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COMSOL Multiphysics工程實踐與理論仿真

本書是一本介紹什么是數值模擬技術，以及數值模擬技術如何與工程科學相結合，基于COMSOLMultiphysics解決實際工程問題的書。全書涉及實際工程問題的方方面面，涉及聲學、結構力學、流體力學、熱量傳遞、質量運移、電磁場計算、化學反應工程分析等等，是真正的多物理數值仿真的入門指導書。作者希望通過本書，能讓讀者理解數值仿真技術的真諦，以及這些理論知識應該如何與實際相結合。進一步，或許讀者能夠領悟經驗豐富的數值仿真工程師會如何思考問題，慢慢吸收這些經驗為自己所用。

·8.2萬字

Python機器學習入門與實戰

本書以零基礎講解為特色，用實例引導讀者學習，深入淺出地介紹Python機器學習的相關知識和實戰技能。全書共17章，分為5篇。第Ⅰ篇為機器學習入門篇，包含第1章，主要介紹機器學習的概念、機器學習研究的主要任務、如何選擇合適的算法及機器學習研究問題的一般步驟等；第Ⅱ篇為工具模塊使用篇，包含第2~4章，主要介紹數組計算NumPy、數據分析Pandas、圖形展示Matplotlib等；第Ⅲ篇為專業技能提升篇，包含第5~13章，主要介紹算法綜述、決策樹、樸素貝葉斯、邏輯回歸、支持向量機、AdaBoost、線性回歸、k-means、PCA等；第Ⅳ篇為深度學習延伸篇，包含第14章，主要介紹卷積神經網絡；第Ⅴ篇為項目技能實戰篇，包含第15~17章，主要介紹驗證碼識別、答題卡識別、機器學習簡歷指導等。同時，本書隨書贈送了大量相關的學習資料，以便讀者擴展學習。本書適用于任何想學習Python機器學習的讀者。無論讀者是否從事Python相關工作，是否接觸過Python，均可通過學習本書快速掌握Python機器學習的開發方法和技巧。

·17.9萬字

深度學習視頻理解

視頻理解是計算機視覺和深度學習的一個重要分支。本書對視頻理解的3個重要領域進行介紹，對于每個領域，本書不僅解釋了相關算法的原理，還梳理了算法演進的脈絡。全書共分6章，第1章簡要介紹視頻行業的發展歷程；第2章回顧經典圖像分類模型和RNN；第3章和第4章介紹動作識別的重要算法；第5章介紹時序動作定位的重要算法；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專業的本科生和研究生閱讀，也可供視頻理解、推薦系統、搜索引擎和計算廣告等領域的研究人員和從業者參考。

·13.2萬字

自動駕駛算法與芯片設計

目前自動駕駛的一個發展趨勢就是智能化。隨著人工智能的飛速發展以及各種新型傳感器的涌現，汽車智能化形成趨勢，輔助駕駛功能的滲透率越來越高。這些功能的實現需要借助于攝像頭、雷達、激光雷達等新增的傳感器數據，其中視頻處理需要大量并行計算。然而，傳統CPU算力不足，而DSP擅長圖像處理，對于深度學習卻缺乏足夠的性能。盡管GPU擅長訓練，但它過于耗電，影響汽車的性能。因此，本書著眼于未來，認為定制化的ASIC必將成為主流。本書以自動駕駛的芯片設計為最終目標，來論述設計一個面向未來的自動駕駛SoC芯片的學術支撐和工程實踐。本書共13章。其中第1章主要介紹自動駕駛目前遇到的挑戰和研究方向。第2～6章重點講述環境感知以及規劃控制方面的算法設計；第7～10章重點講述深度學習模型的優化和深度學習芯片的設計；第11章和第12章重點講述具有安全功能的自動駕駛軟件架構設計；第13章介紹5G車聯網。

