不朽情缘哪个平台容易出大奖

數據孤島和隱私保護已經成為制約人工智能發展的關鍵因素。聯邦學習作為一種新型的隱私保護計算方案，在數據不出本地的前提下，能有效聯合各參與方聯合建模，從而實現“共同富裕”，成為當下人工智能領域備受關注的熱點。本書以實戰為主（包括對應用案例的深入講解和代碼分析），兼顧對理論知識的系統總結。全書由五部分共19章構成。第一部分簡要介紹了聯邦學習的理論知識；第二部分介紹如何使用Python和FATE進行簡單的聯邦學習建模；第三部分是聯邦學習的案例分析，篩選了經典案例進行講解，部分案例用Python代碼實現，部分案例采用FATE實現；第四部分主要介紹和聯邦學習相關的高級知識點，包括聯邦學習的架構和訓練的加速方法等；第五部分是回顧與展望。本書適合對聯邦學習和隱私保護感興趣的高校研究者、企業研發人員閱讀。

·13.8萬字

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開啟創意之門：AIGC創作一本通

AIGC（人工智能生成內容）的興起使大量低成本的構思、設計的實現和精美的演示文稿、圖片、視頻、動畫的制作成為可能。現在互聯網上出現了不少由AIGC技術生成的高質量內容，如生活、哲理、心理、知識、技能類短視頻，得到了觀眾的高度認可。本書是為致力于創作高質量內容的讀者而精心編寫的，以系統化、結構化的思維，將策劃和制作高質量內容的知識、技能和工具有組織、有條理地編寫出來，供讀者學習。本書適合想要創作高質量、有品位的互聯網內容創作者（圖片生成、短視頻制作等）閱讀，也適合熱衷傳播知識和技能的知識工作者（知識付費、課件制作等）閱讀。

·8萬字

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基于信息增強的圖神經網絡學習方法研究

本書深入剖析了圖神經網絡領域所面臨的兩大核心挑戰：深度加深模型退化和監督信息過度依賴。針對這兩大挑戰，本書提出了一系列解決思路，涵蓋模型結構設計、訓練策略優化等方面的內容。全書共7章，第1章主要介紹了圖神經網絡研究的背景與意義，闡述了近年來國內外網絡表示學習與圖神經網絡的研究現狀，分析了圖神經網絡當前面臨的挑戰及其主要問題等；第2章主要對圖神經網絡進行概要論述，包括基礎的理論、典型的模型方法及應用；第3章針對圖神經網絡在節點聚合過程中面臨的節點鄰域混雜的問題，提出了一種基于混合階的圖神經網絡模型；第4章針對圖神經網絡在節點交互過程中面臨的全局結構信息缺失問題，提出了一種基于拓撲結構自適應的圖神經網絡模型；第5章針對自監督信息缺失且包含噪聲的問題，提出了一種圖結構與節點屬性聯合學習的變分圖自編碼器模型；第6章針對節點自監督信息貢獻不做區分的問題，提出了一種基于注意力機制的圖對比學習模型；第7章總結全書并對圖神經網絡可能的研究方向進行展望。本書可供從事人工智能、數據挖掘、機器學習及網絡數據分析等相關領域的科研及工程人員參考，也可作為高等院校計算機、人工智能等專業本科生與研究生的學習參考書。

·8.1萬字

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通用人工智能：初心與未來

至少從20世紀50年代起，人們就開始大肆宣傳可能很快就會創造出一種能夠與人類智能的全部范圍和水平相匹配的機器。現在，我們已經成功地創造出了能夠解決特定問題的機器，其準確度達到甚至超過了人類，但我們仍然無法獲得通用智能。這本書想和大家探討一下還需要做什么樣的努力才能不僅獲得專用智能，還能獲得通用智能。如果讀者對智能感興趣，想了解更多關于如何建造自主機器的知識，或者擔心這些機器突然有一天會以一種被稱為“技術奇點”的方式統治世界，請閱讀本書。通過閱讀本書，讀者將會了解到：盡管人工智能已經變得越來越復雜而強大，但計算機科學還遠未創造出通用人工智能。人類自然智能的認知機理以及人工智能發展的初心與使命，從不同方面認知當前人工智能技術的不足。從當前“專用人工智能”到實現真正的“通用人工智能”還需要在哪些方面取得突破。機器智能的進步可能會改變人們從事的工作類型，但它們不會意味著人類存在的終結。為什么機器智能的改進并不會導致由機器所主導的失控性革命，機器智能的進步并不會導致世界末日的到來。

