捕鱼机接多少电压

本書聚焦通用人工智能的學科內涵與發展趨勢，以一套基于“能力與價值雙系統”的通用人工智能認知架構與測試模式為核心，梳理形成“一個定義、兩個完備性、三個特征、八個關鍵問題”的理論框架。本書共6章，從人工智能的歷史、內涵與哲學基礎切入，依次介紹通用人工智能的定義與特征、測試與評級、訓練與測試平臺，以及TongAI理論框架，最后給出對發展通用人工智能的建議。本書既有助于科技領域的管理者和投資者提綱挈領，把握前瞻性科技目標，也可為專業研究人員提供通用人工智能標準、評級、測試、架構的參照系與發展指南。同時，本書還可供希望了解通用人工智能基本概念與關鍵問題的大眾讀者參考。

·16.4萬字

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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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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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人工智能導論

本書主要講述人工智能的基礎知識與基礎理論，并通過大量的人工智能應用幫助讀者快速了解人工智能相關技術。本書共10章，分別為人工智能概述、人工智能基礎知識、機器學習、深度學習、計算機視覺、自然語言處理、知識圖譜、人工智能技術應用場景、智能機器人和人工智能的挑戰與未來。本書內容豐富，講解細致，注重技術發展變化。本書既可作為高校大數據專業、云計算專業、人工智能技術專業、信息管理專業、計算機網絡專業的教材，又可作為人工智能與大數據愛好者的參考書。

·16.8萬字

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硅基物語·我是靈魂畫手：一本書講透AI繪畫

本書通過實踐案例操作，講述AI繪畫的生成步驟，展現了AI繪畫的魔法魅力。從歷史到未來，跨越百年時空；從理論到實踐，講述案例操作；從技術到哲學，穿越多個維度；從語言到繪畫，落地實戰演練。AI繪畫的誕生，引發了奇點降臨，點亮了AGI（通用人工智能），并涉及Prompt、風格、技術細節、多模態交互、AIGC等一系列講解。

·5.5萬字

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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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當我點擊時，算法在想什么？

我們生活在一個由算法構筑的世界：這些基于數據的算法不僅掌控著社會的運轉、篩選著我們的網絡見聞，還構成了自動駕駛、智能家居、前沿醫療、智慧城市乃至元宇宙發展的根本。它們是人類步入智能化新紀元的關鍵驅動力。隨著我們對數字技術的依賴日益加深，數學家和數據研究者得以透過它們窺探我們的日常生活。他們通過收集我們的購物記錄、消費傾向、興趣愛好和旅行路徑等數據，試圖解碼我們的日常行為模式。但是，這些數據驅動的分析結論究竟有多精確？若不深入了解數學的能力與局限，我們又怎能洞悉它是如何悄無聲息地重塑我們的世界？在《當我點擊時，算法在想什么？》中，大衛·薩普特帶領我們深入算法的神秘腹地。薩普特通過對谷歌、臉書、推特、亞馬遜等科技巨頭的數據專家的訪談，拆解了這些科技巨頭的算法模型，為我們破解了它們的算法黑箱、揭示了數字時代智能產品背后的奧秘。只有理解算法背后的運作邏輯，我們才能擺脫算法的控制，并按我們自己的想法塑造算法以及數字科技。

·15.2萬字

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機器人傳感器

機器人傳感器是實現機器人及自身與外部環境進行信息交互的重要手段。通過搭載不同類型的傳感器，機器人對其自身及周圍環境進行檢測，并對檢測結果進行處理、分析、決策，然后選擇合適的運動。本書按傳感器基礎篇、機器人傳感器篇進行編排，全書共7章，前后呼應，循序漸進，由常用傳感器到機器人傳感器應用，逐步介紹了傳感器的基礎知識與檢測技術、常用傳感器、智能傳感器、機器人常用傳感器、工業機器人常用傳感器、移動機器人常用傳感器、機器人多傳感器信息融合等內容。

·14.1萬字

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AI賦能超級個體

ChatGPT引發了新一輪關于人工智能討論的熱潮，科技圈乃至各行各業都躍躍欲試，希望借助這次AI浪潮乘勢而起。那么，回歸到個人層面，我們該如何更好地利用互聯網和AI技術，實現自我價值，創造社會價值，充分地享受美好生活呢？本書不僅揭示了ChatGPT的神奇之處，而且解讀了全球范圍內的生成式人工智能產業格局。此外，本書還剖析了如何在大模型時代構建個體競爭優勢，梳理了超級個體的成長秘訣，并通過豐富而翔實的案例總結了ChatGPT、文生圖工具、AI繪圖工具等的使用技巧，展示了一系列超級個體實踐案例。最后，本書還客觀地分析了使用大模型可能面臨的安全風險及應對措施。本書旨在幫助普通人理解人工智能、大模型等新技術、新應用，并將其與自己的工作和生活緊密地結合在一起。本書旨在從實踐角度出發，探索一條讓更多人通過人工智能放大自身優勢，成為“超級個體”的可行路徑。

