本书是中等职业学校公共基础课程教材《信息技术(基础模块)(WPSOffice)(上册)》的配套用书，依据教育部发布的《中等职业学校信息技术课程标准(2020年版)》编写。全书共3个模块，包括信息技术应用基础、网络应用和图文编辑。每个模块均提供了大量与主教材内容匹配的练习题，包括选择题、填空题、判断题、简答题、操作题，在学习案例中还提供了思考题。本书题型经典、题量丰富，可以帮助学生快速、准确地巩固相关内容，提升信息技术应用能力。

本书分为两篇。第一篇为实验，内容包括：计算机的基本操作实验、中文Windows10操作系统基础实验、WPS文字操作实验、WPS表格操作实验、WPS演示操作实验、计算机网络基础实验、简单的媒体制作实验、使用Internet搜索引擎搜索专业文献的操作实验和静态网页设计基础操作实验等。实验内容丰富，每个实验由若干实验项目组成，每个实验项目又包含若干实验内容，每个实验内容都提供了详细的操作步骤和图片，内容由浅入深，逐步递进，引导学生掌握各种使用计算机的技能和技巧。第二篇为习题，是按照《大学计算

全书共分9章，主要内容包括计算机的发展等基本概念、计算机系统的组成及功能、不同类型的数据在计算机中的表示方法及相互转换、操作系统的运行机制、主要功能以及常用操作系统的介绍、计算机网络的基本知识、局域网的相关知识和具体组建方法、Internet的相关知识和使用方法、程序设计的基本概念、算法的特性和表示方法、数据结构的基本概念、基本数据结构(包括线性表、栈、队列、二叉树)的定义和存储结构、常用的查找和排序算法、数据库的基本概念和结构、信息安全相关知识(包括计算机病毒、恶意软件以及安全防护技

本书主要介绍人工智能芯片设计相关的知识，包括作为人工智能芯片设计基础的数字集成电路电路设计知识和数字集成电路系统设计知识，进而分析人工智能芯片设计面临的挑战，由此引出本书的重点：人工智能芯片的数据流设计和架构设计，包括了块浮点数设计、卷积神经网络数据量化算法、稀疏化算法、加速器系统控制策略、卷积层加速器设计、全连接层加速器设计等前沿技术。本书在帮助读者获得对人工智能芯片设计全面理解的基础上，使读者也能更好地把握人工智能芯片设计的重点和方向，为读者在此领域进一步研究和开发打下坚实的基础。 本

本书收集了国际国内使用AIGC的范例，以及结合“如何运用AIGC进行学习活动”、“如何问大语言模型一个好问题？”、“使用AIGC的原则”和“对使用AIGC的检核与提醒”，来探索AI在工作和生活中的无限潜力。全文共分为三章，分别是第一章：学习篇(徜徉之境——追寻学习的浪漫之旅)、第二章：生活篇(创意悠游——日常生活的多彩探险之旅)、第三章：社会实践篇，最后对全文进行总结回顾与未来研究方向探讨，以期为高校尤其是高职学生的学习和工作提供辅助，并为更广泛的AI技术应用和知识传播提供指引。

"本书循序渐进地介绍了深度学习的基础知识与常用方法，全面细致地提供了深度学习操作的原理和在深度学习框架下的实践步骤。本书共分为三部分，理论基础、实验和案例。第一部分理论基础，包括第1~7章，主要介绍深度学习的基础知识、深度学习在不同领域的应用、不同深度学习框架的对比以及机器学习、神经网络等内容； 第二部分实验，包括第8~9章，主要讲解常用深度学习框架的基础以及计算机视觉、自然语言处理、强化学习和可视化技术领域的一些实验讲解。第三部分案例包括第10~17章，通过8个案例介绍深度学习在图像分类、目标

本书内容涵盖了监督学习、无监督学习和半监督学习的代表性算法，对算法的原理与思想、推导与证明、实现与应用中涉及的知识点进行了清晰透彻的阐述。全书由12章组成，主要内容包括机器学习基本理论、K-近邻、贝叶斯、线性模型、支持向量机、决策树、集成学习、聚类算法、降维算法、半监督学习、人工神经网络等知识。章节依照算法类别及算法间逻辑关系进行编排，内容结构上条理清晰、由浅入深，并完整的对算法的编码实现进行了讲解，从编程角度展示算法细节，使读者可以更加深入透彻的理解算法原理、加深对算法的记忆，并能够

本书是一本全面介绍人工智能领域的专业教材。分为八章，人工智能概述、人工智能数学基础、人工智能基础模型、人工智能编程框架、视觉智能处理技术、语言智能处理技术、语音智能处理技术和人工智能的未来发展趋势。首先介绍人工智能的相关基础知识，包括人工智能相关概念、人工智能的数学基础、人工智能的模型基础以及相关编程基础，然后分别介绍视觉、语音、语言三个领域中的人工智能原理、方法以及技术应用，最后对人工智能的发展趋势做出了总结、思考和前瞻。本书除了提供全面的人工智能基础知识外，还通过丰富的实践案例和具

本书讲述基于人工智能的控制技术，主要介绍了神经网络控制、模糊
逻辑控制和进化算法控制。全书分为两部分，共10 章。第1 部分为基础
篇，包括第1~6 章，讲述基础理论。第1 章绪论讲述人工智能和控制论的
基础；第2~4 章是神经网络控制部分，主要讲述神经网络理论基础、典型
神经网络、神经网络自适应控制、强化学习和深度强化学习的内容；第5
章讲述模糊控制；第6 章讲述进化算法。第2 部分是实用篇，包括第7~10
章，以机械臂、无人机、五子棋和图像优化处理等为例，

本书较为全面地介绍了人工智能边缘设备的基础概念、技术栈和应用开发等内容，以企业用人需求为导向，以岗位技能和综合素质为核心，通过理论与实战相结合的方式，旨在培养具备人工智能边缘设备基础认知，掌握人工智能模型选择、部署和推理方法的应用型人才。
全书共三篇：第一篇（模块1~4）为基础篇：人工智能边缘设备开发入门，着重讲解人工智能与边缘计算的概念、人工智能边缘设备的挑战与发展、操作系统、硬件基础；第二篇（模块5~7）为进阶篇：人工智能边缘设备应用技术，着重讲解人工智能边缘设备软件、算法、