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這是一本“將人工智能技術運用于醫學案例，利用先進技術解決臨床問題”的圖書。本書使用三維圖像專業處理軟件Dragonfly（基于Python語言，封裝了多個機器學習庫）作為具體的實現工具。本書介紹了人工智能與醫療的介紹、醫療領域中的圖像處理、醫學圖像處理的常規流程等內容，并通過6個真實的醫學案例展現人工智能技術在醫學圖像學領域的應用，從醫工交叉的角度出發，深入探討醫學圖像問題的處理方法，旨在讓讀者了解如何將人工智能技術切實落地于醫學圖像學中，幫助其提升運用人工智能技術處理醫學圖像問題的能力。

·6.9萬字

腦機穿越：腦機接口改變人類未來

《腦機穿越》講述了“人機融合”的未來，即“腦機接口時代”即將到來！在未來科技的驅動下，科幻大片的場景已逐漸走入現實。人類通過思維控制人造工具，如今聽起來無法想象的事情，在未來會成為常態。從海洋深處到超新星禁區，甚至到我們體內細胞空間的微小裂縫，人類的觸及范圍最終將追上我們探索未知領域的野心。《腦機穿越》也是“腦機接口”的簡要發展史。作者尼科萊利從腦機接口對傳統神經科學的顛覆，到早期的“信息輸出”，即機器如何讀取大腦信息；再到現在科學家苦心鉆研的“信息輸入”問題，即反饋信號如何作用于大腦……為我們描繪了一幅人類未來新圖景！在未來，隨著腦機接口技術的不斷完善，很多漸凍人患者、嚴重癱瘓患者也將從中受益。腦機接口有望讓這些病患重新恢復功能性運動，重新學會行走。同時，腦機接口并不只局限在醫療康復領域，作者正在進行的“大腦校園”項目將是多學科合作的典范，它將提升人們的教育、健康及生活標準。甚至，我們能進入祖先的記憶庫，下載他的思想，通過他最私密的感情和最生動的記憶，創造一次你們原本永遠都不可能經歷的邂逅……對于腦機接口將為人類帶來怎樣的未來生活，這些僅是窺豹一斑。

·19.7萬字

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機器學習：基于OpenCV和Python的智能圖像處理

本書利用Windows系統下的Anaconda搭建環境，并基于OpenCV框架和Python語言，詳細闡述了智能化圖像處理的實現方法。本書共12章，主要內容包括智能圖像處理入門、Python基礎、圖像處理基礎、圖像幾何變換、圖像直方圖處理、圖像平滑濾波處理、圖像閾值處理、圖像形態學處理、圖像分割處理、圖像梯度及邊緣檢測、圖像輪廓檢測與擬合、人臉識別實現等，最后結合具體案例，使用Python語言和OpenCV庫函數闡述圖像處理技術。

·6.9萬字

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智能無線機器人：人工智能算法與應用

本書的技術內容包括機器人基礎知識、信息物理系統、人工智能，統計決策和馬爾可夫決策過程，強化學習，狀態估計，定位，計算機視覺和多模態數據融合，機器人規劃，多智能體系統，網絡化多智能體系統，網絡化機器人的安全性和魯棒性，以及超可靠和低延遲的機器對機器的網絡。提供的例題和練習有助于簡單和有效的理解本書的內容。

·14.8萬字

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機器學習實戰：模型構建與應用

本書主要包括兩部分。第1部分（第1章-第11章）講解了如何使用TensorFlow來創建不同應用場景的機器學習模型。該部分介紹TensorFlow、計算機視覺、自然語言處理和序列建模。第二部分（第12章-第20章）將引導你了解如何將模型置于Android和iOS上的用戶手中、使用JavaScript的瀏覽器以及通過云提供服務的場景。