·15.7萬字

AI公文寫作一本通：用ChatGPT和文心一言提高公文寫作質量和寫作效率

公文寫作是各類組織機構都會涉及的一項重要工作，但傳統的公文寫作存在容易出錯、風格不一致、效率低等問題。在人工智能（AI）技術快速發展的浪潮中，公文寫作這項工作也可以借助AI完成“升級”，實現質量和效率的提升。本書共17章，第1章以《黨政機關公文處理工作條例》為依據，介紹公文的特點、作用、寫作要點、分類等；第2章介紹常用的AI寫作工具；第3章至第17章按照“用公文范本訓練AI，撰寫提示詞，優化提示詞，精修初稿”的思路，分別介紹運用AI工具撰寫15類公文的具體方法。此外，第3章至第17章還提供了各類公文的常用句式及金句，供讀者參考使用。

·10.8萬字

樹莓派創客：手把手教你搭建機器人

本書遵循由淺入深、由易到難的原則，循序漸進地介紹使用樹莓派玩轉機器人的必備軟硬件知識與技術。全書共8章，第1~4章為樹莓派入門部分，主要介紹樹莓派軟硬件、Scratch和Python編程語言以及各種傳感器的使用，并提供豐富的操作案例，方便讀者輕松構建樹莓派項目。本部分學會之后，讀者基本上可以掌握使用樹莓派軟硬件與第三方軟硬件協同工作，搭配和使用傳感器親手搭建一個簡單的用于巡線且自動跟隨和停止的機器無人車。第5~8章為提高部分，本部分深入地介紹樹莓派的各種高級玩法，還將介紹更多、更加智能的第三方軟硬件，比如近年來火熱的人工智能系列傳感器以及機器人操作系統ROS的使用，同時兼顧PC和手機操作，為讀者玩轉機器人提供更多的趣味場景。本書的特點是使用低成本硬件，趣味性和可操作性強，適合對樹莓派及機器人感興趣的各類讀者閱讀。

·6.3萬字

Spark機器學習進階實戰

本書一共分三大部分：基礎篇（1-2章）對Spark機器學習進行概述、并通過Spark機器學習開始進行數據分析；算法篇（3-8章）針對分類、聚類、回歸、協同過濾、關聯規則、降維等算法進行詳細講解，并進行案例支持；綜合案例篇（9-12章）重點通過異常檢測、用戶畫像、廣告點擊率預估、智慧交通大數據4個綜合場景，詳細講解基于Spark機器學習的綜合應用。

·11.2萬字

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加速器架構設計與實現

這是一本講解NPU硬件架構設計與技術實現的著作。作者將自己在CPU、GPU和NPU領域15年的軟硬件工作經驗融會貫通，將四代NPU架構設計經驗融為一體，將端側和云側NPU架構合二為一，總結并提煉出本書內容。本書主要討論神經網絡硬件層面，尤其是芯片設計層面的內容，主要包含神經網絡的分析、神經網絡加速器的設計以及具體實現技術。通過閱讀本書，讀者可以深入了解主流的神經網絡結構，掌握如何從零開始設計一個能用、好用的產品級加速器。通過閱讀本書，你將：透徹理解與深度學習相關的機器學習算法及其實現；學會主流圖像處理領域神經網絡的結構；掌握加速器運算子系統和存儲子系統的設計；摸清加速器設計中遇到的具體問題及其解決方法；了解NPU架構需要考慮的控制通路和數據通路。

·6萬字

智能硬件與機器視覺：基于樹莓派、Python和OpenCV

本書圍繞“低成本玩轉樹莓派”這個主題，講解了如何利用樹莓派、OpenCV和Python等軟硬件搭建一個低成本的智能硬件平臺，并在其上實現圖像分析、文字識別、人臉識別與追蹤、視頻監控等機器視覺功能。全書一共11章。第1～4章首先講解了機器視覺在智能硬件領域的應用場景以及智能硬件上4種常見的機器視覺技術方案；然后講解了樹莓派和OpenCV的安裝、配置以及其他準備工作；最后通過一些簡單的案例和代碼教讀者使用OpenCV。第5～11章是本書的核心內容，通過幾個具體的綜合案例講解了如何使用樹莓派低成本玩轉如下機器視覺場景：拍攝照片和視頻、處理相機的原始數據、道路和商場的人流統計、道路信息的文字識別、人臉識別與追蹤、中央AI視頻監控等。以上案例循序漸進，環環相扣，所有代碼均可在樹莓派上運行，并可輕松移植到任何ARM開發板上。