·19.6萬字

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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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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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人機溝通法則：理解數字世界的設計與形成

隨著ChatGPT等人工智能和語言模型不斷進步，了解這些技術的含義和潛在陷阱比以往任何時候都更加重要。作為享譽全球的跨技術和設計學科思想家，前田約翰利用他的豐富經驗，為企業、產品設計師和決策者提供了可行的指導。通過深思熟慮和偶爾異想天開的例子，他構造了一個可以描述任何機器學習系統的關鍵功能的框架，并展望了可以如何使用它們來創造富有包容性和改變世界的產品。對任何想要深入了解機器如何“思考”以及未來可能會發生什么的人來說，本書都不容錯過。

·9.6萬字

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智能制造：AI落地制造業之道

本書從人工智能技術的演進和發展，人工智能技術體系，人工智能技術角度，闡述在機電產品、研發設計、經營管理、生產制造、客戶服務、經營決策中的應用，制造業企業實施人工智能的策略等。為人工智能技術在制造業中的應用落地給出一些方向和建議。

·10萬字

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設計深度學習系統

本書主要從軟件開發者的角度探討如何構建和設計深度學習系統。作者首先描述一個典型的深度學習系統的整體，包括其主要組件以及它們之間的連接方式，然后在各個單獨的章節中深入探討這些主要組件。對于具體介紹的章節，會在開始時討論需求，接著介紹設計原則和示例服務/代碼，并評估開源解決方案。通過閱讀本書，讀者將能夠了解深度學習系統的工作原理，以及如何開發每個組件。本書的主要讀者對象是想要從事深度學習平臺工作或將一些人工智能功能集成到產品中的軟件工程師。

·18.1萬字

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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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人工智能算法Python案例實戰

本書從概念和數學原理上對人工智能所涉及的數據處理常用算法、圖像識別、語音識別、自然語言處理、深度學習幾個主要方面進行了闡述，并以Python為主要工具進行了相應的編程實踐，以使讀者對人工智能相關技術有更直觀和深入的理解。此外，本書也用幾個獨立的章節從原理和實踐上介紹了量子計算、區塊鏈技術、并行計算、增強現實等與人工智能密切相關的前沿技術。本書適合對人工智能領域感興趣并有一定數學基礎的相關人員閱讀，也可作為高等院校相關專業的教學參考書。

·18.4萬字

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智能機器人制作完全手冊

本書匯集了多位創客在智能機器人方面的豐碩成果，不僅為剛接觸機器人制作的初學者提供了從單片機、傳感器選擇到零件設計、組裝過程的詳盡入門教程，覆蓋機器人小車、多足機器人、人形機器人等不同類型，實現遙控、自平衡、語音控制、智能交互等不同功能的豐富實例。通過閱讀這本書，你會全面了解智能機器人的構成，在設計與制作智能機器人方面獲得思路和靈感。

·9.3萬字

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人人都是設計師：設計基礎+Midjourney+ChatGPT

理解設計的基本原則和概念，了解設計規范，具備一定的審美能力，會使用人工智能驅動的工具Midjourney和ChatGPT，那么，人人都可以成為設計師，都可以設計出滿足商業需求的作品。本書共7章。第1章講設計基礎與版式構圖，分別介紹色彩設計基礎、版式設計，以及字體與版式的結合。第2章至第5章詳細介紹Midjourney這一工具，從如何登錄，到使用提示詞生成圖像，再到探索提示詞與生成圖像主題風格的關系，最后介紹Midjourney的高級玩法，滿足設計師對設計細節的需求。第6章討論了另一款人工智能驅動的工具ChatGPT與Midjourney在未來如何搭配使用，引發讀者思考。最后一章選取了設計領域中常見的設計需求，涵蓋商品促銷、商業設計、品牌設計、IP潮玩、插畫設計、界面交互設計、工業設計、空間設計和藝術攝影，由此凝練出附錄的提示詞大全，設計師可以根據設計需要替換提示詞，這為讀者的Midjourney之旅提供了參考和思路。本書適合有設計需求，但是又沒有辦法雇用專業設計師的個人或團隊，以及想要利用人工智能提高設計效率的設計師閱讀參考。

