地平线4游戏下载手机版

元學習是當今人工智能研究的熱門領域之一，被視為實現通用人工智能的基礎。本書介紹元學習及其原理，講解各種單樣本學習算法，例如孿生網絡、原型網絡、關系網絡和記憶增強網絡，并在基于Python的TensorFlow與Keras中實現它們。讀者能夠從本書中了解先進的元學習算法，如模型無關元學習、Reptile和元學習的上下文適應。此外，本書還探索如何使用元隨機梯度下降法來快速學習，以及如何使用元學習來進行無監督學習。本書適合機器學習愛好者、人工智能研究人員和數據科學家閱讀。

·6萬字

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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

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元宇宙中的硬科技

本書從元宇宙的起源和現實應用場景出發，基于元宇宙的“BIGCHINA”技術框架，為讀者依次揭開元宇宙背后八大硬科技——區塊鏈（Blockchain）技術、交互（Interactivity）技術、通信技術（CommunicationTechnology，5G、6G）、云和邊緣計算（CloudandEdgeComputing）技術、高性能計算和量子計算（High-PerformanceComputingandQuantumComputing）技術、物聯網和機器人（IoTandRobotics）技術、網絡（Network）技術、人工智能（ArtificialIntelligence）技術的神秘面紗。本書將上述八大支撐技術與元宇宙中的諸多實際和潛在應用相結合，生動地繪制出一幅元宇宙的“技術圖譜”，為想要了解元宇宙及其背后核心技術的讀者提供有趣的科普閱讀體驗。此外，本書在一定程度上突破了從單一技術視域分析元宇宙的局限，對讀者了解當前元宇宙技術整體發展現狀和未來趨勢有一定的借鑒意義。

·13.1萬字

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財稅RPA：財稅智能化轉型實戰

這是一本指導財務和稅務領域的企業和組織利用RPA機器人實現智能化轉型的著作。作者基于自身在財稅和信息化領域多年的實踐經驗，從技術原理、應用場景、實施方法論、案例分析4個維度詳細講解了RPA在財稅中的應用，包含大量RPA機器人在核算、資金、稅務相關業務中的實踐案例。幫助企業從容應對技術變革，找到RPA技術挑戰的破解思路，構建財務智能化轉型的落地能力，真正做到“知行合一”。全書共6章：第1章介紹了在數字化轉型的大背景下，財稅部門正在經歷的信息化、自動化、智能化和數字化4項革新；第2章從技術層面講解了RPA的定義、功能、技術特點、應用領域、發展階段和產品架構；第3章從財務機器人選擇的角度講解了財務機器人的應用場景、適用流程、收益和局限性等；第4章系統講解了財稅機器人的整套實施方法論，包括策略與評估、設計與構建、實施與應用、運營與優化4個步驟，以及如何建立RPA卓越中心；第5章通過近10個案例講解了財稅機器人在核算類、資金類、稅務類業務場景中的應用和實施；第6章對未來RPA和AI技術的結合進行了展望，探討了RPA對財務人員的影響。

·9.9萬字

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智能計算技術與應用

本書面向初學者介紹智能計算的相關概念、典型應用，采用研究性學習方法和P-MASE模型，按照引入問題、尋找方法、問題分析、問題求解、效果評價的模式，講授智能計算編程、數據獲取和預處理、數據可視化、預測數據的值、分類問題、聚類分析、神經網絡、智能圖像識別、時間序列數據的處理等知識，并給出了兩個綜合案例。本書深入淺出、案例豐富、可操作性強，適合作為高校智能計算相關課程的入門教材，也適合相關技術人員學習參考。

·10.1萬字

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人工智能革命：歷史、當下與未來

繼2016年8月被加入國務院印發的《“十三五”國家科技創新規劃》后，人工智能再次被寫入2017年的《政府工作報告》，意味著人工智能這一技術在國家政策中的急速奔跑。有人曾言“人工智能對社會、生活的影響不會低于互聯網”。那么到底何為人工智能？它的發展脈絡是怎樣的？它與普通人的生活有什么樣的緊密關聯？對人類社會到底會帶來怎樣的變革？本書內容清晰，結構合理，敘說深入淺出，是中文領域難得“人工智能”佳作，作者試圖用盡可能少的專業術語回顧人工智能發展歷程，揭秘機器學習的終極邏輯，全景勾勒人工智能的商業未來，一本給普通人看的、全面解讀人工智能歷史、當下與未來的人生指導書。

·11.4萬字

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深度學習時代的計算機視覺算法

本書著重闡述了深度學習時代的計算機視覺算法的工作原理，首先對深度學習與計算機視覺基礎進行了介紹，之后對卷積神經網絡結構的演化過程，以及基于深度學習的目標檢測算法、圖像分割算法、人體姿態估計算法、行人重識別與目標跟蹤算法、人臉識別算法以及圖像超分辨率重建方法進行了介紹。本書系統講解了在日常生活和工作中常見的幾項計算機視覺任務，并著重介紹了在當今深度學習時代，這些計算機視覺任務是如何工作的，可使讀者快速了解這些算法原理，以及其相互之間的關系。本書適合高年級本科生、研究生、教師，以及對人工智能或計算機視覺算法感興趣的工程技術人員閱讀。