·12.4萬字

如何創造思維：人類思想所揭示出的奧秘

《如何創造思維》講述2045年,人工智能將超越人類智能,儲存在云端的“仿生大腦新皮質”與人類的大腦新皮質將實現“對接”，世界將開啟一個新的文明時代，“奇點”到來！那個時候，我們是誰？我們是什么？人還能稱之為人嗎？庫茲韋爾把“奇點”當做一個絕佳的“隱喻”：當智能機器的能力跨越這一臨界點之后，人類的知識單元、鏈接數目、思考能力，將旋即步入令人眩暈的加速噴發狀態一切傳統的和習以為常的認識、理念、常識，將統統不復存在，所欲的智能裝置、新的人機復合體將進入“蘇醒”狀態。庫茲韋爾通過對人類思維本質的全新思考，大膽地預言了人工智能的未來。他堅信人類一定會制造出可與人腦相媲美的“仿生大腦新皮質”。它們甚至比人腦更具可塑性，并可放置在云端，與遙遠的人類生物大腦遠程相連。

·17.1萬字

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從零開始大模型開發與微調：基于PyTorch與ChatGLM

大模型是深度學習自然語言處理皇冠上的一顆明珠，也是當前AI和NLP研究與產業中最重要的方向之一。本書使用PyTorch2.0作為學習大模型的基本框架，以ChatGLM為例詳細講解大模型的基本理論、算法、程序實現、應用實戰以及微調技術，為讀者揭示大模型開發技術。《從零開始大模型開發與微調：基于PyTorch與ChatGLM》共18章，內容包括人工智能與大模型、PyTorch2.0深度學習環境搭建、從零開始學習PyTorch2.0、深度學習基礎算法詳解、基于PyTorch卷積層的MNIST分類實戰、PyTorch數據處理與模型展示、ResNet實戰、有趣的詞嵌入、基于PyTorch循環神經網絡的中文情感分類實戰、自然語言處理的編碼器、預訓練模型BERT、自然語言處理的解碼器、強化學習實戰、只具有解碼器的GPT-2模型、實戰訓練自己的ChatGPT、開源大模型ChatGLM使用詳解、ChatGLM高級定制化應用實戰、對ChatGLM進行高級微調。《從零開始大模型開發與微調：基于PyTorch與ChatGLM》適合PyTorch深度學習初學者、大模型開發初學者、大模型開發人員學習，也適合高等院校人工智能、智能科學與技術、數據科學與大數據技術、計算機科學與技術等專業的師生作為教學參考書。

·12.8萬字

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向AI提問的藝術：提示工程入門與應用

本書共十一章，主要包含四部分：第1章解讀ChatGPT的基礎原理和提示工程的基本概念；第2至5章介紹提示工程技巧，涵蓋有效提示編寫、針對復雜任務的提示設計技巧、對話中的提示設計技巧，以及提示的優化與迭代；第6章主要介紹當前ChatGPT推出的進階功能；第7至11章結合教育領域、市場營銷、新媒體運營、軟件開發和數據分析實戰展示提示工程技巧的應用。

·12.9萬字

洞見未來的“元宇宙”世界（套裝8冊）

作者彼得·戴曼迪斯和史蒂芬·科特勒全面展示了商業創業風口上的9大指數型技術——量子計算、人工智能、網絡、機器人、虛擬現實與增強現實、3D打印、區塊鏈、材料科學與納米技術、生物技術，并洞察這9大指數型技術的互相融合會帶來巨大的變革力量，將會完全重塑我們的生活方式與商業模式。兩位作者結合9大指數型技術的融合，充分預測和描述了零售業、廣告業、娛樂業、教育、醫療保健、長壽、商業、食品業等8大行業指數型變革的未來。指數型技術融合的背后是掌握指數型思維這一認知邏輯。當下人和組織的增長邏輯都在發生改變，線性增長正在被指數型增長取代。每一個人和組織，只有掌握指數型思維，利用大趨勢的確定性來抵抗自己小波動的不確定性，才能應對呼嘯而來的未來！數型技術的融合將如何改變今天的傳統產業和思維模式？商業、教育、醫療健康等行業將發生怎樣的劇變？當人工智能、機器人技術、虛擬現實、材料技術、量子計算與3D打印、區塊鏈和全球千兆網絡相互疊加時會發生什么？此刻即未來，科技進步的速度遠超任何人的想象，從現在開始的下一個10年，我們將經歷比過去一百年更多的動蕩并創造更多的財富。