·3.3萬字

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人工智能+機器人入門與實戰

樹莓派是一款基于ARM架構、Linux系統的極簡計算機，既可以用于計算機編程教育，也可以作為機器人的控制核心。第一種運行于樹莓派上的編程語言是Python，這是當前人工智能領域最為流行的編程語言。機器視覺是人工智能中重要的細分研究領域，OpenCV則是當前機器視覺領域主流的開源處理庫，可以方便地用于計算機圖像處理，并應用于面部識別、目標識別等具體問題。本書介紹在樹莓派硬件上使用Python語言，借助OpenCV庫編程，來實現具有機器視覺功能（識別和抓取特定顏色物體、識別人臉、識別特定人臉、進行面部跟蹤）的智能機器人。《人工智能+機器人入門與實戰》力求通過一系列不同層次的軟硬件任務，由淺入深地講解人工智能的概念，同時覆蓋Linux系統操作、Python編程、機器人系統搭建等多方面的綜合知識。在本書案例中使用的主要硬件載體是可在桌面上固定運轉的雙軸云臺和三軸機械臂等，它們可以代表一類智能機器人的形態。本書遵循開源、分享的創客精神，所有的硬件材料和軟件內容均可以從公共平臺獲取，讀者在充分理解的基礎上，不必局限于本書所列硬件，可自行獲取類似設備完成項目。

·5.2萬字

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智能語音處理

本書從智能化社會對語音處理提出的新要求出發，按照導論—基礎理論—應用實踐的順序，系統地介紹了智能語音處理涉及的基礎理論、基本技術、主要方法以及典型的智能語音處理應用。首先概述了智能語音處理的相關背景；接著介紹了智能語音處理涉及的基礎理論和相關技術，包括稀疏和壓縮感知、隱變量模型、組合模型、人工神經網絡和深度學習；然后結合具體算法，介紹了智能語音處理的典型應用，包括語音壓縮編碼、語音增強、語音轉換、說話人識別、骨導語音增強；最后對智能語音處理的未來發展進行了展望。本書內容廣泛，重點突出，既有深入淺出的原理闡述，又有創新科研成果的總結凝練，理論與實際結合緊密，可讀性強。本書可以作為高等院校人工智能、電子信息工程、物聯網工程、數據科學與大數據技術、通信工程等專業高年級本科生以及智能科學與技術、信號與信息處理、網絡空間安全、通信與信息系統等學科研究生的參考教材，也可供從事語音處理技術研究與應用的科研及工程技術人員參考。

·14.8萬字

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人工智能程序員面試筆試寶典

《人工智能程序員面試筆試寶典》是一本講解人工智能面試筆試的百科全書，在寫法上，除了講解常見的面試筆試知識點，還引入了相關示例和筆試題輔以說明，讓讀者能夠更加容易理解。《人工智能程序員面試筆試寶典》將人工智能面試筆試過程中各類知識點一網打盡，在內容的廣度上，通過各種渠道，搜集了近3年來知名IT企業針對人工智能崗位面試涉及的知識點，包括但不限于人工智能、計算機網絡、操作系統、算法等，所選擇的知識點均為企業招聘考查的知識點。在講解的深度上，本書由淺入深分析每一個知識點，并提煉歸納，同時，引入相關知識點，并對知識點進行深度剖析，讓讀者不僅能夠理解這個知識點，還能在遇到相似問題的時候，也能游刃有余地解決。本書對知識點進行歸納分類，結構合理，條理清晰，對于讀者進行學習與檢索意義重大。

·13.5萬字

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物聯網技術應用：智能家居（第2版）

本書在第1版的基礎上進行了修訂，及時更新和補充了新知識、新技術、新產品和新案例。主要體現在以下3方面：一是將射頻控制技術改為ZigBee無線技術；二是具體產品設置案例環境由計算機端改為智能手機移動端；三是補充了人工智能技術在智能家居中的應用。本書在介紹智能家居的基本概念、特征、相關技術及組成后，詳細介紹了智能家居中子系統的設計、安裝和調試，包括智能照明控制、家用電器智能控制與能源管控、家庭安防報警、家庭環境監控、家庭影院與背景音樂、人工智能技術在智能家居中的應用、智能家居工程案例。本書內容豐富、圖文并茂，可以作為高等職業院校物聯網應用專業的教材，也可作為廣大裝飾裝修電工、智能家居和智能小區從業人員的參考用書。

