車臉識(shí)別作為車輛識(shí)別的重要應(yīng)用，是智能交通系統(tǒng)的重要組成部分。近年來(lái)，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和圖像處理技術(shù)的快速發(fā)展，大數(shù)據(jù)、人工智能、深度學(xué)習(xí)研究的不斷深入，基于深度學(xué)習(xí)的車臉識(shí)別技術(shù)得到了迅猛發(fā)展。現(xiàn)實(shí)中來(lái)自交通卡口的視頻及圖像依然存在遮擋號(hào)牌、套牌、無(wú)牌照及污損號(hào)牌等情況，給交通管理及安全帶來(lái)了諸多麻煩和極大的安全隱患。

全書(shū)以“7天學(xué)習(xí)法”為核心框架，系統(tǒng)拆解DeepSeek智能助手在職場(chǎng)、生活、創(chuàng)作等場(chǎng)景的深度應(yīng)用。從注冊(cè)入門到高階技巧，從文案生成、數(shù)據(jù)分析到法律文書(shū)復(fù)核、多線程任務(wù)處理，作者通過(guò)實(shí)操案例(如5分鐘寫(xiě)投訴信、AI家教助手、旅行定制方案等)，手把手教會(huì)讀者解鎖AI生產(chǎn)力。書(shū)中提出“智能選題-人機(jī)協(xié)作-算法優(yōu)化”全流程方

本書(shū)共7個(gè)項(xiàng)目，主要內(nèi)容包括“何為人工智能”“智識(shí)車型：訓(xùn)練第一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”“別具慧眼：電路板瑕疵檢測(cè)實(shí)戰(zhàn)”“匠心獨(dú)運(yùn)：自動(dòng)駕駛實(shí)戰(zhàn)”“AI藝術(shù)和創(chuàng)意”“生成式人工智能”等。

《融合多組學(xué)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)染色質(zhì)開(kāi)放性的機(jī)器學(xué)習(xí)方法》以染色質(zhì)開(kāi)放性數(shù)據(jù)的信息解讀為主線，通過(guò)融合多種組學(xué)數(shù)據(jù)的方式，研究預(yù)測(cè)染色質(zhì)開(kāi)放性的機(jī)器學(xué)習(xí)方法、探索單細(xì)胞染色質(zhì)開(kāi)放性數(shù)據(jù)分析的理論與方法；系統(tǒng)性地研究了細(xì)胞群與單細(xì)胞染色質(zhì)開(kāi)放性數(shù)據(jù)分析中的關(guān)鍵問(wèn)題，對(duì)生物數(shù)據(jù)解讀中的概率密度估計(jì)等共性基礎(chǔ)問(wèn)題進(jìn)行了創(chuàng)新性探索，研究

《人工智能基礎(chǔ)教程》圍繞人工智能展開(kāi)，系統(tǒng)地介紹了人工智能概述、生成式AI、AI與辦公、AI搜索以及AI輔助編程等內(nèi)容。本書(shū)通過(guò)豐富的任務(wù)案例（如體驗(yàn)大模型功能、借助AI處理辦公文檔、AI搜索大學(xué)體育活動(dòng)設(shè)計(jì)的相關(guān)文獻(xiàn)等）幫助讀者在實(shí)踐中掌握相關(guān)技能，并深入講解了機(jī)器學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等技術(shù)原理，以及大語(yǔ)言模型、AI輔助編

本書(shū)介紹了數(shù)字化思維所需的三種方法協(xié)作、計(jì)算、變革，以及每種方法中的觀點(diǎn)和行動(dòng)，這些方法將使你能夠發(fā)展所需的數(shù)字化技能。 有了數(shù)字思維，你可以提出正確的問(wèn)題，做出明智的決定，并擁抱數(shù)字未來(lái)的新可能性。采用這些方法的領(lǐng)導(dǎo)者將能夠培養(yǎng)組織的人才，為公司的成功和持續(xù)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型做好準(zhǔn)備。 令人驚訝和受歡迎的秘密是，培養(yǎng)一種數(shù)

《人工智能與大模型應(yīng)用》是為高校人工智能通識(shí)教育量身打造的前沿教材，內(nèi)容涵蓋人工智能基礎(chǔ)、生成式AI技術(shù)原理、大模型演進(jìn)與應(yīng)用、提示詞工程實(shí)踐及智能體開(kāi)發(fā)等核心模塊。全書(shū)以“技術(shù)普及+實(shí)踐導(dǎo)向”為特色，通過(guò)通俗的語(yǔ)言解析復(fù)雜概念，結(jié)合課堂驗(yàn)證的案例分析、動(dòng)手實(shí)驗(yàn)和課后習(xí)題，幫助零基礎(chǔ)學(xué)生快速掌握AI工具的應(yīng)用邏輯與創(chuàng)新

本書(shū)是高等學(xué)校人工智能通識(shí)課教材。本書(shū)共分9章，主要包括三部分：第一部分是人工智能的基礎(chǔ)知識(shí)，包括人工智能的概念、發(fā)展階段和應(yīng)用領(lǐng)域，數(shù)據(jù)、算法與計(jì)算思維等；第二部分是主要的人工智能方法，涵蓋搜索方法、知識(shí)方法和機(jī)器學(xué)習(xí)方法等內(nèi)容，并對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)方法進(jìn)行了介紹。第三部分是大語(yǔ)言模型方法與應(yīng)用，包括自然語(yǔ)言處理、

本書(shū)旨在深入研究基于深度學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)個(gè)性化興趣點(diǎn)推薦方法，致力于解決該領(lǐng)域面臨的重大挑戰(zhàn)，從而推動(dòng)該研究方向的進(jìn)一步發(fā)展。

隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，大模型逐漸成為推動(dòng)智能化革命的核心動(dòng)力。DeepSeek作為業(yè)界領(lǐng)先的大模型架構(gòu)，憑借其高效的架構(gòu)設(shè)計(jì)、強(qiáng)大的計(jì)算能力及廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景，吸引了眾多開(kāi)發(fā)者和研究者的關(guān)注。本書(shū)全面解析DeepSeek的技術(shù)細(xì)節(jié)，從底層架構(gòu)到硬件優(yōu)化，從模型訓(xùn)練到推理部署，涵蓋了DeepSeek的核心技術(shù)與應(yīng)用實(shí)