·164萬字

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傳感器技術及應用

本書既詳細闡述了各類傳感器的基本原理、工作特性，又著重分析了其接口電路的設計原理和工程應用實例。全書共12章，第1、2章介紹傳感器的概念、分類及基本特性；第3～11章分別講述電阻式、電感式、電容式、壓電式、磁電及磁敏式、熱電偶、超聲波、光電式、數字式、固態圖像、紅外、光纖、集成式傳感器的工作原理、性能、接口電路和實際應用。第12章介紹傳感器的典型應用實例。

·19.5萬字

人工智能與計算生物的未來

這是一本探討人工智能與生物技術的融合顛覆傳統醫療，并會對未來藥物研發產生重大影響的書。作者憑借其在生物科學方面的專業背景，以及在生物技術和制藥行業的從業經驗，為讀者呈現了對于醫療科技這一前沿領域的深刻見解。書中首先概述了數據科學方法的興起以及生物學領域的范式轉變，這一轉變催生了計算生物學的革命，即通過計算機模擬進行生物實驗和藥物研發。作者詳細介紹了人工智能和深度學習領域的重大突破，并探討了這些技術在醫學中的廣泛應用，包括DeepMind開發的AlphaFold如何使用深度學習模型預測蛋白質結構。書中還重點總結了生物技術領域的創新突破，尤其是基因編輯和CRISPR-Cas9在藥物開發中的應用。此外，作者還闡述了谷歌、臉書等科技巨頭對這一領域的布局，提供了一份關于醫學人工智能創業的概覽，揭示了投資如何塑造制藥行業。無論是對科技和醫療感興趣的普通讀者，還是風險投資行業和政府的決策者，都能從這本書中得到啟發。這本書闡明了技術驅動的醫學所面臨的機遇，也指出了它所面對的障礙和挑戰。但無論如何，我們即將進入一個新的由生物技術驅動的科技時代。

·18.6萬字

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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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神經網絡與深度學習：基于TensorFlow框架和Python技術實現

Python、TensorFlow、神經網絡和深度學習因人工智能的流行而成為當下IT領域的熱門關鍵詞。本書首先介紹Python及其常用庫Numpy、Matplotlib和Scipy的基本使用方法；其次介紹TensorFlow的基本知識及使用方法；然后介紹神經網絡的基礎知識以及神經網絡基本應用——感知機、線性回歸與邏輯回歸的理論與實現；最后介紹兩種熱門的深度神經網絡——卷積神經網絡和循環神經網絡的理論與實現。本書內容由淺入深，循序漸進，實踐性強，包含豐富的仿真實例。

·4.7萬字

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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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基于深度學習的目標檢測原理與應用

本書遵循循序漸進、深入淺出的理念，引領讀者夯實相關基礎知識，掌握傳統目標檢測方法，再逐步過渡到深度學習的基本概念及分類用法，進而深入講解目標檢測的兩階段深度學習方法、一階段學習方法，即從以R-CNN為代表的兩階段深度學習方法、以YOLO系列為代表的一階段學習方法等，層層揭開深度學習用于目標檢測的“神秘面紗”，探究其中的奧秘。

