&#23448;&#26415;&#32593;&#95;&#20070;&#21451;&#26368;&#20540;&#24471;&#25910;&#34255;&#33;

智能計(jì)算系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)教程

本書是《智能計(jì)算系統(tǒng)》的配套實(shí)驗(yàn)教程，結(jié)合智能計(jì)算系統(tǒng)的軟硬件技術(shù)棧設(shè)計(jì)了基于通用CPU平臺(tái)和深度學(xué)習(xí)處理器平臺(tái)的分階段實(shí)驗(yàn)和綜合實(shí)驗(yàn)。其中，分階段實(shí)驗(yàn)以風(fēng)格遷移作為驅(qū)動(dòng)范例，包括算法實(shí)驗(yàn)（第2～3章）、編程框架實(shí)驗(yàn)（第4章）、智能編程語(yǔ)言實(shí)驗(yàn)（第5章）、深度學(xué)習(xí)處理器運(yùn)算器設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)（第6章）。通過(guò)完成分階段實(shí)驗(yàn)，讀者可以開(kāi)發(fā)出一個(gè)可完成圖像風(fēng)格遷移任務(wù)的智能計(jì)算系統(tǒng)。綜合實(shí)驗(yàn)（第7章）包括目標(biāo)檢測(cè)、文本檢測(cè)、自然語(yǔ)言處理等不同應(yīng)用領(lǐng)域的實(shí)驗(yàn)，可以幫助讀者鞏固對(duì)軟硬件技術(shù)棧相關(guān)知識(shí)的系統(tǒng)理解，讓讀者了解不同應(yīng)用領(lǐng)域?qū)χ悄苡?jì)算系統(tǒng)的需求。本書適合作為高等院校人工智能及相關(guān)專業(yè)的教材，以及相關(guān)領(lǐng)域從業(yè)人員的參考書。作者團(tuán)隊(duì)還為本書設(shè)計(jì)了一款配套的游戲，利用游戲中的“稠密獎(jiǎng)勵(lì)”“即時(shí)獎(jiǎng)勵(lì)”和“體系性獎(jiǎng)勵(lì)”等機(jī)制來(lái)提升讀者的學(xué)習(xí)熱情。

計(jì)算思維與人工智能基礎(chǔ)

本教材共分9章：第1章計(jì)算機(jī)技術(shù)與計(jì)算思維基礎(chǔ)、第2章計(jì)算機(jī)中信息表示、第3章計(jì)算機(jī)系統(tǒng)基本組成和基本工作原理、第4章互聯(lián)網(wǎng)與物聯(lián)網(wǎng)、第5章計(jì)算機(jī)新技術(shù)、第6章計(jì)算機(jī)求解問(wèn)題基礎(chǔ)、第7章人工智能概述、第8章搜索與博弈和第9章機(jī)器學(xué)習(xí)。

人工智能

從《終結(jié)者》、《黑客帝國(guó)》、《機(jī)器人瓦利》再到《超驗(yàn)駭客》，我們多數(shù)人對(duì)人工智能的認(rèn)識(shí)還停留在好萊塢電影階段，然而，人工智能作為一門計(jì)算機(jī)科學(xué)分支究竟是什么樣的？目前發(fā)展到了什么階段？能夠戰(zhàn)勝人類的終極AI機(jī)器真的會(huì)存在嗎？從這本書中，你很快就會(huì)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題的答案。本書將全面介紹人工智能的發(fā)展歷史、探究過(guò)程以及在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用，以通俗易懂的語(yǔ)言和生動(dòng)有趣的示例為你揭示人工智能不為人知的奧秘。全面介紹了人工智能的歷史及其在各個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展及應(yīng)用。既有科學(xué)的嚴(yán)謹(jǐn)性，又不乏趣味性，以通俗的語(yǔ)言和生動(dòng)的示例將科學(xué)之美展現(xiàn)得淋漓盡致，有助于讀者開(kāi)闊視野，激發(fā)進(jìn)一步探索科學(xué)的興趣。

