赚钱游戏一天赚100元

MATLAB語言具有使用方便、輸入簡捷及編程效率高等特點(diǎn)，本書主要向讀者介紹了MATLABR2008的基礎(chǔ)知識和電子仿真技術(shù)，并詳細(xì)介紹了集成在MATLAB中的Simulink軟件包。書中的內(nèi)容涉及MATLAB基礎(chǔ)知識、MATLAB常用語法、Simulink應(yīng)用、控制系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的MATLAB描述及建模、MATLAB在控制系統(tǒng)中的應(yīng)用、數(shù)字信號處理在MATLAB中的實(shí)現(xiàn)、濾波器模型、MATLAB在通信系統(tǒng)中的應(yīng)用及示例、通信系統(tǒng)的評估及MATLAB示例等。

·14.9萬字

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深度學(xué)習(xí)從0到1

深度學(xué)習(xí)是人工智能研究領(lǐng)域中的一個(gè)極其重要的方向。本書是一本介紹深度學(xué)習(xí)理論和實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用的教程，從深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷史，單層感知器，線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，一直介紹到深度學(xué)習(xí)算法卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN，長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM。并從圖像，自然語言處理，音頻信號三方面分別介紹了深度學(xué)習(xí)算法的實(shí)際應(yīng)用。案例實(shí)戰(zhàn)部分使用的深度學(xué)習(xí)框架為Tensorflow2/Keras。

·16.3萬字

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知識圖譜導(dǎo)論

知識圖譜的發(fā)展歷史源遠(yuǎn)流長，從經(jīng)典人工智能的核心命題——知識工程，到互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的語義Web，再到當(dāng)下很多領(lǐng)域構(gòu)建的數(shù)千億級別的現(xiàn)代知識圖譜。知識圖譜兼具人工智能、大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)的多重技術(shù)基因，是知識表示、表示學(xué)習(xí)、自然語言處理、圖數(shù)據(jù)庫和圖計(jì)算等多個(gè)領(lǐng)域技術(shù)的綜合集成。本書全面覆蓋了知識圖譜的表示、存儲、獲取、推理、融合、問答和分析等七大方面，一百多個(gè)基礎(chǔ)知識點(diǎn)的內(nèi)容，同時(shí)囊括多模態(tài)知識圖譜、知識圖譜與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的融合、本體表示學(xué)習(xí)、事理知識圖譜，以及知識增強(qiáng)的語言預(yù)訓(xùn)練模型等新熱點(diǎn)、新發(fā)展。作為一本導(dǎo)論性質(zhì)的書，本書希望幫助初學(xué)者梳理知識圖譜的基本知識點(diǎn)和關(guān)鍵技術(shù)要素，也希望幫助技術(shù)決策者建立知識圖譜的整體視圖和系統(tǒng)工程觀，為前沿科研人員拓展創(chuàng)新視野和研究方向。本書在技術(shù)廣度和深度上兼具極強(qiáng)的參考性，適合高等院校的計(jì)算機(jī)專業(yè)師生閱讀，也可供計(jì)算機(jī)相關(guān)行業(yè)的管理者和研發(fā)人員參考。

·16.1萬字

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ChatGPT原理與架構(gòu)：大模型的預(yù)訓(xùn)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(yùn)行機(jī)制、架構(gòu)設(shè)計(jì)和底層技術(shù)，以及預(yù)訓(xùn)練、遷移、微調(diào)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(shí)踐角度更好地應(yīng)用大模型，是作者成功訓(xùn)練并部署大模型的過程復(fù)盤和經(jīng)驗(yàn)總結(jié)。第1章介紹了ChatGPT等大模型的發(fā)展歷程、技術(shù)演化和技術(shù)棧等基礎(chǔ)知識；第2~5章深入講解了Transformer的架構(gòu)原理，并從GPT-1的生成式預(yù)訓(xùn)練到GPT-3的稀疏注意力機(jī)制詳細(xì)描述了GPT系列的架構(gòu)演進(jìn)；6~8章從底層技術(shù)實(shí)現(xiàn)的角度講解了大語言模型的訓(xùn)練策略、數(shù)據(jù)處理方法，以及如何利用策略優(yōu)化和人類反饋來進(jìn)一步提升模型的表現(xiàn)；第9~10章首先詳細(xì)講解了大語言模型在垂直領(lǐng)域的低算力遷移方法，并給出了醫(yī)療和司法領(lǐng)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(jìn)行預(yù)測，探討數(shù)據(jù)資源、自回歸模型的局限性，以及大語言模型時(shí)代具身智能的可行路線。

