本书主要介绍分布式强化学习的关键概念及应用，对于重要的结果均给出了数学证明，从而说明分布式强化学习有能力解释在人机交互环境中产生的许多复杂且有趣的现象。读者将了解一系列算法和数学理论的发展过程，在这些过程中依次对随机回报进行特征描述、计算和估计，最后基于此做出决策。

本书第1章介绍了AI智能体的基本概念及其构成，第2章到第8章讲述了职业发展与求职、办公效率、商业与职场技能、自媒体与内容创作、学习教育与辅导、生活娱乐与社交、健康与家庭管理这7个领域的21个智能体的搭建方法。

本书共分为12章，介绍MCP与A2A协议的核心设计与实现，聚焦于多Agent系统中的复杂技术问题，详细解析了上下文压缩、任务系统建模、函数回调机制、RAG上下检索融合策略等关键技术，并深入探讨了这些技术的协议集成路径，通过多个真实应用系统的案例，展示了基于协议驱动的大模型系统的构建、部署与优化过程，提供了完整的可执行代

本书详细介绍了如何将Gradio与各种AI任务结合，打造交互式AI应用。通过学习本书，读者将掌握高效使用Gradio构建、优化和部署AI应用的方法，从而实现模型的展示与交互。

本书旨在系统性地介绍无线边缘智能所需要的核心技术。内容分为三部分：第一部分介绍无线边缘智能的产生背景、基础概念以及发展历程；第二部分聚焦无线边缘智能所面临的核心问题与解决技术，包括数据协同、算力协同和通信协同等关键议题；第三部分阐述无线边缘智能协同平台的构建方式，探讨了当前热点问题以及未来的发展趋势。

本书首先打破了“AI赚钱需要高超技术”的固有观念，接着深入浅出地讲解了ChatGPT、剪映AI等易于上手的工具的使用方法及组合技巧。随后，全面覆盖了自媒体、电商、知识付费等12个热门变现场景，每个场景都附有“痛点分析+操作流程+案例示范”。此外，还特别设置了避坑指南，以提醒读者注意潜在风险，并展望了未来的发展趋势。

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本教材致力于提升学生的人工智能素养、计算思维能力及实际应用能力，其内容设计既贴合学生的教育需求，又凸显了人工智能知识的普及性、代表性、实用价值和可操作性。教材中精心挑选了多个体现人工智能核心问题的实例，并创新性地运用项目化教学理念，将每个项目分解为一系列逐步深入的任务，以便于在课堂上实施分层次教学。全书共分六个项目，主

本书实际应用的角度出发，系统阐述了自动控制理论的基本分析和研究方法。第1章介绍自动控制原理的基本概念、基本分类及自动控制理论的发展历史。第2章介绍控制系统的数学建模方法。第3章到第6章针对线性定常控制系统，介绍时域分析法、根轨迹法、频域分析法以及控制系统的校正与设计方法。第7章主要讨论描述函数法、相平面法等常用的非线性