會(huì)話式AI：自然語(yǔ)言處理與人機(jī)交互

本書從邏輯上看分為三大部分。第一部分（第1～2章）介紹語(yǔ)言理解的基礎(chǔ)概念與環(huán)境搭建。其中，第1章介紹人機(jī)交互的演變歷史及技術(shù)變革。第2章介紹前置技術(shù)，重點(diǎn)涵蓋PyTorch、TorchText、Jieba等自然語(yǔ)言處理學(xué)習(xí)庫(kù)的使用方法。第二部分（第3～8章）介紹自然語(yǔ)言處理和人機(jī)交互相關(guān)的核心技術(shù)。本書強(qiáng)調(diào)理論與實(shí)戰(zhàn)并行，在介紹相關(guān)核心技術(shù)的同時(shí)，每章針對(duì)相應(yīng)核心算法展開(kāi)實(shí)戰(zhàn)，在真實(shí)中文數(shù)據(jù)集下驗(yàn)證算法性能，讓讀者從更深層面了解相關(guān)算法。第3章主要介紹中文分詞技術(shù)，包含分詞概念、分類體系、常見(jiàn)分詞算法，并針對(duì)HMM算法進(jìn)行實(shí)戰(zhàn)。第4章主要介紹數(shù)據(jù)預(yù)處理相關(guān)內(nèi)容，重點(diǎn)關(guān)注TorchText針對(duì)數(shù)據(jù)預(yù)處理與構(gòu)建數(shù)據(jù)集的使用。詞向量（第5章）、序列標(biāo)注（第6章）、文本分類（第7章）、文本生成（第8章）作為4種核心技術(shù)將分別單獨(dú)介紹。第三部分（第9～12章）通過(guò)講解人機(jī)交互中4個(gè)不同類型的高階技術(shù)，幫助讀者了解人機(jī)交互中的深層技術(shù)。其中包括對(duì)話生成（第9章）、知識(shí)圖譜問(wèn)答（第10章）、自然語(yǔ)言推理（第11章）和實(shí)體語(yǔ)義理解（第12章）。

破解深度學(xué)習(xí)（核心篇）：模型算法與實(shí)現(xiàn)

本書旨在采用一種符合讀者認(rèn)知角度且能提升其學(xué)習(xí)效率的方式來(lái)講解深度學(xué)習(xí)背后的核心知識(shí)、原理和內(nèi)在邏輯。經(jīng)過(guò)基礎(chǔ)篇的學(xué)習(xí)，想必你已經(jīng)對(duì)深度學(xué)習(xí)的總體框架有了初步的了解和認(rèn)識(shí)，掌握了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從核心概念、常見(jiàn)問(wèn)題到典型網(wǎng)絡(luò)的基本知識(shí)。本書為核心篇，將帶領(lǐng)讀者實(shí)現(xiàn)從入門到進(jìn)階、從理論到實(shí)戰(zhàn)的跨越。全書共7章，前三章包括復(fù)雜CNN、RNN和注意力機(jī)制網(wǎng)絡(luò)，深入詳解各類主流模型及其變體；第4章介紹這三類基礎(chǔ)模型的組合體，即概率生成模型；第5章和第6章著重介紹這些復(fù)雜模型在計(jì)算機(jī)視覺(jué)和自然語(yǔ)言處理兩大最常見(jiàn)領(lǐng)域的應(yīng)用；第7章講解生成式大語(yǔ)言模型的內(nèi)在原理并對(duì)其發(fā)展趨勢(shì)予以展望。本書系統(tǒng)全面，深入淺出，且輔以生活中的案例進(jìn)行類比，以此降低學(xué)習(xí)難度，能夠幫助讀者迅速掌握深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)。本書適合有志于投身人工智能領(lǐng)域的人員閱讀，也適合作為高等院校人工智能相關(guān)專業(yè)的教學(xué)用書。

人工智能技術(shù)與大數(shù)據(jù)

本書分為兩個(gè)部分，共12章。第1章到第5章介紹了大數(shù)據(jù)的本體論、機(jī)器學(xué)習(xí)的基本理論等內(nèi)容，為具體場(chǎng)景、算法的實(shí)踐奠定了基礎(chǔ)。讀者可以了解到，在工程實(shí)踐中，對(duì)大數(shù)據(jù)的處理、轉(zhuǎn)化方式與人類學(xué)習(xí)知識(shí)并將其轉(zhuǎn)化為實(shí)踐的過(guò)程是多么相似。在對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的介紹中，會(huì)對(duì)其數(shù)學(xué)原理、訓(xùn)練過(guò)程做基本的講解，并輔以代碼幫助讀者了解真實(shí)場(chǎng)景中技術(shù)工具的使用。第6章到第12章提供了多個(gè)不同的用例，章節(jié)之間彼此獨(dú)立，介紹了如何用人工智能技術(shù)（自然語(yǔ)言處理、模糊系統(tǒng)、遺傳編程、群體智能、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、網(wǎng)絡(luò)安全、認(rèn)知計(jì)算）實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)自動(dòng)化解決方案。如果讀者對(duì)Java編程語(yǔ)言、分布式計(jì)算框架、各種機(jī)器學(xué)習(xí)算法有一定的了解，那么本書可以幫助你建立一個(gè)全局觀，從更廣闊的視角來(lái)看待人工智能技術(shù)在大數(shù)據(jù)中的應(yīng)用。如果讀者對(duì)上述知識(shí)一無(wú)所知，但是對(duì)大數(shù)據(jù)人工智能的技術(shù)、業(yè)務(wù)非常感興趣，那么可以通過(guò)本書獲得從零到一的認(rèn)知提升。

