本書系統(tǒng)地闡述了微積分在人工智能領(lǐng)域的核心作用，從基礎(chǔ)理論到實際應(yīng)用，內(nèi)容豐富且深入。全書共13章，涵蓋微積分概述、函數(shù)與極限、導數(shù)與微分、積分及其應(yīng)用、多元微積分等基礎(chǔ)知識，同時深入探討了數(shù)據(jù)預處理、構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)模型、模型優(yōu)化、模型評估與解釋等核心技術(shù)，并延伸至自然語言處理、計算機視覺、推薦系統(tǒng)和強化學習等前沿應(yīng)用場景。

本書深入探討了人工智能繪畫技術(shù)StableDiffusion的應(yīng)用與原理，帶領(lǐng)讀者與AI合作，并通過提示詞控制 內(nèi)容生成。書中詳細介紹了AI繪畫技術(shù)的發(fā)展歷程、基本概念、工作流程及與圖像生成相關(guān)的深度學習模型。 通過案例分析，作者展示了如何使用StableDiffusion進行圖像創(chuàng)作，包括調(diào)整參數(shù)、使用Control

本書是一本全面介紹Python大模型優(yōu)化策略的專業(yè)書籍，旨在幫助讀者掌握如何高效訓練、優(yōu)化、部署和調(diào)用大規(guī)模深度學習模型。掌握這些優(yōu)化技巧將是推動大模型應(yīng)用和提升AI行業(yè)競爭力的關(guān)鍵。 本書以深度學習和大模型技術(shù)為引，系統(tǒng)講解了各種優(yōu)化算法，并深入探討了兩者的融合與應(yīng)用。本書涵蓋了機器學習與深度學習概述、Transfo

本書以食品行業(yè)的大數(shù)據(jù)分析為核心，介紹了機器學習的基礎(chǔ)理論、關(guān)鍵技術(shù)及其在食品行業(yè)的具體應(yīng)用案例，旨在培養(yǎng)學生和專業(yè)人士在食品數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的實際操作能力和創(chuàng)新思維。本書共分為9章，主要內(nèi)容包括：Python數(shù)據(jù)分析與可視化基礎(chǔ)、特征工程、機器學習中的聚類算法、線性模型、概率模型、核方法與核函數(shù)、決策樹與集成學習，以及深

本書介紹了智能制造技術(shù)全流程中的關(guān)鍵技術(shù)點，以及相關(guān)硬件使用及組態(tài)、指令編程及應(yīng)用等，主要內(nèi)容包括：智能制造技術(shù)基礎(chǔ)知識；制造執(zhí)行系統(tǒng)(MES)的功能、特點及操作；數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制(SCADA)系統(tǒng)的概念、系統(tǒng)框架及功能、數(shù)字化仿真及操作；工業(yè)機器人的原理、命令、操作及編程；HMI(人機界面)的概念、工作原理、組態(tài)流

本書講解工業(yè)機器人運動學參數(shù)標定和控制參數(shù)智能優(yōu)化方法，即通過辨識精確的模型參數(shù)，配置恰當?shù)目刂茀��?shù)，提高工業(yè)機器人的運動控制性能，推動工業(yè)機器人高自動化、高智能化轉(zhuǎn)型升級；闡釋了面向工業(yè)機器人參數(shù)優(yōu)化的典型智能計算方法、基于粒子群算法的機器人末端測量儀器參數(shù)標定方法、基于LSM-PSO算法的機器人運動學參數(shù)標定方法、

本書分為激光加工基礎(chǔ)、激光焊接、激光切割等共6章，從實用性角度對激光焊接、切割和熔覆技術(shù)進行闡述，有助于推進激光技術(shù)的發(fā)展。

本書分為光伏材料物理實用基礎(chǔ)和光伏材料化學實用基礎(chǔ)兩篇。主要內(nèi)容包括初識光伏材料、識別晶體結(jié)構(gòu)與缺陷、分析雜質(zhì)與缺陷能級、分析熱平衡下的載流子和非平衡下的載流子、探究p-n結(jié)的形成與特性、探究光伏材料的化學特性、探究外延工藝的化學原理、解析化學清洗及超純水的制備技術(shù)、解析硅片表面拋光的化學原理、探究半導體材料的化學腐蝕

本書講解工業(yè)機器人運動學參數(shù)標定和控制參數(shù)智能優(yōu)化方法，即通過辨識精確的模型參數(shù)，配置恰當?shù)目刂茀��?shù)，提高工業(yè)機器人的運動控制性能，推動工業(yè)機器人高自動化、高智能化轉(zhuǎn)型升級；闡釋了面向工業(yè)機器人參數(shù)優(yōu)化的典型智能計算方法、基于粒子群算法的機器人末端測量儀器參數(shù)標定方法、基于LSM-PSO算法的機器人運動學參數(shù)標定方法、

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