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本书介绍稀疏表示学习理论与相关应用。第1章概述信号稀疏性与压缩感知的关系、压缩感知的研究内容。第2章介绍稀疏概念与稀疏表示数学模型。第3章介绍小波变换、脊波变换及曲波变换。第4章讨论信号重构的确定性与概率性证明。第5章讨论稀疏表示字典学习。第6章讨论LASSO模型及其应用。第7章讨论Dantzig选择器理论。第8章讨论稀疏贝叶斯分类模型。第9章分析次梯度优化方法、阈值迭代方法、交替方向乘子法、坐标下降法等。第10章分析Lq优化近似计算方法。第11章分析稀疏子空间聚类算法。第12到14章探讨稀疏表示在人脸检测与识别、运动检测、非负矩阵分解等中的相关应用。本书可作为人工智能、模式识别、图像信息处理与计算机以及应用数学等相关专业的本科大学生和研究生的参考书。

本书主要对安川工业机器人的相关基础知识、手动操纵技巧、运动指令编程应用、通用I/O信号操作与编程应用、数学指令和流程控制类指令综合编程应用、区域干涉功能等进行了详细介绍，并通过曲线轨迹编程、九宫格码垛编程等案例进行综合应用讲解。每章后留有练习题，并在附录给出了练习题答案。本书可供工业机器人专业学生使用，也可供从事工业机器人操作与编程的技术人员参考。

移动机器人是智能机器人的重要形态之一，在各行各业都有广泛的应用前景。机器人操作系统（ROS）是无人驾驶领域所涉及的关键技术平台。本书内容将围绕移动机器人展开，首先讲解ROS的基本原理和开发方法，然后介绍智能移动机器人的控制原理与传感器应用，接下来通过丰富的案例讲解机器人视觉处理、建图导航、语音交互等核心应用的开发方法，最后通过自动驾驶场景下的综合实践提高移动机器人的开发者综合应用的开发能力，做到融会贯通。

本书旨在探讨 AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）的发展历程、应用范围及其对社会和个人的影响，从而帮助读者深入了解并应用人工智能技术。本书共分为8章。第1章介绍了ChatGPT和AIGC的发展历史，以及核心技术的演进与应用。第2章详细探讨了ChatGPT的特点、功能，以及它在文科和理科领域的应用。第3章深入介绍了ChatGPT及其他AIGC对个人的赋能，包括原理、成本、应用场景、高质量答案的提问技巧，以及如何利用ChatGPT进行编程。此部分还提到了AIGC时代下的职业规划。第4章重点介绍了AIGC在创意领域的应用，特别是Midjourney工具的使用。第5章讲解了如何使用 AIGC 技术来创建数字人分身，使他们能够说话、唱歌，甚至成为主播。第6章强调了AIGC如何赋能职场，包括辅助设计、思维导图生成、文本创作、市场调研与策划、短视频创作，以及办公软件使用。第7章介绍了 AIGC 在不同行业和领域的创新场景，包括电商、传媒、金融、教育行业，以及工业领域等。第8章介绍了如何有效应对AI革命。书末还推荐了许多 AIGC 相关的资源。

内容简介这是一本深入阐述ChatGPT等大模型的工作原理、运行机制、架构设计和底层技术，以及预训练、迁移、微调和中间件编程的著作。它将帮助我们从理论角度全面理解大模型，从实践角度 好地应用大模型，是作者成功训练并部署大模型的过程复盘和经验总结。第1章介绍了ChatGPT等大模型的发展历程、技术演化和技术栈等基础知识；第2~5章深入讲解了Transformer的架构原理，并从GPT-1的生成式预训练到GPT-3的稀疏注意力机制详细描述了GPT系列的架构演进；6~8章从底层技术实现的角度讲解了大语言模型的训练策略、数据处理方法，以及如何利用策略优化和人类反馈来进一步提升模型的表现；第9~10章首先详细讲解了大语言模型在垂直领域的低算力迁移方法，并给出了医疗和司法领域的迁移案例，然后讲解了大模型的中间件编程； 1章对GPT的未来发展趋势进行预测，探讨数据资源、自回归模型的局限性，以及大语言模型时代具身智能的可行路线。

