这是教科书《微观经济学原理》的配套手册。每一章都有各种各样的练习，从基本的多项选择题到具有挑战性的数学问题和案例研究场景。

《如何成为知识分子》介绍了许多评论家，利用一系列独特的采访，深入了解他们的工作和职业。这本书经常从令人惊讶的角度看待批判性思维，例如，从现代美国批评的关键词来审视它们从声音到严谨再到聪明的关键词。

《英语的两种文化》考察了二十世纪最后几十年和新千年头几年的英语学科。在此期间，该学科内长期存在的组织模式被打乱了。随着法国理论在1960年代和1970年代引入美国学术界，文学研究和作曲研究都经历了重大的重新定位。

人工智能（AI）领域开发了设计自主代理的原则和流程。本课程涉及设计自主代理的核心概念，这些代理可以推理，学习和行动以实现用户给定的目标，并使学生准备好使用该领域的原则方法应对新出现的技术和道德挑战。主要主题包括为自动驾驶汽车、个人数字助理、决策支持系统、语音识别和自然语言处理、自主游戏代理和家用机器人的现代应用和未来技术开发提供支持的原理和算法。

本书重点介绍了神经网络内部工作原理下的基本统计机理。本书详细讨论了重要的概念和技术，包括空腔法、平均场理论、复制技术、西森条件、变分法、动态平均场理论、无监督学习、联想记忆模型、感知器模型、递归神经网络的混沌理论和神经网络的特征谱，引导新学习者了解理解和使用神经网络的理论和必备技能。

在《系统工程神经网络》中，一组杰出的研究人员对支持创建和改进具有系统工程思维的神经网络的基本概念进行了彻底的探索。在这本书中，你会发现系统工程和神经网络的一般理论讨论，以及相关和特定主题的报道，从深度学习基础知识到体育商业中的应用。

本书描述了通过超过14万次错误注入对来自不同领域的卷积神经网络（CNN）模型进行广泛而一致的软误差评估，考虑了不同的精度位宽配置、优化参数和处理器模型。

本书将教你人工智能中使用的常用术语，如模型、数据、模型参数、因变量和自变量。从零开始探索贝叶斯线性回归、高斯混合模型、随机梯度下降和反向传播算法。解释和比较了复杂 AI 计算所需的绝大多数复杂数学，例如自回归模型、周期 GAN 和 CNN 优化。

本书深入探讨了人工智能在生物医学中应用的最新发展，包括疾病诊断、制药加工、患者护理和监测、生物医学信息和生物医学研究。它还概述了人工智能在医疗保健领域应用的最新突破，描述了构建有效、可靠和安全的人工智能系统的路线图，并讨论了人工智能增强医疗系统的未来可能方向。

本书旨在介绍人工智能（AI）和大数据在医疗保健领域对医学决策和数据分析的影响，包括放射学、影像组学、放射基因组学、肿瘤学、药理学、COVID-19预后、心脏成像、神经放射学、精神病学等。这将包括物联网（AIOT），可解释人工智能（XAI），分布式学习，物联网区块链（BIOT），网络安全和（医疗）物联网（IoTs）等主题。