本书是关于智能信息处理模型及其应用的专著，着重介绍作者提出的人工脑深度信息处理模型。主要内容包括：人工脑模式识别的紧密包裹学习模型，人工脑深度神经网络信息处理模型(深度学习卷积神经网络轻量化模型、基于生成对抗网络的水下图像增强模型、基于多视角的3D物体识别模型)，人工脑开集识别深度神经网络模型(基于负类样本特征增强和深

本书共10章，主要描述了动力学系统建模的理论、方法及其在科学与工程中的应用，包括绪论、振动基础理论、有限元法、动态刚度法、谱元法、统计能量法、能量有限元法、动态子结构法、电磁超声检测、非线性振动。

本书系统论述地下空间移动机器人智能定位与建图的理论基础、关键方法与工程实践，旨在构建适用于复杂、非结构化环境的技术体系。针对GNSS信号拒止、光照变化、结构高度重复、环境动态干扰等难题，书中从数学建模、传感器融合、鲁棒定位、地图构建等方面展开深入分析，并结合典型工程案例，探讨从理论创新到工程应用的转化路径与技术瓶颈突破

全书分五大部分，层层递进，形成有机联系的知识网络；创新构建数字化教学生态，提供“预习导引-课堂探究-实践拓展”全流程学习支持；同步对接华为HCIA认证体系，嵌入金融风控模型、智能供应链等行业解决方案案例库，助力教师打造个性化经管+AI融合课程。本书通过理论与实践的深度结合，着力培养具备AI技术理解力、商业创新力和伦理判

本书共7章，面向文本、音频、图像、视频、时空数据等多媒体数据类型，从数据处理的角度组织章节内容，重点介绍多媒体数据采集、压缩、存储、传输、生成、分析及应用的相关原理和技术。本书编写深入浅出，既系统介绍基础知识，又力求讲清数理概念，也能紧跟大数据与智能领域的研究和技术前沿。

本书是一本围绕视觉目标检测关键技术展开的专著。目标检测是计算机视觉领域的共性基础问题，在公共安全、智能制造、智能交通等诸多领域，具有重要的理论意义和应用价值。本书聚焦实际应用场景面临的目标种类数目繁多、尺度变化大、背景噪声干扰以及模态数据差异等复杂分布特性，旨在为构建高效的目标检测模型的深入研究与实际应用提供理论基础与

本书共分八章：第一章绪论，阐明有关“人工智能时代大学生网络素养培育”的研究背景、核心概念及创新点；第二章构建理论基础，对“人工智能时代大学生网络素养培育”的核心概念进行详细阐述；第三章重点介绍人工智能时代大学生网络素养的价值意蕴；第四章探讨了人工智能时代大学生网络素养培育的作用机理；第五章基于实证研究方法，系统分析人工

《WPS+豆包+DeepSeek办公效率革命：智能工具全场景应用》是一本全方位指导读者运用WPSAI、豆包、DeepSeek等智能工具实现高效办公与内容创作的实战手册。本书核心内容覆盖AI辅助写作、专业PPT制作、Excel智能数据处理、AI搜索与阅读、多媒体内容生成等全场景应用，系统讲解如何利用AI工具快速生成高质量

本书通过丰富的实战案例，全面介绍多模态大模型的核心原理、数据处理方法与模型优化策略。全书共9章，结构层层递进。第1章和第2章介绍了多模态大模型的基础理论与数据处理技术，包括多模态数据的特征、预处理方法与增强策略。第3章和第4章详细阐述了多模态表示学习与嵌入方法，涵盖数据融合、模态对齐、联合学习等关键技术。第5章全面展示

大模型架构与设计：构建高效能AI系统