·8.2萬字

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人工智能入行實戰：從校園到職場

本書主要講解人工智能的技術發展和行業現狀，旨在幫助讀者掌握進入人工智能行業工作的知識和方法。本書首先介紹人工智能的技術概況、人工智能對人們的生活和工作的影響，以及人工智能的三大技術--機器學習、深度學習和大數據的基本原理與應用。其次，本書介紹人工智能從業者所需要的專業技術，并提供相應的學習方法。接著，本書介紹人工智能的行業概況，并將人工智能行業的崗位分為算法崗、工程崗、數據崗和產品崗，詳細介紹各崗位的工作內容、能力要求、發展方向等。隨后，本書講解在人工智能行業求職的方法，包括求職前的準備工作和求職過程中的注意事項。最后，本書通過3位人工智能行業新人的入行經歷，以及對5位有一定工作經驗的人工智能從業者的采訪，幫助讀者切實了解人工智能行業，并為讀者樹立求職信心。本書可作為想要入行人工智能領域的高校學生或在職人士的就業指導，亦可作為人工智能行業的人力資源師、獵頭、行業分析師等的參考圖書。

·9.3萬字

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TensorFlow 2.0神經網絡實踐

本書通過聚焦于開發基于神經網絡的解決方案來介紹機器學習，首先將從熟悉構建深度學習解決方案所需的概念和技術開始，然后介紹如何創建分類器、構建目標檢測和語義分割神經網絡、訓練生成式模型，以及使用TF2.0的工具，如TensorFlowDatasets和TensorFlowHub，加速開發過程。學完本書之后，讀者將能夠使用TF2.0開發任何機器學習問題的解決方案，并能將它們部署到生產環境之中。

·12.5萬字

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機器人驅動與控制及應用實例

機器人驅動裝置是驅使執行機構運動的機構，按照控制系統發出的指令信號，借助于動力元件使機器人進行動作。本書結合大量工程應用實例，系統介紹基于步進電動機、直流伺服電動機、交流伺服電動機、液壓、氣壓等裝置的驅動與控制技術及其最新應用成果。本書取材新穎，涉及機器人廣泛的應用領域、多種機器人類型和多方面的專業技術。敘述上以應用實例為主講解，條理分明，深入淺出，通俗易讀。本書主要供機電控制、機器人研究開發及應用專業人員學習和參考，也可作為高等院校相關專業師生的教學參考書。

·23.1萬字

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人工智能編程趣味啟蒙：Mind+圖形化編程玩轉AI

本書借助國內使用率高，并擁有自主知識產權的國產編程軟件Mind+，幫助讀者與來自AI星球的主人公小麥，一起設計并制作一系列可以讓生活變得更美好的趣味AI項目，啟蒙編程與AI知識，并學會利用AI技術解決生活中的許多問題。讀者通過自主設計程序來實現AI的相關功能，體驗AI應用，獲得快樂、成就感，培養對AI的興趣與理解。本書非常適合作為圖形化編程與AI技術入門體驗的學習用書，適合對圖形化編程有基本了解、對AI感興趣的學生，以及開設編程、AI課程的老師學習、實踐。

·3.1萬字

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第三層大腦：腦機接口破解人類進化密碼

腦機接口技術在近兩年方興未艾，促使人類更加清晰地想要去探知腦科學這最后一塊人類身體的未知領域，這項技術即將改變人類存在的底層邏輯：新的自我認知、新的人際關系，新的學習和演化方式。其重要性不亞于計算機和互聯網，卻尚未被充分認識。我們即將迎來生活方式的又一次巨變。本書結合筆者多年創業的實戰經歷，介紹目前腦機接口的發展情況，包括侵入式腦機接口跟非侵入式腦機接口，未來腦機接口的發展方向以及制約其發展的因素，書中對可能的技術攻關手段進行了介紹，包括腦機接口相關的材料科學、神經科學、人工智能算法、可穿戴設備、芯片等方面的發展情況，以及未來腦機接口的科技暢想。

·11.1萬字

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自己動手制作軟體機器人

軟體機器人技術是一個新興的領域，它以新的方式接近機器人，使機器人能夠在非結構化或不穩定的環境中工作，并執行需要精細度和延展性的任務。這一切都是關于軟材料的工程——硅樹脂、布、氣球、軟塑料——并以不同的方式將它們結合起來，為有趣的問題提出新穎、平易近人、令人驚訝的解決方案。本書向學生、發明家和創客介紹了軟體機器人概念，并提供了易于理解的解釋和動手DIY項目。這些項目使用了廣泛的工具和技術——包括微控制器、3D打印、激光切割、模具制作、鑄造和熱封——來創建有趣的軟機器人和設備。它在修補它最好的！代碼示例可以在github.com/gianteye/makesoftrobots上找到。