·9.9萬字

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機器學習

機器學習是計算機科學與人工智能的重要分支領域.本書作為該領域的入門教材，在內容上盡可能涵蓋機器學習基礎知識的各方面.全書共16章，大致分為3個部分：第1部分（第1～3章）介紹機器學習的基礎知識；第2部分（第4～10章）討論一些經典而常用的機器學習方法（決策樹、神經網絡、支持向量機、貝葉斯分類器、集成學習、聚類、降維與度量學習）；第3部分（第11～16章）為進階知識，內容涉及特征選擇與稀疏學習、計算學習理論、半監督學習、概率圖模型、規則學習以及強化學習等。每章都附有習題并介紹了相關閱讀材料，以便有興趣的讀者進一步鉆研探索。本書可作為高等院校計算機、自動化及相關專業的本科生或研究生教材，也可供對機器學習感興趣的研究人員和工程技術人員閱讀參考。

·22.7萬字

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DeepSeek使用秘笈：從入門到精通的100個實用技巧

本書以“從入門到精通”為邏輯主線，從基礎操作指南到提示詞深度優化，系統拆解DeepSeek的核心能力。書中給出的100個DeepSeek實用技巧，既講究由淺入深，又講究實戰落地，從0到1教你如何讓DeepSeek幫你提高效率：針對辦公、創作、營銷等高頻場景，提煉文檔處理、工具應用等實戰技巧；聚焦金融、教育、交通等七大行業，解析AI技術落地場景與解決方案；同時介紹了本地部署、智能體開發等應用指南，通過場景化案例幫助讀者將技術優勢轉化為實際生產力。

·12.7萬字

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智能化未來：“暴力計算”開創的奇跡

《智能化未來:“暴力計算”開創的奇跡》是全面深入剖析智能化信息技術的著作。作者將歷史文明視角、哲學思考、科學與技術分析、創新思維等內容有機結合在一起，既高屋建瓴又深入本質，論之有據、語言風趣易懂而又不失嚴謹，對信息技術提出了獨特的、系統的、深刻的理念與看法，揭示出了信息技術發展的客觀本質規律與趨勢，以及對人類文明的顛覆性影響。《智能化未來:“暴力計算”開創的奇跡》適合高校師生、科技與社科學術研究人員、信息技術相關產業從業人員以及政府產業主管部門相關人員閱讀。

·18.8萬字

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增強型分析：AI驅動的數據分析、業務決策與案例實踐

增強型分析是數據科學的未來，本書講解了如何通過前沿的大數據技術和AI技術實現智能的數據分析和業務決策，即增強型分析。本書的三位作者是來自德勤、前華為和前IBM的資深數據科學家，在大數據和AI領域至少都有10年以上的工作經驗，他們將各自多年來在“構建數據挖掘模型，解決實際業務問題”方面積累的經驗全部總結在了這本書中。全書的內容由兩條主線貫穿：技術主線：一方面講解了預測模型、序列分析、預測分析、Prescriptive分析等前沿數據處理技術，一方面講解了CNN、RNN和GNN等前沿的AI技術如何為數據分析賦能。業務主線：在數字化轉型的大時代背景下，如何通過數據分析實現智慧營銷、智慧風險管控，實現由初級的“主動營銷”到“被動營銷”，再到“全渠道協同營銷”等營銷手段的升級應用。本書的重點聚焦在本質內容上，即數據處理、算法及模型、“模型洞見到業務決策”的分析等。

·11.9萬字

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智能工程

全書共10章分別從構建非生物智能體、感知、描述、連接、記憶和理解、學習與交互、智能體運算模式與處理功能、資源和任務功能系統、生存、思維、控制與主體性、智能體生命周期等角度深入討論了智能體的方方面面，本書討論一個極為龐大、復雜，且沒有先例、沒有形成共識的智能體或機器智能系統的實現機理、過程、要點，沒有能、也做不到面面俱到，存在作者有意或無意忽略的環節。本書沒有在工程細節層面討論，只是在整體實現的主要環節的可實現性進行了框架性討論。

·21.8萬字

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地平線2025：人工智能來了

極為通俗的人工智能科普讀物，半小時帶你認識人工智能！各類智能化產品已經成為人類生活當中不可或缺的一部分。智能手機、電腦、數控電器，甚至是已經逐漸形成規模化生產制造的各類機器人……所有的這一切表明：人工智能來了，人工智能的時代到來了！本書用非常淺顯通俗的語言介紹了人工智能的前世今生，介紹了人工智能的發展現狀及未來的發展趨勢，也分析了中國在該領域中所處的位置及未來發展前景。同時，本書還從制造業、農業、教育、醫療、交通、金融、物流、軍事等多方面展示了人工智能發展的現狀及趨勢，并穿插了專家學者的分析解讀。

