本书从大数据基础概念出发，涵盖起源、特性、与云计算、人工智能的关系及典型应用场景，逐步深入至大数据分析技术体系，包括基础框架、处理过程、应用、可视化与安全。书中详解Hadoop、Spark等主流大数据处理框架的配置与使用，介绍回归分析、分类算法、集成学习等大数据分析算法，以及Tensorflow、PaddlePaddle等深度学习框架的配置与应用。此外，还讲解文本、网络、时空、多维数据可视化技术，提供可视化工具操作教程。最后，通过6个热门大数据分析案例项目，展示项目完成全过程，指导读者

本书从信号稀疏表示的核心思想出发，深入解析非自适应线性测量与高效重构算法的内在联系，涵盖信号模型、测量矩阵设计、优化重建技术等关键技术环节。新增深度学习与压缩感知融合的前沿进展，并拓展了成像、遥感数据处理、无线通信等领域的应用案例。书中结合数学推导与工程实现，探讨了噪声稳健性、计算复杂度等实际问题，同时对比了传统压缩方法在数据高效获取与传输中的优势。

本教材是专为职业学校学生设计的人工智能教材，通过实践项目帮助学生掌握大语言模型的应用。教材分为两个主要模块：初体验和应用实践。
在初体验模块中，学生首先通过生活中的AI应用案例（如人脸识别、语音助手、推荐系统）了解人工智能的广泛使用。接着，学生将学习大语言模型的定义、发展历程及其在文本生成、代码生成、问答系统等领域的应用场景。最后，教材引导学生探讨AI伦理与安全问题，思考如何负责任地使用AI技术，并通过小组展示会分享学习成果。
在应用实践模块中，学生将通过多个项目深入学习大语言模型

本书深入探索了人工智能从工具到智能体的飞跃，揭示了这一技术革命如何引发社会、经济、文化的深刻变革。书中回顾了AI发展中的三次重要跃迁，从AlphaGo的胜利到GPT-3的诞生，再到智能体技术的突破，展示了AI如何从被动响应工具，转变为自主感知、决策、学习和行动的"数字生命体”。本书采用"技术演进—商业实践—社会影响”三维叙事结构，深入浅出地讲解了AI智能体的技术原理、实际应用及其带来的行业变革。通过丰富的案例分析，书中展示了智能体在制造业、医疗、教育、金融等领域的广泛应用，推动了生产效率、个性化

本书按照工学结合、理实一体化要求编写，从基础知识着手，根据中职学校的教学内容，以电气类专业为主，结合机电、自动化、计算机等多个专业的教学内容设计了汽车衡无人值守称重实训装置、配料称重控制实训装置和定量装车控制实训装置等三个实训子系统，力图解决课堂教学中理论与实际脱节、学生普遍缺乏实际应用能力的问题。本书根据中职学生的学习特点编写，重点培养学生的动手能力。 本书适合作为中职电气类专业的教材，也可以供相关企业培训使用。

在数字技术飞速发展的当下，人工智能与区块链作为驱动社会变革的核心力量备受瞩目。本书聚焦这两大前沿技术的融合，为读者呈现其理论、应用与发展趋势。 本书以“融合创新”为主线，搭建全面的知识体系。本书共分 5 部分 11 章，其中理论基础部分从历史演进出发，借助数学工具，深入讲解相关核心概念等，奠定学习根基；核心技术部分从共识与验证算法出发，阐述关键技术，剖析技术融合路径；高级主题部分关注前沿领域，探讨安全与隐私及性能优化技术；研究前沿部分前瞻新兴技术影响，指明研究方向；应用设计部分结合真实项目案例，

本书详细阐述了具有人工智能素养的综合型人才必须掌握的相关知识。作为通识课程教材，本书在确定知识布局时，紧紧围绕通识教育核心理念，努力培养学生的人工智能素养。本书系统介绍人工智能理论知识，并给出可操作性强的实验，既具有理论深度，又具有实践高度。全书内容分为5篇，分别是人工智能基础知识（第1篇）、人工智能基础技术（第2篇）、人工智能前沿技术（第3篇）、人工智能伦理（第4篇）和人工智能实验（第5篇）。其中，第1篇对人工智能进行概要性介绍，第2篇介绍人工智能编程语言基础、机器学习、自然语言处理、计算机视

本书对人工智能的基础知识、核心技术、研究热点、应用现状、前沿动态及伦理规范等方面进行了简明通俗的阐述。本书共5章，分别为人工智能概述，人工智能核心技术及研究热点，人工智能行业发展及典型应用，人工智能前沿以及人工智能安全、伦理与治理，是一本学习人工智能知识的通识读物。本书包含大量人工智能应用案例，结合人工智能技术原理、核心优势以及具体应用场景，介绍了人工智能给各行业带来的重大变革，为广大读者了解人工智能、学习人工智能、运用人工智能提供了切实可靠的参考。 本书适合作为各高校人工智能通识课程的教材，也

本书详细阐述了培养具有人工智能素养的综合型人才所需要的相关知识。作为通识类课程教材，本书在确定知识布局时，紧紧围绕通识教育核心理念，系统介绍人工智能相关知识，努力培养学生的人工智能思维和人工智能能力。全书共4篇，分别是人工智能基础知识篇、人工智能基础技术篇、人工智能前沿技术篇和人工智能伦理篇。其中，人工智能基础知识篇包括信息与计算机基础、人工智能概述和人工智能的应用，人工智能基础技术篇包括机器学习、自然语言处理和计算机视觉，人工智能前沿技术篇包括大模型、智能体、具身智能、AIGC应用与实践，人工

本书在融合课程教学及实践指导等经验的基础上，以MATLAB及Python等语言为仿真工具，尽量减少具体软件版本的局限，以案例学习和实验训练的形式帮助读者尽快理解并掌握MATLAB编程、Simulink工具、控制系统仿真、文件和数据访问、智能算法、数据挖掘、图像操作、深度学习和界面设计等相关内容，对除综合设计外的每个实验都给出了相对完整的提示，以方便读者自学。本书在精炼控制系统仿真相关内容的基础上，重点对智能算法、数据挖掘及深度学习以案例形式详细进行介绍，能帮助读者迅速掌握人工智能相关技