网赌输了一百万

本書系統地講解了機器學習的基本知識，以及在實際項目中使用機器學習的基本步驟和方法；詳細地介紹了在進行數據處理、分析時怎樣選擇合適的算法，以及建立模型并優化等方法，通過不同的例子展示了機器學習在具體項目中的應用和實踐經驗，是一本非常好的機器學習入門和實踐的書籍。不同于很多講解機器學習的書籍，本書以實踐為導向，使用scikit-learn作為編程框架，強調簡單、快速地建立模型，解決實際項目問題。讀者通過對本書的學習，可以迅速上手實踐機器學習，并利用機器學習解決實際問題。

·6.4萬字

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ChatGPT寫作超簡單

本書基于AIGC（生成式人工智能）應用ChatGPT，結合作者十多年的寫作經驗，詳細介紹了使用ChatGPT寫作的流程、方法和技巧，旨在幫助讀者快速掌握如何使用ChatGPT創作內容。本書分為3個部分：一是ChatGPT寫作提示，涵蓋選題、生成大綱、指定風格、指定角色、收集素材、生成標題、生成段落、生成摘要、仿寫、寫開頭、寫結尾、審校文章等任務；二是使用ChatGPT進行完整文章寫作的方法，包括全包式ChatGPT寫作、半包式ChatGPT寫作、零工式ChatGPT寫作；三是人工編輯ChatGPT生成的內容。另外，本書還介紹了如何利用ChatGPT快速生成文章、ChatGPT寫作的常見問題等內容。本書提供實用的技巧、竅門和常見問題的解決方案，書末還有64例提示模板供讀者直接使用，實操性強，適合所有想高效應對文字類工作的職場人、創業人及其他想提升內容產出效率的創作者。

·11.2萬字

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AIGC提示詞美學定義

本書是關于AIGC（生成式人工智能）技術與作品美學定義方向的探索指南，旨在從美學定義的視角，為創作者提供審美要素、風格要素與應用方向要素的系統指導。在AIGC技術迅速發展的今天，本書強調技術僅是工具，真正的創新源于對美學的深刻理解和高水準的創意思考，我們旨在培養讀者形成優秀的美學定義能力，以指導AI生成更高水平、更具深度的優質作品。本書共8章，第一章簡要介紹了AIGC的定義和發展歷程等內容，第二章至第八章分別從光、材質、藝術流派、插畫、游戲、女性美、流行趨勢這幾方面，向讀者系統展示了在使用AIGC技術生成畫面時，如何進行審美要素定義、風格要素定義和應用方向要素定義。本書適合所有對AIGC藝術創作感興趣的設計師、藝術家和創意工作者閱讀。無論是希望提升個人創作的深度和廣度，還是渴望在AIGC時代保持創新力和競爭力的專業人士，都能從中獲得寶貴知識。本書能助益讀者激發創作靈感，走出作品同質化的陷阱，為其在廣闊的藝術領域產出多樣的高質量作品指明方向。

·3.2萬字

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人工智能：數據與模型安全

本教材聚焦學術前沿，圍繞人工智能的兩大核心要素，即數據和模型，對人工智能領域安全問題以及相關攻防算法展開系統全面、詳細深入的介紹。本教材可以幫助學生充分了解人工智能數據與模型所面臨的安全風險，學習基礎的攻防理論，掌握關鍵的攻防技巧。

·23.9萬字

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人工智能

本書向讀者介紹當代人工智能技術的入門知識,特別是以深度學習為代表的機器學習方法。本書主要內容包括人工智能在模擬人類視覺、聽覺、語言、行為、思維五個方面的最新進展,覆蓋了當前人工智能應用最廣泛的幾個領域,包括人臉識別、語音識別、聲紋識別、自然語言理解、機器人設計等。本書介紹的很多算法都需要動手實踐才能有更好的理解。讀者可以下載本書的實驗套件(htp://iok.storg),邊學邊做,才能真正領略人工智能的神奇與瑰麗。abocl.唯其如此,本書是一本科普著作,沒有復雜的數學公式,適用于任何對人工智能技術感興趣的讀者。書中提到的每項關鍵技術都提供了參考文獻,有志于深入理解人工智能算法的讀者可以按圖索驥,深入鉆研。

·9.6萬字

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通用人工智能標準、評級、測試與架構

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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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

