分析等。

本书根据当前的教学改革形势，结合电子技术发展和教学现状而编写，围绕电子元件、电子电路典型应用，介绍电子技术的基本概念和各种电子电路的分析方法。全书共8章，主要内容包括：半导体器件、放大电路、集成运算放大器、直流电源、数字电路基础、组合逻辑电路、时序逻辑电路、数模转换器和模数转换器等内容。全书各节配有探究思考题，各章配有本章总结、自测题和习题，并通过二维码提供扩展阅读内容、Multisim仿真文件及章节习题答案等相关内容。

《极简ChatGPT：如何利用AI提高办公效率》从ChatGPT的使用入手，系统介绍了如何使用它实现Office自动化与数据分析。本书内容丰富，案例详尽，可作为ChatGPT的使用教程与参考手册，适合Office应用人员、数据分析师与项目管理人员阅读。

本书是一本关于自动目标识别评估理论、方法、技术及应用的专著，是作者长期以来科研工作的总结.书中广泛收集了该领域国内外专家的成果，结合作者的研究成果， 提出了一些独立的学术见解. 全书共8 章：第1章回顾ATR 技术发展历程，概述国内外ATR 评估方法， 点明本书特色; 第2 章讨论概率型指标（以识别率为典型代表）的估计; 第3 章讲解如何以识别率为比较准则进行算法的选优和排序; 第4 章阐述多指标的ATR 评估决策方法; 第5 章探讨ATR 的技术有效性，使用DEA 方法进行技术效率评估; 第6 章分析影响ATR 效率的因素， 基于MPI 定量测算影响因素作用;第7 章分析ATR 系统评估结果的可信度问题， 提出若干新的研究成果; 第8 章介绍ATR 评估工具平台并给出应用实例.

本书主要介绍Python编程语言的基础知识和使用Python进行数据爬虫、数据分析与数据可视化的方法，主要内容包括Python安装与IDE选择；Python基础知识；Python运算符与流程控制；函数；面向对象基础；模块；网络数据爬取；数据分析基础；数据可视化。 本书涵盖了Python编程语言的主要应用场景，注重理论知识的学习和实际应用的充分结合。本书提供的PPT、教学视频均为专业公司制作，内容精美，应用价值较高。章节后提供的综合案例和习题可供读者综合复习每章的知识点。 本书可作为高等学校计算机及相关专业Python编程基础、Python编程与科学计算等课程的教材，也可供想学习Python基础知识和使用Python做应用开发的读者做参考使用。

数据科学和机器学习已经深度融合到我们生活的方方面面，而数学正是开启未来大门的钥匙。不是所有人生来都握有一副好牌，但是掌握“数学 编程 机器学习”的知识绝对是王牌。这一次，学习数学不再是为了考试、分数、升学，而是投资时间、自我实现、面向未来。为了让大家学数学、用数学，甚至爱上数学，在创作时，作者尽量克服传统数学教材的各种弊端，让大家学习时有兴趣、看得懂、有思考、更自信、用得着。《统计至简：概率统计全彩图解 微课 Python编程》是“鸢尾花数学大系—从加减乘除到机器学习”丛书中数学版块—“数学三剑客”的第三册，也是最后一本。“数学”板块的第一本《数学要素》是各种数学工具的“大杂烩”，可谓数学基础；《矩阵力量》专门讲解机器学习中常用的线性代数工具；本册《统计至简》则介绍机器学习和数据分析中常用的概率统计工具。《统计至简：概率统计全彩图解 微课 Python编程》的核心是“多元统计”，离不开第二册《矩阵力量》中介绍的线性代数工具。《统计至简：概率统计全彩图解 微课 Python编程》内容又可以归纳为 7 大板块——统计、概率、高斯、随机、频率派、贝叶斯派、椭圆。《统计至简：概率统计全彩图解 微课 Python编程》在讲解概率统计工具时，会穿插介绍其在数据科学和机器学习领域的应用场景，让大家学以致用。《统计至简：概率统计全彩图解 微课 Python编程》读者群包括所有在工作中应用概率统计的朋友，尤其适用于初级程序员进阶、大学本科数学开窍、高级数据分析师、机器学习开发者。

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人工智能驱动的组学挖掘是数据驱动的生物医学研究的支撑技术。组学测序技术逐步向多尺度、跨模态、有扰动等方向发展，但体现出的高维度、高噪声、多模态、标记稀缺等特点，成为制约其有效挖掘的瓶颈。本书面向生命组学数据特点，较为系统和深入地对组学机器学习的主要研究范式、适用场景、分析方法、理论思想进行介绍。结合相应组学挖掘的具体研究案例，向读者展示组学人工智能驱动的生命健康交叉研究的绚烂图景。

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