·9.1萬字

從零構建大模型

本書是關于如何從零開始構建大模型的指南，由暢銷書作家塞巴斯蒂安·拉施卡撰寫，通過清晰的文字、圖表和實例，逐步指導讀者創建自己的大模型。在本書中，讀者將學習如何規劃和編寫大模型的各個組成部分、為大模型訓練準備適當的數據集、進行通用語料庫的預訓練，以及定制特定任務的微調。此外，本書還將探討如何利用人工反饋確保大模型遵循指令，以及如何將預訓練權重加載到大模型中。

·13.8萬字

人形機器人（原書第2版）

本書結合人形機器人研究中各類先進方法，系統地介紹了驅動人形機器人運動的基礎知識、推導過程以及應用案例，闡述了人形機器人的運動學、動力學表示方法，解釋了ZMP的概念及其與地面反作用力的關系，描述了人形機器人雙足行走行為的生成和控制方法，并拓展了其他多種動作的實現方法，最后介紹了動力學建模、仿真和高效動力學的計算方法。

·8.7萬字

集成運動控制系統工程實戰

本書包括集成運動控制系統技術基礎、組建入門、集成案例三部分。技術基礎部分主要介紹整個系統涵蓋的基本理論知識，包括運動控制系統的概述、運動控制系統電氣基礎及現場總線控制等內容；組建入門部分基于施耐德電氣的運動控制產品展開，介紹了各產品的硬件使用及軟件的基本配置，并結合簡單的實例闡述每種設備的基本應用，然后在此基礎上詳細介紹了典型總線控制方式的實現；集成案例部分共有5個綜合系統案例，詳細闡述了系統的設計方案和實現步驟，供讀者進行綜合實踐鍛煉。

·9.3萬字

玩轉ChatGPT：秒變AI論文寫作高手

人工智能技術已經滲透到人類生活和工作的方方面面，ChatGPT作為一種人工智能文字處理工具，現在已經被廣泛地應用于廣告文案創作、視頻腳本生成、小說劇本創作、公文寫作等眾多領域。接受和擁抱人工智能是每一個人都要面對的必然選擇。本書作者非常系統地介紹了用戶如何用AI工具ChatGPT寫出高質量的論文，重點介紹了ChatGPT在學士論文、碩士論文、博士論文、科研論文、職稱評定論文、項目申報論文六大類論文寫作中的具體應用。本書最大的特點是使用了大量的案例演示來展示ChatGPT的實際運用，包括具體的使用方法和技巧。書中的案例不僅數量龐大，而且邏輯嚴謹、結構完整，更重要的是說明簡潔、精準。本書可以幫助讀者快速掌握用ChatGPT寫作論文的方法和技巧。

·11.2萬字

生成式AI實戰

本書由淺入深地介紹了生成式AI的理論與實踐，內容涉及從基礎原理到前沿應用，為讀者提供了一個系統的認知框架。本書從生成式AI技術的基礎工具入手，逐步深入到Transformer模型與GPT的原理和應用，詳細介紹了圖像生成模型StableDiffusion，以及LangChain與AIAgent的相關知識。書中結合開源代碼分析，展示了生成式AI在各行各業的實際應用，并探討了其在高速發展過程中所面臨的倫理和隱私風險。本書適合對生成式AI感興趣的讀者閱讀，無論你是初學者還是有一定編程基礎的人士，都能從中獲得寶貴的知識和經驗。對于零編程基礎的讀者，本書提供了跳過代碼實現的理論學習路徑。

