捕鱼机有余电怎么办

本書面向人工智能學科的前沿領域，系統地討論了智能計算的原理與實現，比較全面地反映了智能計算研究和應用的最新進展。書中涵蓋了支持向量機、混沌計算、蟻群算法、DNA計算、DNA遺傳算法、人工免疫系統、螢火蟲算法、蝙蝠算法、蛙跳算法、魚群算法和其他一些算法及應用。全書提供了大量的實用案例，重點強調實際的應用和計算工具，這些對于智能計算領域的進一步發展是非常有意義的。本書取材新穎、內容系統、深入淺出、材料豐富，理論密切結合實際，具有較高的學術水平和參考價值。本書可作為人工智能、信息與通信工程、儀器科學與技術、計算機科學與技術等相關領域的科研人員及工程技術人員的參考書，也可作為研究生和高年級本科生開闊視野、增長知識的閱讀材料。

·20.4萬字

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人工智能與人機博弈（物聯網在中國）

人工智能技術在20世紀50年代誕生，是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門綜合性技術科學。人工智能技術的發展經歷過數次起伏，在螺旋式上升中不斷取得新的突破。人機博弈是人工智能領域的一個重要分支。近20年來，出現了多次可以稱之為里程碑式的“人機大戰”。本書從人機博弈幾次里程碑式的事件切入，對技術發展進程中的重要人物、節點和技術突破進行詳細介紹，從中梳理出人工智能研究方法論的演進，并對人工智能技術未來發展方向提出展望

·14.3萬字

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深入淺出圖神經網絡：GNN原理解析

這是一本從原理、算法、實現、應用4個維度詳細講解圖神經網絡的著作，在圖神經網絡領域具有重大的意義。本書作者是圖神經網絡領域的資深技術專家，作者所在的公司極驗也是該領域的領先者。本書是作者和極驗多年研究和實踐經驗的總結，內容系統、扎實、深入淺出，得到了白翔、俞棟等幾位來自學術界和企業界的領軍人物的高度評價和強烈推薦。全書共10章：第1～4章全面介紹了圖、圖數據、卷積神經網絡以及表示學習等基礎知識，是閱讀本書的預備知識；第5～6章從理論的角度出發，講解了圖信號處理和圖卷積神經網絡，深入剖析了圖卷積神經網絡的性質，并提供了GCN實現節點分類的實例。第7～9章全面的講解了圖神經網絡的各種變體及范式、圖分類機制及其實踐，以及基于GNN的圖表示學習；第10章介紹了圖神經網絡的最新研究和應用。

·8.9萬字

AI醫學圖像處理（基于Python語言的Dragonfly）

這是一本“將人工智能技術運用于醫學案例，利用先進技術解決臨床問題”的圖書。本書使用三維圖像專業處理軟件Dragonfly（基于Python語言，封裝了多個機器學習庫）作為具體的實現工具。本書介紹了人工智能與醫療的介紹、醫療領域中的圖像處理、醫學圖像處理的常規流程等內容，并通過6個真實的醫學案例展現人工智能技術在醫學圖像學領域的應用，從醫工交叉的角度出發，深入探討醫學圖像問題的處理方法，旨在讓讀者了解如何將人工智能技術切實落地于醫學圖像學中，幫助其提升運用人工智能技術處理醫學圖像問題的能力。

·6.9萬字

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城堡里學無人機：原理、系統與實現

《城堡里學無人機：原理、系統與實現》是一本關于無人機概念、原理、系統與實現的參考書，共分三篇，七個章節。主要內容有：無人機的故事、無人機的類型和控制方式、無人機的軟硬件系統、無人機行業應用、以及學習無人機所需的基礎技能和各種共享資源等相關知識。本書著重闡釋了無人機行業、市場、讀者職業三者之間的相互關系，并結合無人機實際應用和制作指導為讀者提供進入無人機領域的各項知識，將實用性、趣味性、理論性充分融合，可以幫助讀者盡快跨入無人機的世界。《城堡里學無人機：原理、系統與實現》的主要讀者是無人機領域的愛好者、從業者和其他行業的無人機應用者或有意應用無人機的那些讀者，相關院校和專業的師生也可將此書當作培訓教材或輔導教材使用。

