本书系统地介绍了矩阵理论的相关内容及其在控制系统中的应用。全书共11章，主要内容包括：矩阵理论的基本知识及应用、范数与测度、矩阵的相似标准形、矩阵分解、矩阵特征值的估计与定位、矩阵函数及运算、几种重要的矩阵、矩阵的广义逆、矩阵不等式、矩阵方程以及矩阵乘法的推广及应用等。本书内容丰富，每章都配有适当的例题和一定量的习题，便于读者阅读与练习。

本书以交互设计开发的全流程为基础，涵盖了设计师在设计方案中的所有环节。本书共7章，循序渐进地讲解了交互设计的流程，涉及交互设计、用户体验设计、SWOT分析模型、PEST分析模型、竞品分析、定性定量研究、用户访谈、问卷调研、用户画像、用户体验地图、KANO模型、原型的制作工具、可用性测试、A/B测试、眼动测试、交互验证及综合案例。本书将交互设计中系统的理论知识和设计方法与案例融合，详细讲述了作者在教学过程中指导学生的部分获奖作品，包括PPE脱卸交互系统设计（获2021年IF设计奖、2021年东莞杯

本书涵盖人工智能领域的多个重要方向和交叉领域，旨在向读者介绍人工智能的最新进展、应用和发展趋势，同时探讨人工智能与其他学科交叉的原则、重要性和潜在影响。主要内容包括人工智能基础与前沿、人工智能+教育、人工智能+医疗、人工智能+法律、人工智能+哲学，涉及人工智能技术在多个学科的理论前沿知识、不同领域的案例应用和辨证思考等内容。

本书是为零基础读者设计的人工智能操作指南，旨在让每个人都能轻松掌握DeepSeek的强大功能。书中首先介绍AI基本概念及DeepSeek的发展历程和技术特性，随后详细讲解如何搭建DeepSeek环境，并通过实际案例展示文本生成、数据分析等任务的应用。特别强调提示词设计的重要性，提供多种策略优化AI输出质量，确保无编程经验的用户也能顺利完成操作。此外，书中还对比分析了DeepSeek与其他主流AI模型，突显其在性价比上的优势。无论是初学者还是希望将DeepSeek应用于实际工作的专业人士

在人工智能的浪潮中，大语言模型技术正以前所未有的速度改变着我们的生活与工作方式。作为这个领域的后起之秀，DeepSeek凭借其开源与高性能的技术路线在2024年年末崭露头角，并迅速成为全球领先的人工智能应用平台之一。本书循序渐进地介绍了DeepSeek相关的各方面知识、经验和技巧，系统梳理了DeepSeek的结构化提示词技巧，并附有大量的模板实例。此外，本书介绍了DeepSeek的特色功能玩法、场景实战应用、高级应用技巧，以及DeepSeek工具集成和本地部署等相关知识。本书力求使零基

智能时代已经到来，大模型、具身智能等新技术不断发展，使得机器与机器、机器与人之间的交互无处不在。本书深入浅出地探讨和解读了人工智能中的智能交互技术：第1章主要介绍智能交互技术的基础知识；第2章主要讨论感知认知与交互技术的结合；第3章讲解交互设计的准则；第4章讲解交互系统的原型设计；第5章讲解移动终端的交互设计；第6章讲解智能语音交互设计；第7章介绍智能交互技术的设计与评价方法；第8章重点介绍智能交互前沿技术及应用，包括具身交互智能、虚拟数字人、元宇宙等；第9章介绍e智能车交互设计。书中以自动驾驶

本书全面解析了DeepSeek的崛起历程、技术突破及其对AI行业的深远影响。全书共6章，第1章追溯DeepSeek的起源与发展，展示其从初创到全球爆火的历程；第2章通过AI领域拼多多的比喻，分析其低成本、高性能的商业化路径，并深入探讨其核心技术；第3章介绍相关应用方法，包括优化交互方式、调用API服务、本地部署模型等；第4章、第5章分别分析DeepSeek引发的行业变革，以及其AI能力在垂直行业领域的应用；第6章剖析AI行业发展中的挑战与机遇，为未来AI行业发展提供思考方向。

AIGC的应用非常广泛，能够生成文本、图像、音频、视频等多种类型的内容，显著提高了内容生产的效率和多样性。学习AIGC变得日益重要，它不仅能够帮助个人和组织在人工智能时代保持竞争力，还能激发创造力，探索技术与艺术、商业无限融合的可能性。
本书针对本科院校、职业院校各专业学生的人工智能通识教育需求，系统、全面地介绍了关于AIGC技术与应用的基本知识和技能，主要包括人工智能基础、大语言模型（LLM）、人工智能生成内容（AIGC）、智能体、提示工程与技巧、AIGC高效工作、AIGC助力

本书是根据全国高等院校计算机基础教育研究会发布的《中国高等院校计算机基础教育课程体系2024》中有关“大模型技术及应用”课程参考方案编写的。本书是高等院校人工智能通识教育的一门核心课程教材, 主要内容包括: 大模型的定义、分类、构建流程、层次结构、核心技术、典型平台、API调用、提示工程、典型应用、数据分析、行业应用和未来发展趋势等。此外, 附录部分还设计了6个实验, 旨在帮助读者将理论知识转化为实践能力。

全书共分7章，第1章为人工智能概述，介绍人工智能的发展历程；第2章为人工智能的技术支撑，介绍大数据、云计算、学习算法等核心要素；第3章为Python基础，介绍Python的基本语法，通过一系列项目实例使读者掌握Python编程技巧；第4章为计算机视觉，第5章为语音信号处理技术，第6章为大语言模型，介绍其关键技术，通过项目实例，掌握实践应用；第7章为人工智能的行业应用与职业规划。