·11.7萬字

深度學習：核心技術、工具與案例解析

本書由微軟亞洲研究院的資深AI工程師撰寫，是一本面向初學者的、以實戰為導向的深度學習指南。本書首先詳細講解了深度學習的知識體系、核心概念、模型與算法、工具和庫（TensorFlow等）等全棧技術知識，然后以案例的形式講解了如何將這些知識應用到計算機視覺、自然語言處理、語音識別、對話機器人、人臉識別、自動駕駛領域。

·9.6萬字

知識圖譜實戰：構建方法與行業應用

這是一本綜合介紹知識圖譜構建與行業實踐的著作，是作者多年從事知識圖譜與認知智能應用落地經驗的總結，得到了多位知識圖譜資深專家的推薦。本書以通俗易懂的方式來講解知識圖譜相關的知識，尤其對從零開始構建知識圖譜過程中需要經歷的步驟，以及每個步驟需要考慮的問題都給予較為詳細的解釋。本書基于實際業務進行抽象，結合知識圖譜的7個構建步驟，深入分析知識圖譜技術應用以及8個行業綜合案例的設計與實現。全書分為基礎篇、構建篇、實踐篇，共16章內容。基礎篇（第1章），介紹知識圖譜的定義、分類、發展階段，以及構建方式、邏輯技術架構、現狀與應用場景等。構建篇（第2～8章），詳細介紹知識抽取、知識表示、知識融合、知識存儲、知識建模、知識推理、知識評估與運維等知識圖譜構建的核心步驟，并結合實例講解應用方法。實踐篇（第9～16章），詳細講解知識圖譜的綜合應用，涵蓋知識問答評測、知識圖譜平臺、智能搜索、圖書推薦系統、開放領域知識問答、交通領域知識問答、汽車領域知識問答、金融領域推理決策。

·13.8萬字

大模型應用開發：核心技術與領域實踐

本書由科大訊飛與中國科大的大模型的資深專家聯合撰寫，一本書打通大模型的技術原理與應用實踐壁壘，深入大模型3步工作流程，詳解模型微調、對齊優化、提示工程等核心技術及不同場景的微調方案，全流程講解6個典型場景的應用開發實踐。本書共10章，從邏輯上分為“基礎知識”“原理與技術”“應用開發實踐”三部分。基礎知識（第1章）介紹大模型定義、應用現狀、存在的問題，以及發展趨勢。原理與技術（第2和3章）詳細講解大模型的構建流程、Transformer模型，以及模型微調、對齊優化、提示工程等核心技術，之后介紹了推理優化、大模型訓練、大模型評估、大模型部署等拓展技術。應用開發實踐（第4～10章）詳細講解大模型插件應用開發、RAG實踐，以及智能客服問答、學科知識問答、法律領域應用、醫療領域應用、智能助寫平臺等多領域的實踐。

·12.3萬字

PyTorch 2.0深度學習從零開始學

PyTorch是一個開源的機器學習框架，它提供了動態計算圖的支持，讓用戶能夠自定義和訓練自己的神經網絡，目前是機器學習領域中的框架之一。《PyTorch2.0深度學習從零開始學》共分15章，內容包括PyTorch概述、開發環境搭建、基于PyTorch的MNIST分類實戰、深度學習理論基礎、MNIST分類實戰、數據處理與模型可視化、基于PyTorch卷積層的分類實戰、PyTorch數據處理與模型可視化、實戰ResNet卷積網絡模型、有趣的WordEmbedding、基于循環神經網絡的中文情感分類實戰、自然語言處理的編碼器、站在巨人肩膀上的預訓練模型BERT、自然語言處理的解碼器、基于PyTorch的強化學習實戰、基于MFCC的語音喚醒實戰、基于PyTorch的人臉識別實戰。

·11.3萬字

Mahout算法解析與案例實戰

·10.6萬字