·12.8萬字

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機器學習實踐指南：案例應用解析

《機器學習實踐指南：案例應用解析》是機器學習及數據分析領域不可多得的一本著作，也是為數不多的既有大量實踐應用案例又包含算法理論剖析的著作，作者針對機器學習算法既抽象復雜又涉及多門數學學科的特點，力求理論聯系實際，始終以算法應用為主線，由淺入深以全新的角度詮釋機器學習。全書分為準備篇、基礎篇、統計分析實戰篇和機器學習實戰篇。準備篇介紹了機器學習的發展及應用前景以及常用科學計算平臺，主要包括統計分析語言r、機器學習模塊mlpy和neurolab、科學計算平臺numpy、圖像識別軟件包opencv、網頁分析beautifulsoup等軟件的安裝與配置。基礎篇先對數學基礎及其在機器學習領域的應用進行講述，同時推薦配套學習的數學書籍，然后運用實例說明計算平臺的使用，以python和r為實現語言，重點講解了圖像算法、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算平臺完成工程應用。最后，通過大量統計分析和機器學習案例提供實踐指南，首先講解回歸分析、區間分布、數據圖形化、分布趨勢、正態分布、分布擬合等數據分析基礎，然后講解神經網絡、統計算法、歐氏距離、余弦相似度、線性與非線性回歸、數據擬合、線性濾波、圖像識別、人臉辨識、網頁分類等機器學習算法。此書可供算法工程師、IT專業人員以及機器學習愛好者參考使用。

·13.3萬字

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從ChatGPT到AIGC：智能創作與應用賦能

自2023年以來，AI聊天機器人ChatGPT火爆互聯網，其顛覆性的使用體驗重塑了人們對于AI的認知。而ChatGPT背后的技術—AIGC也引起了互聯網圈的關注，打開了人們對AI應用的想象空間。本書從ChatGPT入手，以AIGC為中心，對AIGC的理論知識、應用場景、未來發展等內容進行了全面的梳理。首先，本書對AIGC的概念、技術構成、產業生態、市場現狀等進行了講解，以便讀者對AIGC形成一個清晰、完整的認知。其次，本書講解了AIGC在傳媒、電商、影視、娛樂、教育、工業等領域的應用，展現了AIGC的應用價值和對各領域的賦能。最后，本書解析了AIGC領域的創投機會和未來圖景，便于讀者把握AIGC的發展趨勢。本書在系統地講述AIGC理論及應用的同時，引入了大量實踐案例，介紹了諸多國內外知名企業在AIGC領域的布局，也介紹了一些AI文字生成、AI圖片生成、AI視頻生成、AI音頻生成等方面的AIGC應用，內容十分豐富。

·10.4萬字

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深度學習計算機視覺實戰

本書是一本看懂計算機視覺的實戰指南，使用理論與實踐相結合的思想，真正一站式搞定理論學習、算法開發到模型部署上線。全書內容共分為四個部分。第一部分包括第1、2章，主要講解深度學習和計算機視覺基礎，如計算機視覺領域的經典網絡和常見的目標檢測算法；第二部分包括第3～6章，主要講解圖像處理知識，結合應用案例，對知識點進行分析說明；第三部分包括第7～11章，主要講解計算機視覺中的實戰項目，對實現細節做了追本溯源的講解；第四部分包括第12～13章，主要講解模型的落地部署，該部分的講解基于TensorFlowLite框架，該框架受眾廣、熱度高，且在各種平臺都有對應的支持與優化加速方案，方便讀者使用。本書中的上百個知識點與50多個案例都是作者工程應用中的經驗總結，每章末尾均有“進階必備”，給讀者提供更多的拓展知識。本書適合計算機視覺的初學者、計算機視覺算法開發人員、對深度學習有興趣的用戶或者亟須工程落地使用的用戶，也適合作為高校相關專業的學生教材使用。

·7.6萬字

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