自然语言处理是人工智能领域中的一个重要方向。本书将用深入浅出的语言介绍自然语言处理技术的由来与发展历程，自然语言处理的常用工具和实现平台，讲解了自然语言理解的技术基础，从词法、句法、语义、语用等各个方面介绍原理和主流技术，以及自然语言生成的挑战和解决办法。书中通过自然语言处理经典的任务说明，展现其作为人工智能关键技术的应用场景和应用成效，同时，也将简述自然语言处理的当前研究热点和各种现代技术，并对自然语言处理未来发展趋势进行展望。

章鱼可以打开罐子获取食物，黑猩猩可以为未来做计划，一台名为沃森的电脑在《危险边缘》电视游戏节目中获胜，而另一台电脑亚历克莎竟然知道我们最喜欢的歌曲是哪一首。但是，动物和智能机器所具有的智慧与人类智识真的有可比性吗？ 在《机器和生灵》这本书中，保罗·萨伽德研究了智能机器和动物的智慧同人类相比究竟如何。萨伽德解释说，人类的智力不仅仅是IQ值，也不仅仅是诸如解决问题、做出决策和具备创造力等能力的集合体。借助心理学和神经科学，他将智慧分析为12个特征和8种机制，以此评估了6款闻名世界的智能机器，包括沃森、阿尔法元、虚拟助手、自动驾驶汽车、谷歌翻译和推荐系统，以及6种公认无敌的聪明动物，如蜜蜂、章鱼、乌鸦、狗、海豚和黑猩猩。他不是一个深信非人类智慧的浪漫狂热者，也不是一个令人扫兴的怀疑论者，而是以这份清单做出了明确的评估。书中不仅热烈讨论了有关动物智力的问题，如细菌的意识、鱼的疼痛、狗的嫉妒，还评估了机器和动物达到人类智慧水平的可能性，思考了伦理和政策问题。

本书是“口袋里的人工智能”丛书的一个分册，是一本介绍人工智能生成模型（AIGC）技术起源、原理及其应用的科普书。本书深入浅出地向读者概述了AIGC的基础概念、技术发展历程、与传统的人工智能的差别，以及这一技术在视觉图像和语言文本方面展现出的高超创作能力，如火爆全网的Chatgpt、AI绘画、AI写作等与人们工作和生活密切相关的应用。此外，本书还探讨了AIGC在科学研究、城市建设和日常生活中可能出现的应用，展示了AIGC未来发展的潜力与亟待解决的技术问题。通过阅读本书，读者将能够了解AIGC的基本知识与原理，并启发自身将AIGC应用于相关的专业领域，为工作生活带来更多的便利和创新。

这是一本全面讲解图计算、知识图谱及其在推荐系统领域应用的专著，为读者基于神经网络构建推荐系统提供了详细指导，是作者在相关领域10余年经验的总结。掌握本书内容，读者可开发出能处理多模态数据的推荐算法系统，提供更丰富和准确的推荐体验。本书主要内容分为两篇。第一篇 图数据以及图模型（第1-3章）对图数据、图神经网络、知识图谱的基础知识进行了梳理，帮助读者掌握着3项技术的关键原理与算法，为后面的学习打下基础。第二篇 推荐系统（第4-9章）首先介绍了推荐系统的架构，包括逻辑架构、技术架构和数据建模，以及基于GNN的推荐系统架构；然后详细讲解了如何基于GNN构建推荐系统，以及基于图的推荐算法；再接着讲解了知识图谱在推荐系统中的应用以及相关的算法模型；最后，探讨了推荐系统领域当前的热点问题、研究方向以及工业级推荐系统领域的核心难题本书注重实战，故理论知识简练且极具针对性，包含大量实战案例，图文并茂，易于阅读。