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本书系统地阐述了微积分在人工智能领域的核心作用，从基础理论到实际应用，内容丰富且深入。全书共13章，涵盖微积分概述、函数与极限、导数与微分、积分及其应用、多元微积分等基础知识，同时深入探讨了数据预处理、构建网络模型、模型优化、模型评估与解释等核心技术，并延伸至自然语言处理、计算机视觉、推荐系统和强化学习等前沿应用场景。

本书系统介绍了生成式人工智能及ChatGPT的基本原理与应用。前两章概述生成式人工智能概念和ChatGPT的工作原理，第三章重点讲解提示语设计，强调其在使用中的关键作用。后续章节通过实例详细展示ChatGPT在中小学辅导、营销文案、职业考试、求职辅助、法律咨询及艺术创作（如小说、剧本、绘画）等领域的应用，覆盖广泛使用场

"全面介绍了人工智能生成内容（AIGC）的基本概念、关键技术、应用场景和未来趋势。本书不仅涵盖了AIGC的核心理论，还提供了丰富的实践案例和代码示例，帮助读者深入理解并掌握AIGC技术的实际应用。无论是初学者还是有一定基础的从业者，都能从中受益，提升在AIGC领域的技能和知识。项目一生成式人工智能入门任务一认识生成式人

本书以Python程序设计语言为工具，通过Python编程实例，详细介绍了控制系统的建模与仿真方法，为控制系统的分析和设计提供了先进的技术手段。本书首先介绍了Python程序设计的基础知识，包括Python程序设计语言的基本语法规则、Python控制系统库的常用功能和Python集成开发环境的基本使用方法。在系统建模方

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本书开篇对人工智能进行了概述，不仅探讨了人工智能的定义、分类及其发展历程，还阐述了其起源背景、技术演进以及当前的主要应用领域。随后，深入人工智能的核心技术领域，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等，通过理论阐述与实际案例分析相结合的方式，揭示了这些技术背后的原理、方法及其实现路径。

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本书围绕设计高性能分类器，以迁移学习为核心，从特征迁移和模型迁移两个角度展开研究，提出了多种分类算法。首先，针对领域间分布差异度量问题，提出基于样本差异性的度量方法，包括最大分布加权均值嵌入、加权迁移成分分析和跨领域均值逼近差异度量等算法，通过引入样本权重和子空间学习，缩小领域间分布差异，实现知识迁移，并结合k近邻分类