·9.1萬字

第二次機器革命

《第二次機器革命：數字化技術將如何改變我們的經濟與社會》是一本充滿積極和智慧力量的書。《第二次機器革命》將改變我們思考技術、社會和經濟發展的方式。全球化是20世紀末期最重要的經濟話題，有《世界是平的》為證；在21世紀初期，技術變革將會成為社會的熱點話題，《第二次機器革命》可以為證。《第二次機器革命》中，埃里克·布萊恩約弗森和安德魯·麥卡菲——這兩位處于數字技術時代最前沿的思想家，向我們闡述了驅動我們經濟和生活的發生變革的力量。他們認為，數字技術將會給我們帶來難以想象的巨大變革：想象一下令人眩目的個人數字技術產品、一流的基礎設施，都將會給我們帶來極大的便利。數字技術（其核心是硬件、軟件和網絡）在不久的將來能夠比醫生更準確地診斷疾病，能夠使用海量的數據改變零售行業，而且還能夠相當人性化地完成很多工作。數字化技術在給我們帶來極大便利的同時，也給各種職業帶來永久性、顛覆性的改變。各種公司也將被迫轉型，否則只能消亡。憑借對數字化技術和社會發展趨勢的精準研究，布萊恩約弗森和麥卡菲辨析出了的生存與發展戰略，也給我們找到了一條通向社會發展與繁榮的新路徑。未來幾十年，新一輪科技革命和產業變革將同人類社會發展形成歷史性交匯，工程科技進步和創新將成為推動人類社會發展的重要引擎。對中國來說，打造創新型國家的歷史使命已經開啟，中國制造業也在面臨迫在眉睫的全球挑戰。在第二次機器革命的浪潮襲來之時，中國政府、中國企業和個人該如何面對這場劇變？

·16.5萬字

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生產系統仿真：Plant Simulation應用教程

本書共分8章，第1章介紹生產過程中的波動對生產系統效率的影響；第2章建立了訂單型制造企業生產線/裝配線的物料配送仿真模型，并對其關鍵參數進行優化；第3、4章對設施規劃中的兩種經典布置方法進行詳細分析及建模，得到最優布置方案；第5、6章全面系統地介紹生產計劃調度的各類FSP和JSP問題的求解方法，提出改進的算法及運用；第7章針對人機作業分析進行仿真建模，探討一人多機操作模式的克星性及經濟性；最后，對于工廠的倉儲、車間等活動頻密場所進行仿真。

·12.8萬字

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人工智能基礎與應用

本書主要介紹了人工智能的基礎知識和實用技術。本書共8章，包括“人工智能：開啟智慧新時代”“Python：人工智能開發語言”“線性回歸：預測未來趨勢”“分門別類：幫你‘分而治之’”“物以類聚：發現新簇群”“個性化推薦：主動滿足你的需求”“語音識別：讓機器對你言聽計從”“人臉識別：機器也認識你”。本書以培養學生人工智能素養、人工智能思維和人工智能基本應用能力為設計理念，在內容的選取和安排上符合學生的學情特點，以問題為導向、以案例為載體、以任務為目標來構建教學內容，兼顧了人工智能的基礎性、通識性、典型性和實用性。本書側重于介紹人工智能通識性知識和實用應用技能，可作為高職高專及中職院校人工智能公共基礎課程的教材，也可作為電子信息、計算機類相關專業人工智能課程的入門教材。此外，本書還可供廣大讀者作為人工智能學習與實踐的參考書使用。

·12.9萬字

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AI提示工程實戰：從零開始利用提示工程學習應用大語言模型

本書介紹提示工程的基本概念和實踐，旨在幫助讀者了解如何構建高質量的提示內容。內容包括：認識大語言模型、ChatGPT應用體驗、ChatGPTAPI、PythonChatGPTAPI庫、提示工程、提示類型、基于提示工程應用Python數據分析等。

·14萬字

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人工智能數學基礎

本書分為7章，其內容包括代數學和分析學的基礎概念、微積分的基礎概念、矩陣與線性變換、矩陣分解、最優化理論與算法、概率模型和信息論的基礎概念。本書強調數學概念并采用圖形化的方式對其進行解釋，以利于讀者理解，同時，本書給出了數學知識在機器學習和人工智能領域的具體應用，將數學知識和工程實踐有機結合，以使讀者能對數學知識有更深層次的理解。

·10.6萬字

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AI醫學圖像處理（基于Python語言的Dragonfly）