未來之地

在技術進步和經濟不斷發展的當下，越來越多的人開始思考這些問題：當機器人能夠順暢地處理大部分工作時，是否會導致人類大量失業？在大量失業的情況下，人們該如何獲得收入，是否會因此感到人生毫無意義，喪失獲得快樂的能力？假設人類安全地開發出了超級智能，對它進行了良好的管理，并很好地利用了這項技術所能釋放的巨大經濟潛力和神奇的變革力量。在這個世界中，人工智能可以做我們能做的一切，而且可以做得更好、更快，成本更低。那么，人類還能扮演什么角色呢？這本書前瞻性地探索了科技高度發達的“未來之地”，并預測了超級智能時代的人類命運，它探討的是一個后技術時代的新問題：一旦到達夢想中的技術之巔，人類要如何培養意義和目的？如果不再需要工作，我們將如何生活？作者在書中部分采用了對話體的形式，創造性地虛構了一個為期一周的哲學系列講座的場景，由博斯特羅姆教授本人主講。此外，作者還構建了一個動物世界尋找烏托邦的寓言場景，以此映射人類世界，新穎有趣，有助于讀者快速進入作者的哲學場域。

·29.6萬字

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MLOps權威指南

本書前幾章涵蓋了DevOps和MLOps的理論和實踐，然后介紹了如何設置持續集成和持續交付，接著介紹Kaizen，即對所有事物進行持續改進的想法。與云計算相關的MLOps分為三章，涵蓋AWS、Azure和GCP（谷歌云平臺）。之后介紹了機器學習互操作性、構建MLOps命令行工具和微服務。這些主題包括許多具有積極吸引力的尖端新興技術。結尾介紹了一些真實案例研究，以及執行MLOps時面臨的挑戰。

·17.2萬字

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社交網絡信息傳播模型、算法及應用

本書系統地闡述信息傳播問題中所涉及的各種傳播模型、數學優化方法以及計算方法等，并通過對大量信息傳播的實際問題進行了建模與分析。該著作將為人工智能、大數據、管理科學、運籌學、人文社會科學等領域開展相關研究的本科生、研究生以及學者提供重要的參考。

·16萬字

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MATLAB在電子信息工程中的應用

MATLAB語言具有使用方便、輸入簡捷及編程效率高等特點，本書主要向讀者介紹了MATLABR2008的基礎知識和電子仿真技術，并詳細介紹了集成在MATLAB中的Simulink軟件包。書中的內容涉及MATLAB基礎知識、MATLAB常用語法、Simulink應用、控制系統數學模型的MATLAB描述及建模、MATLAB在控制系統中的應用、數字信號處理在MATLAB中的實現、濾波器模型、MATLAB在通信系統中的應用及示例、通信系統的評估及MATLAB示例等。

·14.9萬字

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涌現：AI大模型賦能千行百業

AI大模型正成為數字經濟時代的新質生產力，它將對經濟社會的各行各業產生重大影響。本書詳細介紹了AI大模型在各個領域的無限潛力和廣闊前景。從精準農業的種植建議到智能制造的質量控制和精益生產，從醫療診斷的精準高效到文化傳媒的智能化創新，從旅游業的個性化服務到教育領域的智能化輔助，從零售業的創新應用到交通運輸業的智能化變革，AI大模型正在深度融入并引領各領域和行業的數字化轉型。本書不僅提供全面的行業洞察，而且給出了相關的策略指導和實踐指南，助力讀者搶占先機，實現高效創新。本書既可作為政府相關部門負責人及企業高級管理人員的參考資料，也可作為人工智能產業相關單位、科研院所人員及高校人工智能相關專業師生的培訓用書。

·16.6萬字

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AI源碼解讀：卷積神經網絡（CNN）深度學習案例：Python版

本書以人工智能發展為時代背景，通過20個機器學習模型和算法案例，為讀者提供較為詳細的實戰方案，以便進行深度學習。在編排方式上，全書側重對創新項目的過程進行介紹，分別從整體設計、系統流程和實現模塊等角度論述數據處理、模型訓練和模型應用等過程，并剖析模塊的功能、使用及程序代碼。為便于讀者高效學習，快速掌握人工智能程序開發方法，本書配套提供項目設計工程文檔、程序代碼、實現過程中出現的問題及解決方法等資料，可供讀者舉一反三，二次開發。本書語言簡潔，深入淺出，通俗易懂，不僅適合對Python編程有興趣的愛好者，而且可作為高等院校相關專業的參考教材，還可作為從事智能應用創新開發專業人員的技術參考書。