深度學(xué)習(xí)進(jìn)階：自然語(yǔ)言處理

《深度學(xué)習(xí)進(jìn)階：自然語(yǔ)言處理》是《深度學(xué)習(xí)入門：基于Python的理論與實(shí)現(xiàn)》的續(xù)作，圍繞自然語(yǔ)言處理和時(shí)序數(shù)據(jù)處理，介紹深度學(xué)習(xí)中的重要技術(shù)，包括word2vec、RNN、LSTM、GRU、seq2seq和Attention等。本書語(yǔ)言平實(shí)，結(jié)合大量示意圖和Python代碼，按照“提出問(wèn)題”“思考解決問(wèn)題的新方法”“加以改善”的流程，基于深度學(xué)習(xí)解決自然語(yǔ)言處理相關(guān)的各種問(wèn)題，使讀者在此過(guò)程中更深入地理解深度學(xué)習(xí)中的重要技術(shù)。

機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐指南：案例應(yīng)用解析

《機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐指南：案例應(yīng)用解析》是機(jī)器學(xué)習(xí)及數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域不可多得的一本著作，也是為數(shù)不多的既有大量實(shí)踐應(yīng)用案例又包含算法理論剖析的著作，作者針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)算法既抽象復(fù)雜又涉及多門數(shù)學(xué)學(xué)科的特點(diǎn)，力求理論聯(lián)系實(shí)際，始終以算法應(yīng)用為主線，由淺入深以全新的角度詮釋機(jī)器學(xué)習(xí)。全書分為準(zhǔn)備篇、基礎(chǔ)篇、統(tǒng)計(jì)分析實(shí)戰(zhàn)篇和機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)篇。準(zhǔn)備篇介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展及應(yīng)用前景以及常用科學(xué)計(jì)算平臺(tái)，主要包括統(tǒng)計(jì)分析語(yǔ)言r、機(jī)器學(xué)習(xí)模塊mlpy和neurolab、科學(xué)計(jì)算平臺(tái)numpy、圖像識(shí)別軟件包opencv、網(wǎng)頁(yè)分析beautifulsoup等軟件的安裝與配置。基礎(chǔ)篇先對(duì)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)及其在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的應(yīng)用進(jìn)行講述，同時(shí)推薦配套學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)書籍，然后運(yùn)用實(shí)例說(shuō)明計(jì)算平臺(tái)的使用，以python和r為實(shí)現(xiàn)語(yǔ)言，重點(diǎn)講解了圖像算法、信息隱藏、最小二乘法擬合、因子頻率分析、歐氏距離等，告訴讀者如何使用計(jì)算平臺(tái)完成工程應(yīng)用。最后，通過(guò)大量統(tǒng)計(jì)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)案例提供實(shí)踐指南，首先講解回歸分析、區(qū)間分布、數(shù)據(jù)圖形化、分布趨勢(shì)、正態(tài)分布、分布擬合等數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)，然后講解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、統(tǒng)計(jì)算法、歐氏距離、余弦相似度、線性與非線性回歸、數(shù)據(jù)擬合、線性濾波、圖像識(shí)別、人臉辨識(shí)、網(wǎng)頁(yè)分類等機(jī)器學(xué)習(xí)算法。此書可供算法工程師、IT專業(yè)人員以及機(jī)器學(xué)習(xí)愛(ài)好者參考使用。

深度學(xué)習(xí)初學(xué)者指南

本書分為三部分。第一部分將幫助你快速理解從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)基本架構(gòu)、如何準(zhǔn)備數(shù)據(jù)，以及深度學(xué)習(xí)中經(jīng)常使用的基本概念。第二部分將重點(diǎn)介紹無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。從自編碼器開(kāi)始，然后轉(zhuǎn)向?qū)訑?shù)更深、規(guī)模更大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。第三部分介紹監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，你將掌握基本和高級(jí)深度學(xué)習(xí)模型的實(shí)現(xiàn)方法，并能夠?qū)⑦@些模型用于分類、回歸以及從潛在空間生成數(shù)據(jù)等應(yīng)用場(chǎng)合。

