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作為一本技術性很強的書，《中國人形機器人創(chuàng)新發(fā)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(tǒng)性梳理了《人形機器人創(chuàng)新發(fā)展指導意見》發(fā)布以來中國人形機器人產業(yè)在關鍵技術、產品培育、場景應用、生態(tài)營造、支撐能力以及保障措施等多方面的發(fā)展態(tài)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(yè)的全貌，洞察人形機器人產業(yè)未來發(fā)展的新趨勢、新挑戰(zhàn)及新機遇。

·9萬字

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人人都能懂的人工智能

人工智能被稱為21世紀最具活力、最引人關注的技術，當之無愧。近年來，圍繞著人工智能的討論和爭吵從未停止過，以后可能也不會停止。在這場大討論中，無論你身處支持方陣營還是反對方陣營，對人工智能的充分了解都是必需的。人工智能應用了許多數學和信息科學的知識，對大多數人來講，這門技術是有一些陌生感的，本書為你了解人工智能世界提供了可能。本書作者從事人工智能與兒童教育研究多年，力求用基本的邏輯關系把人工智能的復雜結構講清楚。如果你對人工智能感興趣，如果你對人工智能的了解還不甚清晰，本書將會成為你走進這個未來科技世界的入門書。

·3.6萬字

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AI游戲開發(fā)和深度學習進階

本書是一本關于游戲和謎題AI的書籍，對AI基礎理論、深度學習、強化學習以及使用進化計算的新方法進行了介紹，并通過具體示例進行了詳細的解釋說明。此外，本書不僅涵蓋算法，還涵蓋與AI相關的主題、歷史背景和數學主題的諸多內容，其中包含如何讓游戲AI表現得像一個人類玩家。實際上，對游戲AI的研究不單純是針對游戲，它還有助于解決許多與優(yōu)化理論和系統(tǒng)工程相關的問題。通過本書，你將了解：游戲AI的歷史和背景。如何使用各種算法解開游戲謎題。游戲AI如何與人類對弈。如何使游戲AI更加智能、類人化。

·7.8萬字

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(chuàng)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(jiān)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(yī)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(guī)模的企業(yè)，也許正在AI機器人領域誕生。當下的機器人產業(yè)，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(fā)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(fā)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(yī)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(fā)展的最前沿，獲得新一輪競爭性優(yōu)勢。

·13.5萬字

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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(fā)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(fā)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(tài)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(yè)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(fā)人員作為主要讀者對象，一方面幫其梳理技術的發(fā)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(jié)。

·40.7萬字

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人工智能：模式識別

本書是"人工智能出版工程”系列圖書之一。模式識別是人工智能的重要組成部分，本書簡要介紹了模式識別的基本概念，以模式表示為切入點，針對近20年來模式識別領域研究的熱點問題，系統(tǒng)闡述了線性子空間表示、非線性子空間表示、流形學習、稀疏表示、低秩模型、深度學習等方面的研究進展和相關代表性方法。本書可供高等院校人工智能、智能科學與技術、計算機及相關專業(yè)研究生或高年級本科生閱讀，也可供對模式識別感興趣的研究人員和工程技術人員閱讀和參考。

·14.7萬字

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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(yī)療、智慧城市乃至元宇宙發(fā)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(wèi)·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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PyTorch深度學習應用實戰(zhàn)

《PyTorch深度學習應用實戰(zhàn)》以統(tǒng)計學/數學為出發(fā)點，介紹深度學習必備的數理基礎，講解PyTorch的主體架構及最新的模塊功能，包括常見算法與相關套件的使用方法，例如對象偵測、生成對抗網絡、深度偽造、圖像中的文字辨識、臉部辨識、BERT/Transformer、聊天機器人、強化學習、自動語音識別、知識圖譜等。本書配有大量案例及圖表說明，同時以程序設計取代定理證明，縮短學習過程，增加學習樂趣。

·15.2萬字

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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(zhí)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(xié)同過濾算法以及基于用戶屬性和項目評分的協(xié)同過濾算法，并介紹了一個個性化圖書推薦原型系統(tǒng)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

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自然語言處理技術：文本信息抽取及應用研究

信息抽取的目的是從海量互聯(lián)網文本信息中抽取結構化知識，是知識圖譜自動化構建、更新的基礎，為信息檢索、推薦系統(tǒng)、智能問答等諸多研究領域提供底層知識推理支撐并取得了重大突破，是推動人工智能技術由感知走向認知的關鍵要素，具有重要的研究意義和實用價值。本書梳理了命名實體識別、關系抽取、事件抽取等相關研究方向的知識資源、基礎理論和實踐應用，詳細介紹了實體關系聯(lián)合抽取、弱監(jiān)督關系抽取、基于遷移學習的關系抽取、多實例聯(lián)合事件抽取、基于因變量的事件模板推導等前沿理論研究，并以領域知識圖譜、事理圖譜等為例，詳細介紹了信息抽取在圖譜構建中的應用。最后本書對信息抽取進行了總結和未來研究方向展望。

