本书详细介绍了如何使用ChatGPT来完成代码编写、文档编写、软件设计、源代码逻辑分析等各个环节,并通过实战案例展示了ChatGPT在实际项目开发中的应用方法。目录如下:序言:一场革命第1章ChatGPT第一次接触第2章如何使用ChatGPT完成高质量的代码第3章如何使用ChatGPT编写各种文档第4章如何使用ChatGPT帮助软件设计第5章如何使用ChatGPT分析源代码底层逻辑第6章实战案例1:基于Web宠商店系统的分析与实现第7章实战案例2:基于移动平台备忘录App分析与实现本书全面涵盖了

本书分为10章:第1章LabVIEW快速入门,介绍了程序设计语言LabVIEW的集成开发环境、主要数据类型、基本程序设计方法及典型设计模式:第2章LabVIEW程序设计扩展技术,介绍了集成EasyDL开发必备的DLL设计与调用、JSON封装与解析、HTTP通信以及文件I/O等编程技术;第3章LabVEIW数据采集技术,介绍了数据采集的基本概念、数值、声音、图像三种类型数据的采集系统组成、程序设计方法;第4章简要介绍了飞桨EasyDL开发平台的基本特点和AI应用建模的一般流程;第5章介绍了飞桨Ea

本书全面介绍了扩散模型这种新兴的深度生成模型在各个领域的应用，其内容包括AIGC与相关技术、扩散模型基础、扩散模型的高效采样、扩散模型的似然最大化、将扩散模型应用于具有特殊结构的数据、扩散模型与其他生成模型的关联、扩散模型的应用、扩散模型的未来等。本书旨在提供一个情景，帮助读者深入了解扩散模型，确定扩散模型的关键研究领域，以及适合未来进一步探索的研究领域。本书适合高等院校计算机科学、人工智能和医学、生物学等交叉学科专业的师生，以及相关人工智能应用程序的开发人员阅读。

本书以智能博弈对抗为主线，聚焦技术进展、紧盯研究前沿，分为理论方法、应用实践、前沿展望三大部分。理论方法着重介绍智能博弈对抗的理论、相关基础方法；应用实践针对当前三类典型智能博弈对抗系统平台，提出人工智能程序设计思路并进行设计实现；前沿展望分析当前智能博弈对抗领域的前沿元理论，探讨智能博弈对抗的典型应用场景。

多智能体系统协调控制是控制领域的研究热点，正渗透到社会系统、生物系统、军事系统、经济系统等众多领域中，其相关的研究已成为目前学术界一个具有挑战性的研究课题。本书系统地介绍作者近年来在多智能体系统的协调分析与控制领域的研究成果，具体内容包括线性多智能体系统的有限时间编队跟踪控制、包含控制、编队包含控制，以及非线性**者-跟随者多智能体系统的多编队控制问题、异质多智能体系统的输出一致性、固定时间二部一致性、二部输出一致性问题等。

ChatGPT颠覆了互联网格局。本书紧跟技术前沿，是一本针对ChatGPT的超级实战指南。本书介绍了ChatGPT的发展历史与常用功能，剖析讲授了其初阶、进阶、高阶操作，枚举解析了27个有趣的应用例子、75个高级提示例子，以及100多条商业变现思路。本书摒弃繁杂理论，尤重实用性；又以内容充实、案例丰富为特色；同时采用场景式教学，语言轻松、深入浅出，让初学者也能轻易上手。本书教导的ChatGPT技巧有益于绝大部分读者的工作、生活所需，更可启发实现商业变现。本书几乎适用于所有人员阅读，尤其适用于文本

随着深度学习、大规模预训练模型和生成式人工智能的进展，机器学习已成为解决很多工程和科学问题的**方案。《概率机器学习》一书从概率建模和统计推断的角度系统介绍机器学习的基本概念、经典算法及前沿进展。主要内容包括概率机器学习基础、学习理论、概率图模型、近似概率推断、高斯过程、深度生成模型、强化学习等。全书从实例出发，由浅入深，直观与严谨相结合，并提供了延伸阅读内容和丰富的参考文献。

《机器学习与人工智能实战：基于业务场景的工程应用》分为两部分共14章，介绍了如何用Scikit-Learn来构建机器学习模型以及如何用Keras和TensorFlow来构建神经网络。书中的内容和实例基于作者过去几年在全球各地开设相关课程的经历，阐述了如何借助于机器学习和深度学习来构建产品或服务，从而真正解决现实业务场景中的问题，比如监测热带雨林盗伐、文本情感分析以及预测机械设备的早期故障等。《机器学习与人工智能实战：基于业务场景的工程应用》适合相关工程师与软件开发人员阅读和参考，可以帮助他们快速

《机器学习项目交付实战》将介绍如何从模型和数据中获取**性能，帮助你构建稳定的数据管道。通过高效的可复用技术集合，来确保应用程序工作流程的顺利执行，以及提高模型的可维护性。基于数十年的良好软件工程实践，机器学习工程可确保你的机器学习系统具有弹性、适应性和可执行性。《机器学习项目交付实战》将介绍设计、构建和交付成功的机器学习项目的核心原则和上佳实践。你将了解很多软件工程技术，例如对原型进行实验和实施模块化设计，从而产生弹性架构和一致的跨团队沟通。基于作者丰富的经验，本书中的每一种方法都被成功地用于

粒计算采用模拟人类大脑的认知思维规律，从而提高解决复杂问题的效率，已经在智能信息处理领域发挥了重要的作用。《不确定性问题的多粒度建模与决策方法》重点从多粒度的视角研究不确定性问题。从多粒度建模和决策两个角度出发，研究多粒度知识空间的结构特征，并在多粒度知识空间的框架下研究不确定性问题的近似描述、粒度优化模型、动态更新模型、决策粒层选择模型及其多粒度联合决策模型等问题。