人工智能十萬(wàn)個(gè)為什么：熱AI冷知識(shí)

本書是由智能相對(duì)論創(chuàng)始人曾響鈴聯(lián)合旗下幾位資深分析師深入一線企業(yè)調(diào)研后，并結(jié)合行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)預(yù)測(cè)完成的一本人工智能冷知識(shí)普及書籍。本書全面、詳盡地介紹了人工智能最先落地的幾個(gè)熱門領(lǐng)域：智能機(jī)器人、醫(yī)療服務(wù)業(yè)、教育、娛樂(lè)、健康等，覆蓋了人們接觸人工智能的各種場(chǎng)景，并對(duì)其背后的人工智能技術(shù)進(jìn)行深入淺出地解釋，是一本有趣的人工智能行業(yè)科普讀物。

深度學(xué)習(xí)視頻理解

視頻理解是計(jì)算機(jī)視覺(jué)和深度學(xué)習(xí)的一個(gè)重要分支。本書對(duì)視頻理解的3個(gè)重要領(lǐng)域進(jìn)行介紹，對(duì)于每個(gè)領(lǐng)域，本書不僅解釋了相關(guān)算法的原理，還梳理了算法演進(jìn)的脈絡(luò)。全書共分6章，第1章簡(jiǎn)要介紹視頻行業(yè)的發(fā)展歷程；第2章回顧經(jīng)典圖像分類模型和RNN；第3章和第4章介紹動(dòng)作識(shí)別的重要算法；第5章介紹時(shí)序動(dòng)作定位的重要算法；第6章介紹視頻Embedding的重要算法。最后總結(jié)了常用的一些視頻處理工具。本書既適合高等院校人工智能相關(guān)專業(yè)的本科生和研究生閱讀，也可供視頻理解、推薦系統(tǒng)、搜索引擎和計(jì)算廣告等領(lǐng)域的研究人員和從業(yè)者參考。

ChatGPT大模型：技術(shù)場(chǎng)景與商業(yè)應(yīng)用

ChatGPT作為人工智能領(lǐng)域的一大進(jìn)步，引起了熱議，其強(qiáng)大功能的背后離不開(kāi)大模型的支持。大模型指的是參數(shù)規(guī)模超過(guò)千萬(wàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，主要應(yīng)用于語(yǔ)音識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等領(lǐng)域。本書聚焦大模型，對(duì)大模型的技術(shù)場(chǎng)景和商業(yè)應(yīng)用展開(kāi)詳細(xì)敘述。本書主要從典型應(yīng)用ChatGPT入手，探尋其背后支撐大模型的魅力。首先，本書對(duì)大模型的基礎(chǔ)概念、產(chǎn)業(yè)格局、帶來(lái)的新型商業(yè)模式進(jìn)行講解，展現(xiàn)了大模型的發(fā)展現(xiàn)狀和商業(yè)化潛力。其次，本書從數(shù)據(jù)服務(wù)、智能搜索、辦公工具、對(duì)話式AI、休閑娛樂(lè)、生產(chǎn)制造、智慧營(yíng)銷、智慧城市等方面講述了大模型的諸多應(yīng)用場(chǎng)景，并闡述了大模型在這些領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀、應(yīng)用潛力、企業(yè)探索實(shí)踐等。

AI重塑演講力：ChatGPT 10倍提升演講寫作與表達(dá)

本書結(jié)合了作者多年演講表達(dá)的培訓(xùn)經(jīng)驗(yàn)和體系化的課程內(nèi)容，并在每個(gè)知識(shí)點(diǎn)和章節(jié)中都融合了新的AI提示詞方法。不僅能讓讀者系統(tǒng)地掌握演講表達(dá)的體系化知識(shí)，逐步學(xué)習(xí)如何提出并表達(dá)各種問(wèn)題，還能快速上手AI工具，極大地提高學(xué)習(xí)演講表達(dá)的效率，助力我們的工作和學(xué)習(xí)，提升競(jìng)爭(zhēng)力。