·10.2萬字

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寫好論文：思維模型與AI輔助應用

《寫好論文：思維模型與AI輔助應用》創新性地將學術寫作的思維模型與AI輔助工具相結合，為讀者提供了一套全新且實用的學術寫作方法，旨在助力讀者提高學術寫作的質量和水平。《寫好論文：思維模型與AI輔助應用》共9章，每章都聚焦一個特定的思維模型。這些模型包括“頂天立地加兩翼”結構模型、選擇和確定研究單位的三角模型、OBTQP研究問題模型、細化研究維度的思維羅盤模型、推導文獻綜述“GAP”的破界創新模型、匹配研究理論的勾連信號模型、適配研究方法的畫布模型、非共識研究觀點模型和深入解決問題的U型思維模型。對于每個模型，書中都有詳細的背景介紹、拆解步驟、應用方法和案例分析，確保讀者能夠全方位地理解并實際應用這些模型，從而真正掌握學術寫作的思維精髓和實踐要訣。《寫好論文：思維模型與AI輔助應用》適合學術研究人員、研究生、博士生等需要撰寫學術論文的人閱讀，也適合對學術研究感興趣、希望深入了解其思維方式和研究方法的讀者閱讀。

·13.8萬字

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AIGC從入門到實戰：ChatGPT+Midjourney+Stable Diffusion+行業應用

本書旨在探討AIGC的發展歷程、應用范圍及其對社會和個人的影響，從而幫助讀者深入了解并應用人工智能技術。本書共分為8章。第1章介紹了ChatGPT和AIGC的發展歷史，以及核心技術的演進與應用。第2章詳細探討了ChatGPT的特點、功能，以及它在文科和理科領域的應用。第3章深入介紹了ChatGPT及其他AIGC對個人的賦能，包括原理、成本、應用場景、高質量答案的提問技巧，以及如何利用ChatGPT進行編程。此部分還提到了AIGC時代下的職業規劃。第4章重點介紹了AIGC在創意領域的應用，特別是Midjourney工具的使用。第5章講解了如何使用AIGC技術來創建數字人分身，使他們能夠說話、唱歌，甚至成為主播。第6章強調了AIGC如何賦能職場，包括輔助設計、思維導圖生成、文本創作、市場調研與策劃、短視頻創作，以及辦公軟件使用。第7章介紹了AIGC在不同行業和領域的創新場景，包括電商、傳媒、金融、教育行業，以及工業領域等。第8章介紹了如何有效應對AI革命。書末還推薦了許多AIGC相關的資源。

·7.2萬字

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深度學習進階：自然語言處理

《深度學習進階：自然語言處理》是《深度學習入門：基于Python的理論與實現》的續作，圍繞自然語言處理和時序數據處理，介紹深度學習中的重要技術，包括word2vec、RNN、LSTM、GRU、seq2seq和Attention等。本書語言平實，結合大量示意圖和Python代碼，按照“提出問題”“思考解決問題的新方法”“加以改善”的流程，基于深度學習解決自然語言處理相關的各種問題，使讀者在此過程中更深入地理解深度學習中的重要技術。

·13.3萬字

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人工智能安全

本書在簡要介紹人工智能發展歷程、世界各國人工智能戰略規劃之后，重點圍繞人工智能安全主題，提出人工智能安全體系架構，討論了人工智能助力安全、人工智能內生安全、人工智能衍生安全等相關內容，并深入研究了人工智能安全倫理準則。本書還詳細分析了人工智能行為體及其可能引發的安全問題，提出了人工智能保險箍的解決方案，并給出了人工智能行為體的安全評估與檢測方法。本書最后還探討了人工智能的前沿技術，以及人工智能安全的未來發展趨勢。本書適合人工智能及安全領域的研究人員、管理人員以及廣大愛好者閱讀。

·27.5萬字

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現代決策樹模型及其編程實踐：從傳統決策樹到深度決策樹

決策樹是數據分析中廣泛使用的機器學習模型，其模型簡單、算法快速且具有可解釋性。但隨著大數據的涌現，將決策樹真正應用到實踐中還面臨諸多困難。本書正是為解決這一痛點而作，旨在幫助讀者系統且全面地了解決策樹，并成功地將其用于工程實踐。

