本书以人工智能领域最新翘楚“ChatGPT”为例，全面系统地讲解了ChatGPT的相关操作与热门领域的实战应用。 全书共10章，第1章介绍了ChatGPT是什么；第2章介绍了ChatGPT的注册与登录；第3章介绍了ChatGPT的基本操作与提问技巧；第4章介绍了用ChatGPT生成文章；第5章介绍了用ChatGPT生成图片；第6章介绍了用ChatGPT生成视频；第7章介绍了用ChatGPT编写程序；第8章介绍了ChatGPT的办公应用；第9章介绍了ChatGPT的设计应用；第10章介绍了Chat

人工智能发展所带来的颠覆即将到来。

目前，人工智能已经影响了全球许多行业金融、制药、汽车、医疗、制造和零售等。然而，这只是人工智能开始向更便宜、更好、更快预测迈进的开始，当预测被发挥到极致时，各行各业就会发生转变，而这种转变也会带来颠覆。

其根源何在？著名经济学家阿杰伊·阿格拉沃尔、乔舒亚·甘斯和阿维·戈德法布在他们的第一本畅销书《AI极简经济学》中，解释了人工智能虽然简单却能改变游戏规则的经济学。现在，在《权力与预测》一书中，他们

本书共分12章。第1~4章主要介绍Matlab的系统环境、矩阵及其运算、数据可视化和APP designer设计；第5~10章主要讲述Matlab在不同场景中的应用；第11~12章为Matlab遗传算法实例及案例分析。本书重点在于Matlab的基础应用，以简练的语言和代表性的实例向读者介绍Matlab的功能和使用方法，可为初识Matlab的用户提供指导。

本书可作为信息、数学、计算机等有关理工科专业本科生和研究生的教材，也可供相关专业工程技术人员阅读参考。

本书是一本全面深入探讨数据在现代社会中作用的著作，旨在阐释数据如何转变为影响力巨大的资源，并在经济、治理、技术、政策和实践层面上进行全方位的分析和探讨。第一部分“数字黎明(背景篇)”探索数据在现代社会的重要性，从数据的力量、数据经济的本质、数据治理的挑战与机遇，到数据资产化的关键步骤和策略。同时，也深入讨论了数据科学、大数据、人工智能和区块链等关键技术如何共同塑造数据的未来。第二部分“规则游戏(政策篇)”着重于数据政策的全球对比和中国特色的法律环境。这一部分不仅比较了国际上不同国家和地

本书强调“把AI(人工智能)作为方法”这一核心理念，旨在引导读者掌握与AI对话的关键，并将AI融入工作、生活，真正体验AI时代赋予人类的效率与便捷。本书从思维角度入手，探讨了把A工作为方法的必然性和必要性，进一步剖析了算法与哲学的贯通。此外，本书通过丰富多样的案例展示了AI的强大之处，通过一系列“召唤术”教读者在AI辅助下完成各式各样的任务，并在这个过程中体验和掌握运用AI工具的核心技巧。

本书以DevOps的核心理念为基础, 提供了一套全面的组织能力成熟度评估框架, 帮助组织评估和提升其在软件开发和运维中的协同效率, 提高软件交付的效率和质量。书中详细介绍了持续审计、持续服务等级协议 (SLA) 以及持续AI等关键概念, 并结合丰富的图表、案例分析和实践指南, 为读者展示了如何在DevOps环境中实现持续改进和创新。

本书循序渐进、深入讲解了多模态大模型核心开发技术与应用实战的知识。全书共10章，分别讲解了多模态开发概述、多模态大模型与框架、多模态数据处理、多模态表示学习、多模态嵌入表示、多模态大模型训练、多模态大模型的评估与验证、多模态翻译系统、基于多模态大模型的音视频广义零样本学习系统、基于多模态模型的文生图系统。全书简洁而不失其技术深度，内容丰富全面，历史资料翔实齐全。并且本书易于阅读，以极简的文字介绍了复杂的案例，同时涵盖了其他同类图书中很少涉及的历史参考资料，是学习多模态大模型开发的完美教

本教材全面介绍了传感器与检测技术课程知识体系与之相关的国家新政策、行业新动态、最新技术和产品等专业新知识。本书主要内容包括传感器与检测技术基础、温度检测、力的检测、位移检测、物位检测、流量检测等常见物理量检测的传感器工作原理、测量电路等。并且针对不同的检测场景，对比不同类型的传感器，同时本教材还介绍了现在智能传感器的基本概念，并结合实际使用案例介绍三种智能传感器的使用方法，工作原理和相应的软件代码。可以让师生体验智能传感器测量方法与传统传感器的区别。本书精选了大量的智能装备与产品图片，

本书系统地介绍了机器学习针对科学计算相关问题的方法，以及在电磁、生物、流体等领域的实践。从方法原理，包括物理驱动、数据驱动等，结合电磁应用实践、生物应用实践和流体应用实践，通过物流驱动、数据驱动以及物理数据结合的方式，讲解了使用机器学习方法逐步实现电磁仿真、分子动力学模拟、流体仿真等，对实现原理和实现过程进行详细的讲解，并针对关键代码实现的思路和逻辑进行了细致的讲解，并附上相应的代码段。书中相应的样例均已开源，读者在学习方法原理的同时可以直接获取相应的源码。

数据是数字经济时代的基础资源和关键要素，将数据纳入生产要素是中国的重大理论和实践创新。从2020年中央文件正式将“数据”与土地、劳动力、资本、技术等传统要素并列为生产要素以来，“数据二十条”顶层设计发布，国家数据局成立，数据资源入表、数据要素X、数据资产管理等国家级文件陆续出台，各地政府部门、数据交易场所以及数商企业加快探索，逐步形成了中国数据要素化的理论体系、制度机制和实践路径。本书以“数据二十条”中国数据要素的顶层制度设计为方向框架，以数据要素资产化的关键话题研究和典型探索案例为基