欢乐斗地主的暗号

本書介紹設計移動機器人的不同工具和方法，主要內容包括三維建模、反饋線性化、無模型控制、導引、實時定位、辨識、卡爾曼濾波器和貝葉斯濾波器等，涵蓋執行器、傳感器、導航和控制理論等方面。相比上一版，本版新增了貝葉斯濾波器的內容，在線性和高斯情況下，貝葉斯濾波等價于卡爾曼濾波，了解貝葉斯濾波有助于讀者更好地學習卡爾曼濾波。

·10萬字

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AI律師助手：律師實務ChatGPT實戰指南

本書具體包含以下內容：首先，探討ChatGPT對法律界的沖擊，以及律師等從業者的不同反應，進一步分析AI技術對行業的影響和發展趨勢。接著，簡要介紹ChatGPT的技術原理及應用場景。隨后，詳細討論如何將AI力量融入律師職業路徑，構建專業律師成長的新飛輪。接下來，分別討論如何將ChatGPT（GPTs）應用于渠道與案源、檢索與研究、案件分析，以及法律文書撰寫與合同審核，實現部分日常事務自動化執行。之后，提供復盤和知識管理的方法論與工具，不僅適用于律師，還可令其他知識工作者從中獲益。最后，從安全角度出發，討論大模型的私有化部署及如何提升回答可靠性，為對大模型持審慎態度的讀者提供進一步保障。并且展望未來，為新時代感到迷茫的讀者提供一些參考思路。

·10.6萬字

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高能效類腦智能：算法與體系架構

本書從對神經網絡的概述開始，討論基于速率的人工神經網絡的應用和訓練，介紹實現神經網絡的多種方法，如從通用處理器到專用硬件，從數字加速器到模擬加速器。接下來展示了一個為神經網絡的自適應動態規劃而建立的高能效加速器，然后是脈沖神經網絡的基礎概念和流行的學習算法，以及脈沖神經網絡硬件概述。本書還為讀者介紹了三個實現書中學習算法的設計案例（兩個基于傳統CMOS工藝，一個基于新興的納米工藝），最后對神經網絡硬件進行總結與展望。

·14.5萬字

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虛擬現實與增強現實技術

虛擬現實和增強現實技術目前在智能制造中得到了越來越多的應用。本書重點介紹在應用此類技術涉及的關鍵技術，包括繪制技術、人機交互技術、開發平臺特別是幾何引擎和動力學引擎等，對于其在智能制造中的典型應用給予了專門介紹。書中大部分案例都取自作者所在課題組實際開發的工程實例，是一本理論與實用兼顧的參考工具書。

·13.5萬字

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大語言模型：原理、應用與優化

這是一本從工程化角度講解大語言模型的核心技術、構建方法與前沿應用的著作。首先從語言模型的原理和大模型的基礎構件入手，詳細梳理了大模型技術的發展脈絡，深入探討了大模型預訓練與對齊的方法；然后闡明了大模型訓練中的算法設計、數據處理和分布式訓練的核心原理，展示了這一系統性工程的復雜性與實現路徑。除了基座模型的訓練方案，本書還涵蓋了大模型在各領域的落地應用方法，包括低參數量微調、知識融合、工具使用和自主智能體等，展示了大模型在提高生產力和創造性任務中的卓越性能和創新潛力。此外，書中進一步介紹了大模型優化的高級話題和前沿技術，如模型小型化、推理能力和多模態大模型等。最后，本書討論了大模型的局限性與安全性問題，展望了未來的發展方向，為讀者提供了全面的理解與前瞻性的視角。無論是人工智能領域的研究員、工程師，還是對前沿技術充滿好奇的讀者，本書都將是您了解和掌握大模型技術的必備指南。

·12.1萬字

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深度學習：卷積神經網絡從入門到精通

本書專注討論深度學習中應用非常廣泛的模型——卷積神經網絡，該模型特別適用于圖像分類和識別、目標分割和檢測以及人工智能游戲方面，受眾對象包括計算機、自動化、信號處理、機電工程、應用數學等相關專業的研究生、教師以及算法工程師和科研工作者。本書的最大特色是對卷積神經網絡進行由淺入深的分類描述，依次包括：現代雛形、突破模型、應變模型、加深模型、跨連模型、區域模型、分割模型、特殊模型、強化模型和頂尖成就。這種分類框架是在模型概述和預備知識的基礎上逐步展開的，既方便讀者入門學習，又有助于讀者深入鉆研。