·22.1萬字

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生成式AI入門與AWS實戰

本書是專注于如何在AWS上開發和應用生成式AI的實用指南，旨在為技術領導者、機器學習實踐者、應用開發者等提供深入了解和應用生成式AI的策略與方法。本書首先介紹了生成式AI的概念及其在產品和服務中的應用潛力，然后詳細闡述了生成式AI項目的完整生命周期。作者探討了多種模型類型，如大語言模型和多模態模型，并提供了通過提示工程和上下文學習來優化這些模型的實際技巧。此外，本書討論了如何使用LoRA技術對模型進行微調，以及如何通過RLHF使模型與人類價值觀對齊。書中還介紹了RAG技術，以及如何利用LangChain和ReAct等開發agent。最后，本書介紹了如何使用AmazonBedrock構建基于生成式AI的應用程序。基于該強大的平臺，讀者可以實現自己的創新想法。本書適合對生成式AI感興趣的學生和研究人員、在AWS上開發AI應用程序的軟件開發人員和數據科學家、尋求利用AI技術優化業務流程的企業決策者以及對技術趨勢保持好奇心的科技愛好者閱讀。

·10.8萬字

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人工智能創新啟示錄：技術前沿

本書為中國人工智能產業創新聯盟《智能之巔》叢書的技術分冊，重點聚焦人工智能的關鍵前沿技術，先對人工智能技術領域進行了概述，主要介紹核心及前沿領域的發展現狀和趨勢，并分析國內外人工智能發展戰略；之后深入介紹、分析支撐或影響人工智能產業發展的核心和前沿技術，如計算機視覺、智能語音語義、人工智能芯片等。本書適合人工智能、互聯網和計算機行業的從業人員和研究人員（技術崗位和非技術崗位），以及創投相關人員閱讀參考。

·24.4萬字

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圖分析與圖機器學習：原理、算法與實踐

本書向數據科學家、數據工程師、架構師和業務分析師展示了如何使用領先的圖數據庫模型TigerGraph，目標是向讀者介紹圖數據結構、圖分析和圖機器學習的概念、技術和工具。三位作者介紹了涵蓋多種當代業務需求的真實使用案例。讀者將探索從互聯數據中獲取價值的三階段方法：連接、分析和學習。幾乎每章的開頭都列出了對應的三個方面的目標：學習圖分析和機器學習的概念；用圖分析解決特定問題；了解如何使用GSQL查詢語言和TigerGraph圖平臺。

·12.5萬字

腦機革命

當你凝望夜空時，你是否曾望向繁星背后的虛空：“宇宙的邊界在哪里？時空的本質究竟是什么？幽暗的深空中此刻是否也有一雙眼睛正在凝視著你？”當你凝視鏡中的自己時，你是否曾望向雙眼背后的大腦：“我”到底是誰？寄居在這副皮囊之中的靈魂是否真的存在？當肉體衰亡，“我的靈魂”是將隨之消散還是化為飄蕩于宇宙之中的一股電波？下載知識、移植記憶、意念互通與大腦聯結這些科幻電影中的場景能否成為現實？人腦被稱為“內在的宇宙”，從宇宙大爆炸到人類大腦的形成，150億年間，人類大腦成為宇宙中平常卻偉大的奇跡。如今，腦機接口技術正在蓬勃發展。科學家已經開始攀登腦機接口的金字塔，逐級“改造”人類，實現人類的全新進化。本書便是向讀者介紹腦機接口這一新興技術的科普著作。從對大腦的重新認識，到神經科學顛覆傳統的發現，再到腦機接口領域正在發生的前瞻探索和令人振奮的突破，作者對這項技術自誕生至今的演進歷程以及它對未來的影響進行了生動的展示，讓人在感嘆“腦機融合”創造的驚人變化的同時，更為腦科學的飛速發展以及人類大腦浩如煙海的未解之謎而神往。

·23.2萬字

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從深度學習到圖神經網絡：模型與實踐

近年來，深度學習在人工智能的發展過程中起到了舉足輕重的作用，而圖神經網絡是人工智能領域的一個新興方向，被稱為圖上的深度學習。本書詳細介紹了從深度學習到圖神經網絡的基礎概念和前沿技術，包括圖上的深度學習、圖神經網絡的數學基礎、神經網絡學習與算法優化、深度學習基礎、神經網絡中的表示學習、面向圖數據的嵌入表示、初代圖神經網絡、空域及譜域圖卷積神經網絡等內容。為增強可讀性，本書敘述清晰、內容深入淺出、圖文并茂，力求降低初學者的學習難度。本書既可作為人工智能領域研究和開發人員的技術參考書，也可作為對圖上的深度學習感興趣的高年級本科生和研究生的入門書。