·10.6萬字

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生產(chǎn)系統(tǒng)仿真：Plant Simulation應(yīng)用教程

本書共分8章，第1章介紹生產(chǎn)過程中的波動對生產(chǎn)系統(tǒng)效率的影響；第2章建立了訂單型制造企業(yè)生產(chǎn)線/裝配線的物料配送仿真模型，并對其關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化；第3、4章對設(shè)施規(guī)劃中的兩種經(jīng)典布置方法進(jìn)行詳細(xì)分析及建模，得到最優(yōu)布置方案；第5、6章全面系統(tǒng)地介紹生產(chǎn)計(jì)劃調(diào)度的各類FSP和JSP問題的求解方法，提出改進(jìn)的算法及運(yùn)用；第7章針對人機(jī)作業(yè)分析進(jìn)行仿真建模，探討一人多機(jī)操作模式的克星性及經(jīng)濟(jì)性；最后，對于工廠的倉儲、車間等活動頻密場所進(jìn)行仿真。

·12.8萬字

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ROS機(jī)器人開發(fā)實(shí)踐

本書以《ROS探索總結(jié)》系列博文為基礎(chǔ)，重新整理了ROS相關(guān)基礎(chǔ)要點(diǎn)，讓讀者能夠迅速熟悉ROS的整體框架和設(shè)計(jì)原理；在此基礎(chǔ)上，本書以實(shí)踐為重心，講解大量機(jī)器視覺、機(jī)器語音、機(jī)械臂控制、SLAM和導(dǎo)航、機(jī)器學(xué)習(xí)等多方面ROS應(yīng)用的實(shí)現(xiàn)原理和方法，并且翻譯了眾多ROS中的圖表、內(nèi)容，幫助讀者在實(shí)現(xiàn)ROS基礎(chǔ)功能的同時(shí)深入理解基于ROS的機(jī)器人開發(fā)，將書中的內(nèi)容用于實(shí)踐。

·17萬字

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智能家居產(chǎn)品從設(shè)計(jì)到運(yùn)營

本書根據(jù)作者多年互聯(lián)網(wǎng)和智能家居的從業(yè)經(jīng)驗(yàn)編寫而成，提出了智能家居產(chǎn)品的三原色模型，并逐步闡述了最好的智能家居產(chǎn)品需要滿足的三個(gè)條件：優(yōu)越的技術(shù)、友好的用戶體驗(yàn)和有效的市場策略。同時(shí)，從產(chǎn)品設(shè)計(jì)、用戶和行業(yè)參與者等多個(gè)角度分析了智能家居這一新興行業(yè)。此外，書中引用的一些國外的產(chǎn)品實(shí)例和分析問題的方法與模型，都能帶來很多啟發(fā)。

·8.1萬字

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Python強(qiáng)化學(xué)習(xí)：算法、核心技術(shù)與行業(yè)應(yīng)用

本書使用受現(xiàn)實(shí)世界商業(yè)和行業(yè)問題啟發(fā)的實(shí)際示例來講授強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)的相關(guān)知識。本書分為四部分：第一部分涵蓋強(qiáng)化學(xué)習(xí)的必要背景，包括定義、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)解決方案的概述；第二部分深入介紹最先進(jìn)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法（規(guī)模化的深度Q-學(xué)習(xí)、基于策略的方法、基于模型的方法、多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)等），包括每種算法的優(yōu)缺點(diǎn)；第三部分介紹強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的高級技術(shù)，包括機(jī)器教學(xué)、泛化和域隨機(jī)化、元強(qiáng)化學(xué)習(xí)等主題，還涵蓋強(qiáng)化學(xué)習(xí)中有助于改進(jìn)模型的各種高級主題；第四部分講解強(qiáng)化學(xué)習(xí)的各種應(yīng)用，例如自主系統(tǒng)、供應(yīng)鏈管理、營銷和金融、智慧城市與網(wǎng)絡(luò)安全等，并討論強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一些挑戰(zhàn)及未來方向。學(xué)完本書，你將掌握如何訓(xùn)練和部署自己的強(qiáng)化學(xué)習(xí)智能體來解決強(qiáng)化學(xué)習(xí)問題。