ChatGPT原理與實(shí)戰(zhàn)：大型語(yǔ)言模型的算法、技術(shù)和私有化

這是一本系統(tǒng)梳理并深入解析ChatGPT核心技術(shù)、算法實(shí)現(xiàn)、工作原理、訓(xùn)練方法的著作，也是一本能指導(dǎo)你搭建專屬ChatGPT和實(shí)現(xiàn)大模型遷移及私有化的著作。本書得到了MOSS系統(tǒng)負(fù)責(zé)人邱錫鵬等多位專家的高度評(píng)價(jià)和鼎力推薦。具體地，通過(guò)本書你能了解或掌握以下知識(shí)：ChatGPT的工作流程和技術(shù)棧；ChatGPT的工作原理和算法實(shí)現(xiàn)；基于Transformer架構(gòu)的一系列預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型的原理；強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)；提示學(xué)習(xí)與大模型涌現(xiàn)出的上下文學(xué)習(xí)、思維鏈；大模型的訓(xùn)練方法及常見(jiàn)的分布式訓(xùn)練框架；基于人工反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)整體框架；從零搭建類ChatGPT模型，模擬完整的ChatGPT訓(xùn)練過(guò)程。本書集理論、實(shí)戰(zhàn)和產(chǎn)業(yè)應(yīng)用于一體，提供大量經(jīng)詳細(xì)注釋的代碼，方便讀者理解和實(shí)操。總之，不管你是想深入研究ChatGPT本身，還是正在研發(fā)或使用其他大模型，本書都應(yīng)該能給你頗具價(jià)值的技術(shù)啟發(fā)與思考，讓你在大模型的路上快速前行，少走彎路。

一本書讀懂大模型：技術(shù)創(chuàng)新、商業(yè)應(yīng)用與產(chǎn)業(yè)變革

這是一本人人都能讀懂的大模型綜合指南，既是一本大模型的科普書，又是一本大模型的商業(yè)書。由中國(guó)電信研究院天翼智庫(kù)官方出版，從核心技術(shù)、基礎(chǔ)設(shè)施、商業(yè)應(yīng)用、產(chǎn)業(yè)體系、安全治理5個(gè)維度全面講解了大模型。語(yǔ)言上通俗易懂，內(nèi)容上深入淺出，呈現(xiàn)上圖文并茂，給讀者良好閱讀體驗(yàn)的同時(shí)，讓讀者對(duì)大模型的理解事半功倍！無(wú)論你是AI工程師，還是完全沒(méi)有IT技術(shù)背景的愛(ài)好者；無(wú)論你是一線的從業(yè)人員，還是企業(yè)的管理者和決策者，你都能通過(guò)本書系統(tǒng)理解和掌握大模型，從而深刻認(rèn)識(shí)大模型的核心價(jià)值和應(yīng)用潛力，把握住大模型帶來(lái)的變革和商機(jī)。

AI嵌入式系統(tǒng)：算法優(yōu)化與實(shí)現(xiàn)

本書介紹嵌入式系統(tǒng)中的機(jī)器學(xué)習(xí)算法優(yōu)化原理、設(shè)計(jì)方法及其實(shí)現(xiàn)技術(shù)。內(nèi)容涵蓋通用嵌入式優(yōu)化技術(shù)，包括基于SIMD指令集的優(yōu)化、內(nèi)存訪問(wèn)模式優(yōu)化、參數(shù)量化等，并在此基礎(chǔ)上介紹了信號(hào)處理層面的優(yōu)化、AI推理算法優(yōu)化及基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的AI算法訓(xùn)練—推理聯(lián)合的優(yōu)化理論與方法。其中信號(hào)處理層面優(yōu)化介紹了基于線性代數(shù)的快速近似算法、基于多項(xiàng)式的快速卷積構(gòu)造技術(shù)、基于數(shù)據(jù)二進(jìn)制結(jié)構(gòu)的快速乘法算法等；在AI推理層面，介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)推理模型共性結(jié)構(gòu)、運(yùn)算圖中各個(gè)算子的計(jì)算優(yōu)化途徑；對(duì)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的AI算法，闡述了如何將推理階段的運(yùn)算量約束以及底層數(shù)據(jù)量化約束加入訓(xùn)練代價(jià)函數(shù)，從算法訓(xùn)練端減少運(yùn)算量以提升AI嵌入式系統(tǒng)的運(yùn)行效率。此外，本書還通過(guò)多個(gè)自動(dòng)搜索優(yōu)化參數(shù)并生成C代碼的例子介紹了通用的嵌入式環(huán)境下機(jī)器學(xué)習(xí)算法自動(dòng)優(yōu)化和部署工具開(kāi)發(fā)的基本知識(shí)，通過(guò)應(yīng)用示例和大量代碼說(shuō)明了AI算法在通用嵌入式系統(tǒng)中的實(shí)現(xiàn)方法，力求讓讀者在理解算法的基礎(chǔ)上，通過(guò)實(shí)踐掌握高效的AI嵌入式系統(tǒng)開(kāi)發(fā)的知識(shí)與技能。

