本书是电梯职业技术教学与实操培训丛书的第二本，主要介绍电梯的电气控制系统和物联网技术在电梯控制中的应用。本书紧抓电梯电气控制系统的应用特点，观点鲜明、条理清晰，原理分析由浅入深，图文并茂，分析举例贴近实际应用，具有较强的实用性和操作性。本书共8章，主要内容包括电梯常用电气部件、电梯电气系统组成及构造分析、电梯的供电系统

本书旨在采用一种符合读者认知角度且能提升其学习效率的方式来讲解深度学习背后的核心知识、原理和内在逻辑。经过基础篇的学习，想必你已经对深度学习的总体框架有了初步的了解和认识，掌握了深度神经网络从核心概念、常见问题到典型网络的基本知识。本书为核心篇，将带领读者实现从入门到进阶、从理论到实战的跨越。全书共7章，前三章包括复杂

ChatGPT是当下最新、最热门的工具、效率工具，但为什么不同的人使用效果天差地别，整体上来说：一是认知上的不足；二是方法上的不足。这正是本书要解决的问题。本书不仅让读者会用ChatGPT，更尝试让读者意识到自己需要构建一个完整的学习体系，同时本书提供构建这个学习体系的方法。有了这个学习体系，才能真正用好ChatGPT

本书全面审视了人工智能(A)的起源、发展历程及其在当代社会中的深远影响。作为一项关键的赋能型技术，AI在计算机网络、网络安全、协作技术、物联网、云计算、量子计算、边缘计算、无人驾驶等多个前沿技术领域中发挥着核心作用，推动着前沿技术的革新和千行万业的数字化转型。本书旨在为读者提供一个独特的视角看待AI，帮助读者理解AI的

本书致力于探索如何在大规模深度学习模型训练中，最大限度地提高性能和优化显存使用。本书面向深度学习从业者，尤其是希望深入了解并提升模型训练效率的工程师与研究人员。随着深度学习模型和数据规模的迅速增长，如何高效利用硬件资源，减少训练时间，成为当前AI系统工程的关键挑战。本书从硬件和软件的基础知识入手，逐步引导读者理解和掌握

《PyTorch深度学习项目教程》根据初学者的学习曲线和职业生涯成长规律，由浅入深设计了5个基础项目和3个综合项目。基础项目包括手写数字识别、二维曲线拟合、猫狗图像分类、提升猫狗图像分类的准确率和文本翻译，引导读者使用PyTorch构建神经网络算法框架，深入探讨了深度学习数据集构建、神经网络模型原理及实现、算法训练与评

在人工智能飞速发展的今天，大众对于这一前沿技术仍感神秘且难以窥探其深。为此，本书针对人工智能的核心问题进行了深入剖析，旨在帮助读者揭开其神秘面纱。本书的主要内容围绕以下问题展开：什么是人工智能？人工智能能否解释其决策？它能否承担法律责任？它是否具有代理权？人类应该保留对这类系统的何种控制权，是否取决于所做决策的类型？如

大模型作为人工智能技术的重要发展方向，逐渐成为未来科技发展的重要方向之一。基于此，本书重点介绍与大模型相关的基础知识、原理与技术。本书分为14章，内容包括深度学习基础、自然语言处理、大模型网络结构、大模型训练与优化、大模型微调及相关应用案例等。全书强调内容的科学性与系统性，从大模型历史发展脉络、理论基础、构建方法到应用

本书基于国内外对混沌神经网络的研究成果，提出了一种基于脑电波生物机制的变频正弦混沌神经网络（FCSCNN）模型，并通过对该模型的激励函数、退火函数、生物机制、优化机制等进行研究，进一步提出了多种衍生模型。本书详细分析了FCSCNN模型及其衍生模型的混沌动力学特性，通过对解决函数优化、组合优化等问题与同类模型进行对比实验

机器学习虽然在改进产品性能、产品流程和推进研究方面有很大的潜力，但仍面临一大障碍——计算机无法解释其预测结果。因此，本书旨在阐明如何使机器学习模型及其决策具有可解释性。本书探索了可解释性的概念，介绍了许多简单的可解释模型，包括决策树、决策规则和线性回归等。本书的重点是模型不可知方法，用于解释黑盒模型（如特征重要性和累积