本书阐述了基于群组及Lp正则项稀疏神经元反应的多种神经网络建模的思想，介绍了以大脑神经元反应能耗为约束的多目标稀疏优化模型，并针对传统前馈神经网络、Pi-Sigma神经网络，Sigma-Pi-Sigma神经网络、递归神经网络、岭多项式神经网络、Elman神经网络等给出了相关的稀疏优化方案，并针对每种具体的神经网络模型给

在人工智能时代，智能体平台已成为连接技术与生活的桥梁。本书全面介绍了当前主流的智能体平台及其应用，旨在为读者开启智能化生活的大门。全书共分九章，首先对智能体平台进行概述，涵盖基础术语、核心特点、功能分类及应用领域，并展望未来发展趋势。随后，深入剖析了八大智能体平台：智谱AI、天工SkyAgents、讯飞星火、豆包、通义

在人工智能高速发展的当下，本书围绕全球首款通用AIAgent——Manus展开。"认知篇”回溯AIAgent发展轨迹，剖析其与大模型的不同，突出Manus"知行合一”的独特理念；"基础操作篇”细致介绍Manus的安装注册流程、界面交互方式，分享个性化设置技巧，同时深入解读技术原理，助力读者快速入门；"场景应用篇”重点呈

人工智能通识教育是高等教育领域亟待探索的重要课题。本书围绕人工智能通识教育实践主题展开，从大语言模型入门，沿着数据、计算、智能工具到智能模型的路径，逐步引导学生进入人工智能的世界。本书聚焦于计算机视觉和自然语言处理两大应用方向，帮助学生理解深度学习模型，并通过调用大模型API的方式将智能模型融入实际程序。全书共9章，各

本书围绕ModelContextProtocol（MCP）这一新兴的大模型上下文控制协议展开，系统讲解其技术原理、协议结构、开发机制及工程化实践方法，旨在为大语言模型（LLM）开发者、架构设计师及人工智能工程人员提供一套实用且严谨的参考指南。全书共分为十章，内容由浅入深。全书首先从LLM的核心原理出发，介绍Transf

本书是一本关于生成式人工智能技术的通识性教材，围绕技术探索、伦理治理与行业实践三大维度构建了多层次的知识体系。全书分为理论基础、核心技术与产业应用三大模块，深入解析了大模型生成机制、多模态协同、RAG技术及人工智能伦理等核心领域。通过医疗诊断、工业质检等典型场景案例，结合可复现的JupyterNotebook代码，实现

本书系统地介绍了人工智能的基础概念、发展历程和应用技术，并深入探讨了AIGC（生成式人工智能）的实际应用。全书通过丰富的图解和实际案例，深入浅出地讲解了人工智能的核心概念和技术，包括云计算、大数据、机器学习、深度学习及生成对抗网络（GAN）。书中特别关注AIGC的应用，涵盖了文本生成、图像生成及视频编辑等前沿领域。每章

在人工智能蓬勃发展的当下，大模型技术正引领着新一轮的技术变革。本书以Python语言为主要工具，采用理论与实践相结合的方式，全面、深入地阐述了人工智能大模型的构建与应用，旨在帮助读者系统理解大模型的技术原理，掌握其核心训练方法，从而在人工智能领域建立系统的技术认知体系。 全书分为五个部分：第一部分从大模型的技术演进历程

本书共11章，分为四篇。第一篇(第1-3章)先通过案例对比展示MCP的强大功能，随后介绍MCP的发展历程，最后深入剖析MCP的核心优势及其应用、核心原理和安全问题；第二篇(第4章和第5章)对目前主流的MCP开发平台和资源进行全面梳理；第三篇(第6章和第7章)专注于MCP的开发实践，从开发环境搭建、MCPServer与M

本书是一本AutoGen技术指南，能够帮助读者从基础到高级逐步掌握AutoGenAgent(智能体或代理)开发技术，为从事相关领域的开发和研究提供有力支持。本书共六章，内容涵盖AutoGen基础理论、环境搭建、智能助手构建、高级功能与性能优化、复杂多Agent协作系统构建以及多Agent高级模式与实战。