·4.2萬字

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深度學習全書：公式+推導+代碼+TensorFlow全程案例

《深度學習全書——公式+推導+代碼+TensorFlow全程案例》共有15章，分為5部分，第一篇說明深度學習的概念，包括數理基礎，特點是結合編程解題，加深讀者印象，第二篇說明TensorFlow的學習地圖，從張量、自動微分、梯度下降乃至神經層的實踐，逐步解構神經網絡，第三篇介紹CNN算法、影像應用、轉移學習等，第四篇則進入自然語言處理及語音識別的領域，介紹RNN/BERT/Transformer算法、相關應用等，最后，介紹了強化學習的基礎知識，包括馬爾可夫決策過程、動態規劃、蒙特卡洛、QLearning算法，當然，還有相關案例實踐。

·16.8萬字

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人工智能與我們：AI100問

作為一個崛起中的新興力量，人工智能不僅僅是一種技術，它的發展除了在科學和產業發展領域產生影響之外，還將對現行人類的社會規范、生活模式產生非常深遠的影響。隨著第三次人工智能潮的到來，人們對人工智能及其未來的發展充滿強烈的興趣和諸多的疑問——什么是人工智能？人工智能對人類生活會有哪些深遠影響？我們又能通過人工智能實現什么樣的生活？《人工智能與我們》采用問答形式，針對人們普遍關心的100個人工智能問題，從人類生活的多個方面一一作答，幫助讀者輕松了解人工智能究竟是什么，它與數字經濟、大數據、5G等熱點話題有什么關系，人工智能將會給未來社會和人們的生活帶來怎樣的切實的影響，等等。全書不僅可以作為普通讀者的科普讀物，還可以為政府管理者、企業家提供信息和決策幫助。

·8.6萬字

心與芯：我們與機器人的無限未來

我們當下正在經歷一場AI革命。現在有創紀錄的310萬個機器人在工廠工作，從事從組裝電腦到包裝貨物以及監測空氣質量等各種工作。數量龐大的智能機器以各種各樣的方式影響著我們的生活，如提高外科醫生的手術精確度，清潔我們的家等等，我們正處于機器智能帶來的令人興奮的可能性當中。下一個萬億規模的企業，也許正在AI機器人領域誕生。當下的機器人產業，遠遠超出常人的想象。你會看到全世界最先鋒的機器人研究團隊如何開發機器人，這個團隊使用人工智能，通過令人難以置信的速度進行試驗和試錯，找出最有效的方式來開發機器人。你將在這本書中了解到多達幾十種功能不同的機器人，從可重構機器人到自動駕駛車輛，再到微型醫療機器人、自我折疊的機器人、仿生機器魚，甚至是可以在人體內導航的微型機器人等等。通過閱讀這本書，你將了解機器智能發展的最前沿，獲得新一輪競爭性優勢。

·13.5萬字

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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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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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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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人工智能注意力機制：體系、模型與算法剖析

“注意”作為一切思維活動的起點，一直是哲學、心理學和認知神經科學的重點研究對象。隨著計算機技術的發展，人類對注意力機制的模擬和應用成為計算機科學領域的熱點研究方向——讓計算機能夠具有類似人類的注意力機制，使其能夠有效地應用于對數據的理解和分析。Transformer模型誕生后，注意力機制在人工智能各大重要領域的研究和應用更是如火如荼，成果豐碩。從注意力機制這一重要角度入手，闡述注意力機制的產生背景和發展歷程，通過詳實的理論剖析，以深入淺出的方式著重介紹注意力機制在計算機視覺、自然語言處理，以及多模態機器學習三大人工智能方向中的應用思路、模型與算法。以人工智能相關專業研究人員，特別是計算機視覺與自然語言處理等領域的研發人員作為主要讀者對象，一方面幫其梳理技術的發展脈絡、開拓思路、構建完整的認知體系；另一方面為其剖析算法原理、深刻理解算法細節。

·40.7萬字

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人工智能

分類

狀態

屬性

字數

更新時間

機器學習：Python實踐

ChatGPT寫作超簡單

AIGC提示詞美學定義

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人工智能

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