·16.1萬字

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深度學習原理與應用

本書系統性地介紹了深度學習的原理、關鍵技術及相關應用，首先從基本概念、必備的線性代數、微積分、概率統計等數學知識等入手，這些預備知識可幫助讀者更好地理解深度學習技術。接著對深度學習方法和技術進行了詳細介紹，包括卷積神經網絡、反饋神經網絡、循環神經網絡、生成對抗網絡等，針對每個技術都力圖用簡單易懂的語言、詳盡的公式推導說明和生動的圖形展示知識點，并附上應用樣例，便于讀者將概念、原理、公式和應用融會貫通。本書還考慮到初學者盡快入門的需求，對深度學習開發工具和處理技巧進行了細致的梳理和總結。最后本書對深度學習應用前景、發展趨勢、未來研究趨勢等進行了分析，具有一定前瞻性。本書涵蓋了大量深度學習的技術細節，適用于不同層次的讀者。

·12.1萬字

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AIGC：讓生成式AI成為自己的外腦

《AIGC：讓生成式AI成為自己的外腦》針對近期較為火熱的AIGC技術及其相關話題，介紹AIGC的技術原理、專業知識和應用。全書共分為九章。第一章介紹AIGC技術的基本概念和發展歷程；第二、三章介紹AIGC的基礎技術棧和拓展技術棧；第四、五章分別討論了AIGC技術在文本生成和圖像生成兩個領域的現狀和前景；第六章列舉了目前較為熱門的AIGC技術應用；第七章描述了AIGC的上、中、下游產業鏈及未來前景；第八章主要關注AIGC在法律和道德上可能存在的爭議與問題；第九章對AIGC技術進行了總結與展望。全書運用可視化的表達方式，對較為復雜的概念進行了生動易懂的闡述。本書適合AIGC從業人員、相關技術人員以及相關專業的學生參考和學習。

·12.8萬字

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豆包：人人都能上手的AI工具

本書全面系統地介紹了字節跳動旗下AI智能助手——豆包的使用方法，涵蓋注冊登錄流程及基本操作要點，并通過豐富多樣的學習、工作、生活等場景的應用實例，如化身學習小能手、擔當高效職場助手、呈現精彩模擬人物互動等，充分展現了豆包的強大效用。此外，還深入介紹了豆包智能體及其應用實例，以及豆包App的注冊/登錄方式和便捷功能。隨書贈送學習資源，包含50個高效提問公式，40個深度提問模板、100個豆包智能體模板、100個控制答案風格提示詞模板、100個控制答案質量提示詞模板及300個提示詞（學習、工作、生活方面）模板，供讀者使用。本書為讀者全面了解和熟練使用豆包提供了極具實用性的指南，無論是在學習中助力知識獲取，還是在工作中提升效率，抑或是為生活增添便利，豆包都能成為貼心的私人助理，引領讀者步入人工智能新時代。

·7.1萬字

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統計學習必學的十個問題：理論與實踐

統計學習是機器學習的重要分支，本書兼顧了數學上的理論和代碼實踐，內容主要包括基礎知識和統計學習模型。第1章、第2章結合VC維介紹過擬合的本質，并介紹手動特征選擇的辦法；第3章、第4章從最簡單的線性模型出發經過概率統計的解讀而得到分類和回歸算法；第5章討論不依賴于假設分布的非參數模型；第6章介紹將核方法作為一種非線性拓展的技巧，介紹如何將該方法應用到很多算法中，并引出了著名的高斯過程；第7章以混合高斯作為軟分配聚類的代表性方法，從而引出著名的EM算法；第8章討論了機器學習的集成算法；第9章介紹的線性和非線性降維方法將會解決維度災難問題，并且不同于單純的特征選擇；第10章討論不依賴于獨立同分布假設的時間序列算法。

·6.7萬字

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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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如何高效向GPT提問

人工智能正以前所未有的速度改變著世界。GPT作為強大的人工智能語言模型，具有廣泛的應用場景，必將改變人類的生產與生活方式，為人類社會帶來巨大且深遠的影響。而只要一個人開始使用GPT，他將大概率發現向GPT提問頗為關鍵。很大程度上，提問的質量決定著回答的質量，提問的效率決定著工作的效率。本書旨在幫助讀者學會如何高效向GPT提問，從而獲得更加準確、系統、深入的回答，繼而在不同的實際場景下提高工作效率節省時間、解決問題。

·7.4萬字

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TensorFlow移動端機器學習實戰

隨著人工智能技術的普及和邊緣計算等新興技術的興起，很多人工智能的應用逐漸從云端向邊緣設備和終端設備轉移，基于移動端設備和嵌入式設備等小型設備的人工智能應用的開發越來越重要。TensorFlow作為開源機器學習框架，提供了對不同開發環境和設備的支持。本書詳細講解了如何使用TensorFlow進行端到端機器學習應用的開發，以及使用TensorFlowLite在小型設備（包括Android、iOS、樹莓派（RaspberryPi））上進行應用開發的要點和相應的實戰案例。本書也講解了針對Android的硬件加速技術，以及業界流行的機器學習應用框架。本書代碼基本對應TensorFlow2.0。本書適合沒有人工智能開發經驗的初學者，以及有一定相關經驗并且希望在人工智能應用上更加深入了解的開發者閱讀。

·8萬字

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Python元學習：通用人工智能的實現