·8.2萬字

會員

PaddlePaddle Fluid 深度學習入門與實戰

本書全面講解PaddlePaddleFluid框架在深度學習領域的應用。全書共15章，分別是PaddlePaddle深度學習開發環境的搭建、PaddlePaddle快速入門、線性回歸算法實戰、卷積神經網絡實戰、循環神經網絡實戰、生成對抗網絡實戰、強化學習實戰、模型的保存與使用、遷移學習實戰可視化工具VisualDL的使用、自定義圖像數據集識別項目實戰、自定義文本數據集分類項目實戰、動態圖的使用、開發具有AI能力的服務器接口、移動端深度學習框架PaddleLite的項目實戰。本書實例豐富，適合機器學習愛好者、程序員、人工智能方面的從業人員閱讀，也可以作為人工智能相關專業的師生用書和相關培訓學校的教材。

·5.7萬字

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Python深度學習：基于TensorFlow（第2版）

1.內容選擇：提供全棧式的解決方案。深度學習涉及范圍比較廣，既有對基礎、原理的要求，也有對代碼實現的要求。如何在較短時間內快速提高深度學習的水平？如何盡快把所學運用到實踐中？這方面雖然沒有捷徑可言，但卻有方法可循。本書基于這些考量，希望能給你提供一站式解決方案。2.層次安排：找準易撕口，快速實現由點到面的突破。我們打開塑料袋時，一般從易撕口開始，這樣即使再牢固的袋子也很容易打開。面對深度學習這個“牢固袋子”，我們也可以采用類似方法，找準易撕口。如果沒有，就創造一個易撕口，并通過這個易撕口，實現點到面的快速擴展。3.表達形式：讓圖說話，一張好圖勝過千言萬語。機器學習、深度學習中有很多抽象的概念、復雜的算法、深奧的理論，如NumPy的廣播機制、梯度下降對學習率敏感、神經網絡中的共享參數、動量優化法、梯度消失或爆炸等，這些內容如果只用文字來描述，可能很難達到讓人茅塞頓開的效果，但如果用一些圖來展現，再加上適當的文字說明，往往能取得非常好的效果，正所謂一張好圖勝過千言萬語。除了以上談到的三個方面，為了幫助大家更好地理解，更快地掌握機器學習、深度學習這些人工智能的核心內容，本書還包含了其他方法，相信閱讀本書的讀者都能體會到。我們希望通過這些方法或方式帶給你不一樣的理解和體驗，使你感到抽象數學不抽象、深度學習不深奧、復雜算法不復雜、難學的深度學習也易學，這也是我們寫這本書的主要目的。

·11.5萬字

會員

基于機器學習的個性化推薦算法及應用

個性化推薦作為一種重要的信息過濾技術，廣泛應用于電子商務、社交服務以及基于位置的服務等領域，隨著數據量的爆炸式增長，原有的推薦算法存在執行效率低和數據稀疏性等問題。為了解決原有推薦算法存在的問題，本書提出了3種新的算法，分別是基于三維項集矩陣和向量的頻繁項集挖掘算法、融合懲罰因子和時間權重的協同過濾算法以及基于用戶屬性和項目評分的協同過濾算法，并介紹了一個個性化圖書推薦原型系統的構建方案。本書結構清晰、文字流暢，適合對機器學習、個性化推薦感興趣的讀者閱讀。

·7.3萬字

會員

AI源碼解讀：數字圖像處理案例（Python版）

本書根據當前人工智能RNN深度學習的發展成果，具體設計基于RNN的模型算法，并給出了具體實現，算法流程及Python代碼實現。其主要內容包括：基于深度學習的圖像處理的20個案例，基于Python的具體實現，本書圖文并茂，豐富實用，深入淺出，易學易用。本書根據當前人工智能RNN深度學習的發展成果，具體設計基于RNN的模型算法，并給出了具體實現，算法流程及Python代碼實現。其主要內容包括：基于深度學習的圖像處理的20個案例，基于Python的具體實現，本書圖文并茂，豐富實用，深入淺出，易學易用。

·6萬字

會員

人工智能硬件電路設計基礎及應用

本書針對人工智能硬件電路設計基礎、著重介紹硬件電路相關的設計知識及SoC設計開發過程中數字前端知識，包括VHDL技術、Verilog技術及HLS技術。同時將開發SoC中常用的模塊作為應用實例進行詳細講解。VHDL技術部分詳細介紹了VHDL語言的背景知識、基本語法結構和VHDL代碼的編寫方法。另外，該部分還加入了基礎電路和簡單系統的設計實例，以及設計共享的內容，以便進行代碼的分割、共享和重用。Verilog技術部分詳細介紹了與VHDL技術部分相對應的內容，以便讀者對照學習。在此基礎上，本書還給出了一些應用實例，為讀者深入研究SoC設計開發提供了具體的系統電路設計和驗證結果。本書還在附錄詳細介紹了Xilinx和AlteraFPGA軟件環境下的操作步驟，以及在遠程服務器環境中使用以上環境的操作步驟。同時附上書中涉及的所有代碼，方便讀者進行復現和二次開發。

·9.7萬字

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通用人工智能標準、評級、測試與架構