《大模型与超级平台》一书是对当下科技领域中最具影响力和前景的大模型技术与超级平台现象的全面解读。本书集结了众多科技前沿的思考者和实践者，他们的独到见解和深入研究共同构成了这本极具前瞻性和深度的著作。书中不仅深入剖析了大模型技术的内在逻辑、发展趋势及其在各行业的应用场景，还详细探讨了超级平台如何重塑商业模式、引领产业变革

智能传播，这是一个与时代同行的话题，一个与科技同步演进的领域。在这个信息风暴不断升级的时代，我们面临着前所未有的挑战与机遇。而本书则在这个时代的大舞台上，以独特的视角探讨了智能媒体与智能传播的多重层面。本书从计算社会科学的角度出发，深度挖掘了智能媒体与智能传播其定义、背景、以及未来的发展图景，探索了智能媒体是如何通过技

人工智能、物联网、云计算、大数据等技术，在社会经济、人文科学、自然科学等众多领域引发了一系列革命性的突破。信息社会对人才的需求不断变化，人工智能课程在内容建设与教学方法上也面临着新的挑战。本书从计算思维的角度出发，以人工智能的理论知识为引导，通过实际应用帮助学生掌握人工智能的基本内容，了解人工智能研究前沿，为进一步学习

强化学习是机器学习的一个基本范示，其中智能体执行动作以确保设备的最优性能。虽然这种机器学习范式近年来取得了巨大的成功和普及，但以前的学术研究要么集中在理论上——最优控制和动态规划——要么集中在算法上——其中大多数是基于仿真的。 《基于模型的强化学习》提供了一个基于模型的框架来桥接这两个方面，从而创建了一个基于模型的在

本书共6个项目，分别是：项目1，使用OpenCV实现人脸检测；项目2，使用计算机视觉算法实现图像识别；项目3，利用串口实现边缘硬件控制；项目4，使用人脸检测算法的家用设备控制；项目5，使用计算机视觉技术的稻麦成熟度监测系统；项目6，使用语音识别实现智慧家居控制。

综合集成研讨体系源于系统科学和复杂性科学的研究，是我国科学家钱学森院士、戴汝为院士（本书作者之一）等学者在整合系统、思维、智能等学科理论的基础上，于20世纪90年代初提出的处理“开放的复杂巨系统”的方法论。当前，随着社会、网络以及AI自身的高速发展，综合集成研讨体系的应用环境和对象均发生了一定的变化，如何吸收信息科学、

本书是“人工智能技术应用核心课程系列教材”之一，通过对人工智能基础概念、技术分类、技术应用、开发平台、应用场景和开发运行环境等的系统介绍，结合样板程序、经典案例的上机实践与代码分析，使初学者快速地对人工智能的技术全貌建立起系统的认识，并且掌握典型应用开发环境与平台的安装、配置及应用编程基础技术。本书非常适合对人工智能、

本书以培养学生人工智能素养、人工智能思维和人工智能基本应用能力为编写理念，面向高职高专院校各专业学生，使用通俗易懂的语言，深入浅出地介绍人工智能的基本概念、基本知识和相关应用。全书共分7章，主要内容包括人工智能概述、人工智能生态、人工智能软/硬件平台、机器学习、人工神经网络与深度学习、计算机视觉和自然语言处理。本书着重

人工智能的迅猛发展不仅深刻影响着技术创新、社会变革和职业发展，而且带来了诸多人工智能伦理问题和挑战。为贯彻落实国家现代职业教育高质量发展要求，促进社会公众特别是青年学生对人工智能伦理的学习和思考，本书以学生为中心，以能力为本位，以提升人工智能伦理素养为宗旨，采用"问题导向、任务驱动、案例探究、场景应用”的方法编写，突出

"本书从强化学习最基本的概念开始介绍,将介绍基础的分析工具,包括贝尔曼公式和贝尔曼最优公式,然后推广到基于模型的和无模型的强化学习算法,最后推广到基于函数逼近的强化学习方法。本书强调从数学的角度引入概念、分析问题、分析算法,并不强调算法的编程实现。本书不要求读者具备任何关于强化学习的知识背景,仅要求读者具备一定的概率论