·14.8萬字

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機器學習中的統計思維（Python實現）

機器學習是人工智能的核心，而統計思維則是機器學習方法的核心：從隨機性中尋找規律性。例如，利用損失最小化思想制定學習策略，采用概率最大化思想估計模型參數，利用方差對不確定性的捕捉構造k維樹，采用貝葉斯公式構建分類決策模型，等等。只有樹立正確的統計思維，才能準確高效地運用機器學習方法開展數據處理與分析。本書以統計思維的視角，揭示監督學習中回歸和分類模型的核心思想，幫助讀者構建理論體系。

·18萬字

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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

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基于人工智能的自主磨拋系統

本書主要論述了基于人工智能的自主磨拋系統構建的一般性方法、流程及核心技術，主要從三部分進行論述：第一部分，介紹磨削拋光及工業機器人的背景知識，并對基礎理論進行了概述；第二部分論述了基于人工智能的自主磨拋系統的整體構建過程，從系統的構建方案及軟硬件組成開始，依次討論了磨拋系統的核心技術，包括控制策略、軌跡規劃和機器視覺系統，著重介紹了基于自主控制的智能算法，并對整體系統的輔助部分進行了簡要介紹；第三部分則給出了智能自主磨拋系統在工業實踐中的應用案例。

·14.2萬字

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生成式人工智能

ChatGPT一經問世，在全球范圍內引起巨大轟動，GPT-4接入未來辦公軟件更是讓人震驚，而且技術正在以前所未有的速度快速迭代。那么，以這些技術為代表的生成式人工智能（AIGC）是否為新一輪的技術革命？它到底能做什么，具有哪些優勢和場景應用趨勢？面對新技術，未來商業的機會在哪里，對我們個人又有著什么樣的影響？……這些問題對于我們理解當下，面向未來都十分重要。本書基于作者的專業背景和長期實踐，系統介紹生成式人工智能的內在邏輯與應用，并將其與產業發展，理論和實際相結合，幫助讀者從本源了解生成式人工智能，結合未來趨勢和發展為讀者指明方向。

·10.8萬字

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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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深度學習從0到1

深度學習是人工智能研究領域中的一個極其重要的方向。本書是一本介紹深度學習理論和實戰應用的教程，從深度學習的發展歷史，單層感知器，線性神經網絡，BP神經網絡，一直介紹到深度學習算法卷積神經網絡CNN，長短時記憶網絡LSTM。并從圖像，自然語言處理，音頻信號三方面分別介紹了深度學習算法的實際應用。案例實戰部分使用的深度學習框架為Tensorflow2/Keras。

·16.3萬字

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預訓練語言模型：方法、實踐與應用

近年來，在自然語言處理領域，基于預訓練語言模型的方法已形成全新范式。本書內容分為基礎知識、預訓練語言模型，以及實踐與應用3個部分，共9章。第一部分全面、系統地介紹自然語言處理、神經網絡和預訓練語言模型的相關知識。第二部分介紹幾種具有代表性的預訓練語言模型的原理和機制（涉及注意力機制和Transformer模型），包括BERT及其變種，以及近年來發展迅猛的GPT和提示工程。第三部分介紹了基于LangChain和ChatGLM-6B的知識庫問答系統、基于大型語言模型的自然語言處理任務應用研究和大模型訓練實戰等具體應用，旨在從應用的角度加深讀者對預訓練語言模型理論的理解，便于讀者在實踐中提高技能，達到理論和實踐的統一。本書適合計算機相關專業的學生，以及其他對預訓練語言模型感興趣的讀者閱讀。

·12.7萬字

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基于深度學習的高分辨率遙感圖像場景分類

高分辨率遙感圖像場景分類是遙感影像解譯中的一個關鍵任務，具有廣泛的應用前景。本書介紹了高分辨率遙感圖像場景分類的基本知識和現有的研究方法，并系統總結了作者在基于深度學習的高分辨率遙感圖像場景分類方面的研究工作。全書共6章，分為4個部分：第一部分（第1章）介紹了高分辨率遙感圖像場景分類的的定義、研究背景和現有研究工作，以及本書的主要內容；第二部分（第2-3章）將特征提取策略和監督方式對高分辨率遙感圖像場景分類性能的影響進行了定性分析和定量實驗評估；第三部分（第4-5章）介紹了兩種不同解決思路的高分辨率遙感圖像場景分類方法來應對人工標注成本較高的問題；第四部分（第6章）對本書的主要內容進行總結，并對未來的研究工作進行展望。第2-5章都附有相關的實驗驗證工作，以便有興趣的讀者進一步鉆研探索。

