圖4-3 單層感知機模擬各類邏輯函數(shù)示例

圖4-5 對函數(shù)f（x）=x² sin（2x）+5sin（x）采取不同學習率策略進行優(yōu)化

圖4-14 二維卷積運算示意

圖6-17 Zero-DCE的三個關(guān)鍵設(shè)計

圖6-23 目標檢測任務(wù)示意圖

圖6-27 三種圖像分割任務(wù)效果示例

圖7-1 離身智能與具身智能

圖7-11 演示數(shù)據(jù)集示例

圖7-19 視覺目標導(dǎo)航示例

圖8-12 基于人工智能的多模態(tài)數(shù)據(jù)融合策略

圖8-12 基于人工智能的多模態(tài)數(shù)據(jù)融合策略（續(xù)）

圖8-15 AlphaFold2的模型結(jié)構(gòu)及AlphaFold3預(yù)測結(jié)果

圖8-15 AlphaFold2的模型結(jié)構(gòu)及AlphaFold3預(yù)測結(jié)果（續(xù)）

圖8-18 利用重要性加權(quán)匹配訓練和測試數(shù)據(jù)分布

圖8-19 不同玻片掃描儀下特定部位H&E染色體變化示例

圖10-1 超100億參數(shù)規(guī)模的大語言模型發(fā)展時間線（紅色字體為國產(chǎn)大模型）

圖10-12 網(wǎng)易天音根據(jù)“大學生、不想掛科、豐富多彩、生活自由、青春”作為關(guān)鍵詞，進行作詞、作曲和AI人聲模擬創(chuàng)作

圖10-17 利用人工智能技術(shù)修復(fù)文物和復(fù)原古畫