·17.1萬字

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深度學習實戰：基于TensorFlow 2和Keras（原書第2版）

本書簡潔地介紹了現代神經網絡、人工智能和深度學習技術，專門為軟件工程師和數據科學家設計。第1章逐步介紹神經網絡的基礎知識。第2章比較TensorFlow1.x和TensorFlow2.0編程模型。第3章重點介紹回歸。第4章介紹卷積神經網絡及其在圖像處理中的應用。第5章討論了CNN在圖像、視頻、音頻和文本處理方面的高級應用。第6章重點介紹生成對抗網絡。第7章介紹詞嵌入。第8章介紹基本嵌入方法的各種擴展。第9章介紹自動編碼器。第10章深入研究無監督學習模型。第11章重點介紹強化學習。第12章介紹AutoML。第13章介紹用于移動設備和物聯網的TensorFlow的基礎知識。第14章討論了云環境以及如何利用它來訓練和部署模型。第15章討論了深度學習背后的數學。第16章介紹TPU。本書內容豐富，易于理解，示例具有代表性，是學習深度學習的絕佳指南。

·17.9萬字

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AI芯片：前沿技術與創新未來

本書從AI的發展歷史講起，介紹了目前最熱門的深度學習加速芯片和基于神經形態計算的類腦芯片的相關算法、架構、電路等，并介紹了近年來產業界和學術界一些著名的AI芯片，包括生成對抗網絡芯片和深度強化學習芯片等。本書著重介紹了用創新的思維來設計AI芯片的各種計算范式，以及下一代AI芯片的幾種范例，包括量子啟發的AI芯片、進一步提升智能程度的AI芯片、有機自進化AI芯片、光子AI芯片及自供電AI芯片等。本書也介紹了半導體芯片技術在“后摩爾定律時代”的發展趨勢，以及基礎理論（如量子場論、信息論等）引領AI芯片創新并將不斷發揮巨大作用。最后，本書介紹了AI發展的三個層次、AI芯片與生物大腦的差距以及未來的發展方向。本書可供在AI芯片領域學習和工作的研究生、本科生、工程技術人員，以及所有對AI芯片感興趣的人員參考。

·26.7萬字

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機器學習實戰：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow（原書第3版）

本書分為兩大部分：第一部分主要基于Scikit-Learn，介紹機器學習的基礎算法；第二部分則使用TensorFlow和Keras，介紹神經網絡與深度學習。此外，附錄部分的內容也非常豐富，包括課后練習題解答、機器學習項目清單、SVM對偶問題、自動微分和特殊數據結構等。書中內容廣博，覆蓋了機器學習的各個領域，不僅介紹了傳統的機器學習模型，包括支持向量機、決策樹、隨機森林和集成方法，還提供了使用Scikit-Learn進行機器學習的端到端訓練示例。作者尤其對深度神經網絡進行了深入的探討，包括各種神經網絡架構、強化學習，以及如何使用TensorFlow/Keras庫來構建和訓練神經網絡。本書兼顧理論與實戰，既適合在校學生，又適合有經驗的工程師。

·39.5萬字

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MLOps權威指南

本書前幾章涵蓋了DevOps和MLOps的理論和實踐，然后介紹了如何設置持續集成和持續交付，接著介紹Kaizen，即對所有事物進行持續改進的想法。與云計算相關的MLOps分為三章，涵蓋AWS、Azure和GCP（谷歌云平臺）。之后介紹了機器學習互操作性、構建MLOps命令行工具和微服務。這些主題包括許多具有積極吸引力的尖端新興技術。結尾介紹了一些真實案例研究，以及執行MLOps時面臨的挑戰。

·17.2萬字

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Chatbot從0到1（第2版）：對話式交互實踐指南

本書內容共6部分。第1部分幫助你理解通用人工智能時代下，“Chatbot”和“對話式交互”的概念；第2部分帶你了解通用人工智能及其代表GPT；第3部分和第4部分介紹Chatbot的生命周期；第5部分介紹通用人工智能與現實世界的接口——機器人流程自動化；第6部分介紹行業對Chatbot的評價，明確Chatbot的邊界并給出可落地的方法。現在就讓我們開始這場干貨滿滿的旅程吧！

·23.4萬字

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智能計算：原理與實踐