·5萬字

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AI賦能：人工智能賦能中國企業升級

通俗而言，人工智能目的就是使機器具備部分人類的智能。機器學習是人工智能范疇下的一種重要方法，是實現人工智能的一種途徑。深度學習則是指機器通過深度神經網絡，模擬人腦進行學習、判斷和決策，是機器學習的主要分支之一。本書是在向讀者提供學習AI技術的資料、路徑，以及打磨AI產品的觀點、思路。AI賦能個體企業將逐漸升級為賦能整個生態，步入深度場景化，將影響并主導著企業真正實現智能化商業實施。

·9.4萬字

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圖像處理與深度學習

本書內容由淺入深、循序漸進，涵蓋了深度學習在圖像處理中的應用技術。本書共8章，首先簡要介紹圖像處理技術，以及深度學習在圖像領域中的應用；接著對深度學習在圖像處理中的應用技術進行詳細介紹，包括圖像陰影檢測、圖像陰影去除、圖像噪聲處理、圖像勻光和勻色等內容；然后對基于卷積神經網絡的圖像超分辨率重建方法進行講解；最后以基于深度學習的紅樹林提取和屋頂提取與綠化評價為例，詳細講解深度學習在圖像處理中的應用。

·14.4萬字

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大數據智能核心技術入門：從大數據到人工智能

本書跟從大數據和人工智能應用的融合之路，通過分析和解讀整個數據驅動智能核心技術，希望能給讀者提供一個大數據智能核心技術體系的入門學習和應用參考指南。本書前半部分內容重在核心技術解讀：包括大數據智能的概論、大數據智能核心技術體系的多維解讀、深度學習關鍵技術要點的分析，大數據智能應用三段論和敏捷大數據方法論的提出等內容。后半部分內容重在應用實踐的探討，深入分析了當前大數據智能獨角獸Palantir、AlphaGo、Watson等核心產品和技術，并從個人學習到工程實踐，從企業應用到政府治理，從業務理解到技術選型等多個層面，逐一解讀大數據智能技術在學習、應用過程中面臨的關鍵問題、陷阱，并給出參考意見。本書通過核心技術解讀幫助讀者學習、理解、應用大數據智能，具有重要的參考價值。本書適合的讀者包括關注大數據和人工智能相關技術領域的在校學生、個人學習者和研發工程師、技術主管、企業高管、政府管理人員等。

·13.9萬字

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中國人形機器人創新發展報告2025

作為一本技術性很強的書，《中國人形機器人創新發展報告2025》覆蓋人工智能、大模型、視覺捕捉、自動化控制等一些列技術和學科。本書系統性梳理了《人形機器人創新發展指導意見》發布以來中國人形機器人產業在關鍵技術、產品培育、場景應用、生態營造、支撐能力以及保障措施等多方面的發展態勢，通過多角度案例研究，全面解析了中國在這一領域的成果與經驗，力圖展示中國人形機器人產業的全貌，洞察人形機器人產業未來發展的新趨勢、新挑戰及新機遇。

·9萬字

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PyTorch神經網絡實戰：移動端圖像處理

本書主要介紹人工智能研究領域中神經網絡的PyTorch架構，對其在多個領域的應用進行系統性的歸納和梳理。書中的案例有風景圖分類、人像前景背景分割、低光照圖像增法、動漫頭像生成、畫風遷移、風格轉換等，對每項視覺任務的研究背景、應用價值、算法原理、代碼實現和移動端部署流程進行了詳細描述，并提供相應的源碼，適合讀者從0到1構建移動端智能應用。本書適合對人工智能實際應用感興趣的本科生、研究生、深度學習算法工程師、計算機視覺從業人員和人工智能愛好者閱讀，書中介紹的各項視覺任務均含有相應的安卓平臺部署案例，不僅對學生參加比賽、課程設計具有參考意義，對相關從業人員的軟件架構和研發也具有啟發價值。

·9.6萬字

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人工智能

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人工智能：智能機器人

移動機器人原理與設計（原書第2版）