深入淺出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)

本書深入講解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，側(cè)重于闡釋深度學(xué)習(xí)的核心概念。作者以技術(shù)原理為導(dǎo)向，輔以貫穿全書的MNIST手寫數(shù)字識(shí)別項(xiàng)目示例，介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、反向傳播算法、過(guò)擬合解決方案、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等內(nèi)容，以及如何利用這些知識(shí)改進(jìn)深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目。學(xué)完本書后，讀者將能夠通過(guò)編寫Python代碼來(lái)解決復(fù)雜的模式識(shí)別問(wèn)題。

元宇宙中的硬科技

本書從元宇宙的起源和現(xiàn)實(shí)應(yīng)用場(chǎng)景出發(fā)，基于元宇宙的“BIGCHINA”技術(shù)框架，為讀者依次揭開(kāi)元宇宙背后八大硬科技——區(qū)塊鏈（Blockchain）技術(shù)、交互（Interactivity）技術(shù)、通信技術(shù)（CommunicationTechnology，5G、6G）、云和邊緣計(jì)算（CloudandEdgeComputing）技術(shù)、高性能計(jì)算和量子計(jì)算（High-PerformanceComputingandQuantumComputing）技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)和機(jī)器人（IoTandRobotics）技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)（Network）技術(shù)、人工智能（ArtificialIntelligence）技術(shù)的神秘面紗。本書將上述八大支撐技術(shù)與元宇宙中的諸多實(shí)際和潛在應(yīng)用相結(jié)合，生動(dòng)地繪制出一幅元宇宙的“技術(shù)圖譜”，為想要了解元宇宙及其背后核心技術(shù)的讀者提供有趣的科普閱讀體驗(yàn)。此外，本書在一定程度上突破了從單一技術(shù)視域分析元宇宙的局限，對(duì)讀者了解當(dāng)前元宇宙技術(shù)整體發(fā)展現(xiàn)狀和未來(lái)趨勢(shì)有一定的借鑒意義。

智能涌現(xiàn)：AI時(shí)代的思考與探索

當(dāng)前世界正處于百年變局，人類社會(huì)已經(jīng)進(jìn)入數(shù)字經(jīng)濟(jì)3.0時(shí)代：數(shù)字內(nèi)容迭代，從1.0時(shí)代逐步邁入3.0時(shí)代；人工智能技術(shù)飛躍，從符號(hào)推理、深度學(xué)習(xí)走向知識(shí)+數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的3.0時(shí)代；產(chǎn)業(yè)拓展更深更廣，走向智能+3.0時(shí)代。隨著大模型、ChatGPT、DeepSeek等智能涌現(xiàn)，我們?cè)撊绾斡|發(fā)AI時(shí)代其他的突破性技術(shù)涌現(xiàn)？這些技術(shù)又該怎樣反哺產(chǎn)業(yè)升級(jí)？本書闡述了人工智能技術(shù)演變的大趨勢(shì)、算力驅(qū)動(dòng)計(jì)算體系的突破，以及人工智能如何賦能生命科學(xué)、物聯(lián)網(wǎng)、自動(dòng)駕駛等。這些領(lǐng)域蘊(yùn)含著巨大的商業(yè)空間和發(fā)展機(jī)遇，人工智能在探索過(guò)程中將發(fā)揮決定性和顛覆性的作用，相關(guān)研發(fā)成果在實(shí)用化、普及化之后將產(chǎn)生可觀的社會(huì)效益。本書也系統(tǒng)分析了人工智能飛速發(fā)展背后的問(wèn)題和風(fēng)險(xiǎn)，以及國(guó)內(nèi)外政府、企業(yè)、科研界的應(yīng)對(duì)措施等。最后，本書展望了整個(gè)行業(yè)未來(lái)的技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)和創(chuàng)新路徑，中國(guó)在其中的機(jī)遇和挑戰(zhàn)，產(chǎn)學(xué)研各界在第四次工業(yè)革命中的角色分工和承擔(dān)的責(zé)任，AI時(shí)代的人才培養(yǎng)與全球科技交流，等等。