·18萬字

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ChatGPT原理與架構：大模型的預訓練、遷移和中間件編程

這是一本深入闡述ChatGPT等大模型的工作原理、運行機制、架構設計和底層技術，以及預訓練、遷移、微調和中間件編程的著作。它將幫助我們從理論角度全面理解大模型，從實踐角度更好地應用大模型，是作者成功訓練并部署大模型的過程復盤和經驗總結。第1章介紹了ChatGPT等大模型的發(fā)展歷程、技術演化和技術棧等基礎知識；第2~5章深入講解了Transformer的架構原理，并從GPT-1的生成式預訓練到GPT-3的稀疏注意力機制詳細描述了GPT系列的架構演進；6~8章從底層技術實現的角度講解了大語言模型的訓練策略、數據處理方法，以及如何利用策略優(yōu)化和人類反饋來進一步提升模型的表現；第9~10章首先詳細講解了大語言模型在垂直領域的低算力遷移方法，并給出了醫(yī)療和司法領域的遷移案例，然后講解了大模型的中間件編程；第11章對GPT的未來發(fā)展趨勢進行預測，探討數據資源、自回歸模型的局限性，以及大語言模型時代具身智能的可行路線。

·10.6萬字

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人工智能：語音識別理解與實踐

全書首先概要介紹了傳統(tǒng)語音識別理論和經典的深度神經網絡核心算法。接著全面而深入地介紹了深度學習在語音識別中的應用，包括“深度神經網絡-隱馬爾可夫混合模型”的訓練和優(yōu)化，特征表示學習、模型融合、自適應，以及以循環(huán)神經網絡為代表的若干先進深度學習技術。

·27.3萬字

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人工智能對北京市就業(yè)的影響與應對

人工智能作為數字經濟及高精尖產業(yè)發(fā)展的原創(chuàng)性、引領性和代表性技術，在北京國際科技創(chuàng)新中心、全球數字經濟標桿城市的建設中迎來了發(fā)展的“關鍵窗口期”和“政策紅利期”，成為北京高質量發(fā)展的重要引擎和打造高質量就業(yè)“北京樣板”的重大機遇。本書是一部經濟學學術專著，書稿導向積極。本書采用多元數據來源，運用案例研究法、輿情分析與大數據分析法等多種研究方法，從產業(yè)與就業(yè)動態(tài)匹配視角，聚焦人工智能對北京市就業(yè)的影響機制、效應和趨勢開展理論和實證研究，在此基礎上提出系統(tǒng)化的應對政策體系和實現路徑。

·25.6萬字

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產品經理的AI實戰(zhàn)：人工智能產品和商業(yè)落地

以前，技術只是工程師操心的事；如今，技術是工程師、產品經理、企業(yè)家共同操心的事，他們只有通力合作才能駕馭強大的技術，進而取得商業(yè)上的成功。如今講人工智能的書大多屬于兩種類型：第一種面向廣大公眾進行人工智能科普；第二種針對專業(yè)技術人員詳細講解人工智能的技術。這兩種書，產品經理雖然都可以閱讀，但他們更迫切需要第三種——從商業(yè)的角度講人工智能，以產品的方式讓人工智能落地的書，而本書正是這種少數類型。本書具有針對性強、系統(tǒng)性強、實操性強、原創(chuàng)度高的特點。本書共分為三篇。第一篇是基礎篇，講解技術商業(yè)的基本規(guī)律、AI技術的實質和邊界、AI的商業(yè)格局和應用現狀。第二篇是合格AI產品經理篇、包含合格AI產品經理的能力體系、AI技術-場景適配和AI產品規(guī)劃、AI產品經理的職業(yè)發(fā)展等內容。第三篇是高級AI產品經理篇，包含高級AI產品經理的能力體系、AI技術-場景的洞察、AI商業(yè)模式設計等內容。

