本书是关于智能信息处理模型及其应用的专著，着重介绍作者提出的人工脑深度信息处理模型。主要内容包括：人工脑模式识别的紧密包裹学习模型，人工脑深度神经网络信息处理模型(深度学习卷积神经网络轻量化模型、基于生成对抗网络的水下图像增强模型、基于多视角的3D物体识别模型)，人工脑开集识别深度神经网络模型(基于负类样本特征增强和深

全书分五大部分，层层递进，形成有机联系的知识网络；创新构建数字化教学生态，提供“预习导引-课堂探究-实践拓展”全流程学习支持；同步对接华为HCIA认证体系，嵌入金融风控模型、智能供应链等行业解决方案案例库，助力教师打造个性化经管+AI融合课程。本书通过理论与实践的深度结合，着力培养具备AI技术理解力、商业创新力和伦理判

本书采用“基础理论-进阶方法-前沿拓展”的三段式知识体系,帮助读者由浅入深地掌握强化学习的核心思想与方法论。全书分为三部分:第一部分强化学习基础(第1-7章),从学科概览与发展脉络出发,介绍马尔可夫决策过程(MDP)的理论基础,重点讲解表格型强化学习方法,通过网格世界、悬崖行走等经典案例,帮助读者深入理解强化学习算法的

本书共9章,内容包含千问基础、文案创作、辅助学习、创意助手、视觉赋能、办公革新、数据分析、信息处理、一键智解等。本书在讲解基础理论的同时,安排了大量的示例,如创作小红书旅行日志、生成可爱手办图像、撰写旅游Vlog拍摄脚本、规划未来3年职业方向、外卖点餐、AI助力职场续航、一键做同款、一键开启实时记录流程、实时翻译字幕、

本书共分7章,涵盖了人工智能概述、人工智能的应用、机器学习技术、深度学习技术、大语言模型概述、智能体与具身智能、AIGC应用与实践等内容。

本书全面介绍人工智能领域所需的数学基础知识,涵盖线性代数、概率统计、微积分、优化理论、图论、信息论及信号分析等核心内容。书中不仅详细讲解了线性方程组、矩阵运算、特征值分解、随机变量及其分布等基本概念,还深入探讨了梯度下降、Adam优化器、凸优化、时间序列分析(如ARIMA模型)以及深度学习中的反向传播算法和正则化方法。

本书介绍了OpenClaw的核心定位、产品哲学、技术架构与全场景落地实操方法，力求通过讲解、可直接落地的操作指引和丰富的行业场景案例，帮助不同基础的读者快速掌握OpenClaw的使用与开发要领，解锁其作为数字分身重构个人与企业生产力的核心价值。

《群体智能——原理、改进与实现》系统介绍了群体智能优化算法的理论基础和核心思想，并结合具体实例展示了算法在工程中的实际应用。书中对多种群体智能优化算法进行了分类讨论，深入分析其原理、改进策略及时间复杂度，帮助读者全面掌握算法结构与优化技巧。在柔性作业车间调度的工程背景下，本书使用粒子群算法、模拟退火算法、斑马优化算法和

本书系统介绍了人工智能从基础理论到前沿应用的全方位知识体系，涵盖机器学习、深度学习、大模型训练等核心算法，以及AIoT、自动驾驶、人形机器人等关键应用领域。书中详细解析了GPT、DeepSeek等大模型的实现原理，并提供了HuggingFace、LangChain等主流工具的实践指南，同时深入探讨了AI伦理及未来发展趋

本书是一本引领创作者全面迈入AI智能体（Agent）时代的自动化实战指南。全书不仅系统深入地介绍了DeepSeek、扣子（Coze）与飞书云文档三大核心工具的协同应用方法，而且引入了极具突破性的自主式智能体工具OpenClaw，手把手指导读者完成工具的私有化部署、飞书办公平台的无缝接入以及各类实战技能（Skill）的安