·11.7萬字

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可解釋人工智能導論

本書全面介紹可解釋人工智能的基礎知識、理論方法和行業(yè)應用。全書分為三部分，共11章。第一部分為第1章，揭示基于數據驅動的人工智能系統(tǒng)決策機制，提出一種基于人機溝通交互場景的可解釋人工智能范式。第二部分為第2～5章，介紹各種可解釋人工智能技術方法，包括貝葉斯方法、基于因果啟發(fā)的穩(wěn)定學習和反事實推理、基于與或圖模型的人機協(xié)作解釋、對深度神經網絡的解釋。第三部分為第6～10章，分別介紹可解釋人工智能在生物醫(yī)療、金融、計算機視覺、自然語言處理、推薦系統(tǒng)等領域的應用案例，詳細說明可解釋性在司法、城市管理、安防和制造等實際應用中發(fā)揮的積極作用。第11章對全書進行總結，并論述可解釋人工智能研究面臨的挑戰(zhàn)和未來發(fā)展趨勢。此外，本書的附錄給出可解釋人工智能相關的開源資源、中英文術語對照及索引，方便讀者進一步查閱。本書既適合高等院校計算機和信息處理相關專業(yè)的高年級本科生和研究生，以及人工智能領域的研究員和學者閱讀；也適合關注人工智能應用及其社會影響力的政策制定者、法律工作者、社會科學研究人士等閱讀。

·20.4萬字

賢二機器僧漫游人工智能

“媽媽老是嘮叨怎么辦？”你有過這樣的困惑或煩惱嗎？你會怎么回答這個問呢？“老人嘛，讓著她吧。”這是人工智能“出家人”賢二機器僧的答案。《賢二機器僧漫游人工智能》全面講述賢二機器僧創(chuàng)制過程。這個會念經、懂佛學、能弘法，愛“吃”冰激凌，時不時給你講幾句人生道理，立志“把善帶向世界”，外表呆萌可愛、“內心”充滿佛學智慧的賢二機器僧是如何出現的？機器人緣何穿上袈裟“出家”了？看佛學和科技如何擦出“愛的火花”。“極客寺院”龍泉寺為何涉足人工智能領域？傳統(tǒng)佛教緣何與現代科技走在了一起？賢二機器僧的出現對佛教和科技有著怎樣的積極意義和重要影響？《賢二機器僧漫游人工智能》將為我們講述賢二機器僧背后的故事。好玩、輕松的人工智能輕科普。從呆萌賢二機器僧的視角來解讀人工智能發(fā)展史，深入探尋人工智能當下與未來的發(fā)展與意義。

·8.6萬字

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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(yè)的發(fā)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(yè)的本科生和研究生閱讀，也可供視頻理解、推薦系統(tǒng)、搜索引擎和計算廣告等領域的研究人員和從業(yè)者參考。

·13.2萬字

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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(zhàn)與未來。本書內容豐富，講解細致，注重技術發(fā)展變化。本書既可作為高校大數據專業(yè)、云計算專業(yè)、人工智能技術專業(yè)、信息管理專業(yè)、計算機網絡專業(yè)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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Keras深度學習與神經網絡

本書從人工智能導論入手，闡述人工智能的發(fā)展及現狀，重點介紹了機器學習和神經網絡基礎、反向傳播原理、卷積神經網絡和循環(huán)神經網絡等內容。本書內容由淺入深，循序漸進，從神經元和感知機入手，逐步講解深度學習中神經網絡基礎、反向傳播以及更深層次的卷積神經網絡、循環(huán)神經網絡。本書知識體系完整，內容覆蓋面廣，介紹了深度學習中常用的模型和算法，助力讀者多方位掌握深度學習的相關知識。本書可作為高等院校計算機等相關專業(yè)的教材，也可供人工智能領域的技術人員學習使用，還可以作為人工智能研究人員的參考用書。

·11萬字

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機器學習的算法分析和實踐

本書是一本全面介紹機器學習方法特別是算法的新書，適合初學者和有一定基礎的讀者。機器學習可以分成三大類別，監(jiān)督式學習、非監(jiān)督式學習和強化學習。三大類別背后的算法也各有不同。監(jiān)督式學習使用了數學分析中函數逼近方法、概率統(tǒng)計中的極大似然方法。非監(jiān)督式學習使用了聚類和貝葉斯算法。強化學習使用了馬爾可夫決策過程算法。機器學習背后的數學部分來自概率、統(tǒng)計、數學分析以及線性代數等領域。雖然用到的數學較多，但是最快捷的辦法還是帶著機器學習的具體問題來掌握背后的數學原理。因為線性代數和概率理論使用較多，本書在最后兩章集中把重要的一些概率論和線性代數的內容加以介紹，如果有需要的同學可以參考。另外，學習任何知識，動手練習加深理解的最新方法，所以本書的每一章都配備了習題供大家實踐和練習。

·7.4萬字

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人工智能

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中國人形機器人創(chuàng)新發(fā)展報告2025