·19.5萬字

科學(xué)之路

“圖靈獎”得主、“深度學(xué)習(xí)三巨頭”之一、“卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之父”……由于在人工智能領(lǐng)域的突出貢獻(xiàn)，楊立昆被中國計(jì)算機(jī)科學(xué)界和企業(yè)界所熟知。楊立昆的科學(xué)之路，譜寫了一段關(guān)于勇氣的宣言。他為了知識本身求學(xué)，而不是文憑，他用自己的經(jīng)歷，證明了通過激烈的考試競爭進(jìn)入名校不是科學(xué)成功的窄門。他廣泛閱讀，為他科學(xué)思維的形成奠定了堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。他特立獨(dú)行，做自己感興趣的事情，即便那件事在短時(shí)間里不被人看好。在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的低谷期，他寂寞地堅(jiān)持，終于取得了舉世矚目的成就。人工智能正在顛覆人類社會，未來機(jī)器能思考嗎？楊立昆的這部著作，講述正是人工智能在我們面前崛起——這個(gè)歷史上絕無僅有的時(shí)刻發(fā)生的故事。

·19.1萬字

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人工智能產(chǎn)品經(jīng)理：AI時(shí)代PM修煉手冊（修訂版）

從取代簡單機(jī)械的重復(fù)勞動到輔助內(nèi)容創(chuàng)作、醫(yī)藥開發(fā)、科學(xué)實(shí)驗(yàn)，人工智能產(chǎn)品正以驚人的速度在各行業(yè)大展拳腳，預(yù)示著人類即將進(jìn)入一個(gè)全新的發(fā)展階段。本書通過淺顯易懂的語言幫助你理解人工智能產(chǎn)品是什么，人工智能產(chǎn)品是怎么創(chuàng)造出來的以及人工智能產(chǎn)品是如何進(jìn)行創(chuàng)新迭代的。人工智能行業(yè)的快速發(fā)展對產(chǎn)品經(jīng)理提出了更高的要求，產(chǎn)品經(jīng)理需要具備的專業(yè)技能是廣泛的，從產(chǎn)品設(shè)計(jì)、開發(fā)、營銷到服務(wù)，無一不包括在內(nèi)。產(chǎn)品經(jīng)理需要對人工智能的原理、應(yīng)用場景、發(fā)展?jié)摿Φ扔性鷮?shí)的了解，這樣才能夠?qū)⑷斯ぶ悄艿膬?yōu)勢轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品的優(yōu)勢。本書從知識體系、能力模型、溝通技巧等方面幫助大家系統(tǒng)地梳理了人工智能產(chǎn)品經(jīng)理所必備的基本素質(zhì)和技能，旨在幫助產(chǎn)品經(jīng)理找到轉(zhuǎn)型升級的最佳學(xué)習(xí)路線，以成為合格的人工智能產(chǎn)品經(jīng)理。本書適合現(xiàn)階段從事產(chǎn)品經(jīng)理工作的人士轉(zhuǎn)型做人工智能產(chǎn)品時(shí)學(xué)習(xí)，適合以人工智能產(chǎn)品經(jīng)理為職業(yè)理想的人士閱讀。另外，人工智能領(lǐng)域的企業(yè)負(fù)責(zé)人和技術(shù)骨干也適合閱讀本書，以了解企業(yè)的技術(shù)人才需求。

·10.6萬字

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人工智能編程趣味啟蒙：Mind+圖形化編程玩轉(zhuǎn)AI

本書借助國內(nèi)使用率高，并擁有自主知識產(chǎn)權(quán)的國產(chǎn)編程軟件Mind+，幫助讀者與來自AI星球的主人公小麥，一起設(shè)計(jì)并制作一系列可以讓生活變得更美好的趣味AI項(xiàng)目，啟蒙編程與AI知識，并學(xué)會利用AI技術(shù)解決生活中的許多問題。讀者通過自主設(shè)計(jì)程序來實(shí)現(xiàn)AI的相關(guān)功能，體驗(yàn)AI應(yīng)用，獲得快樂、成就感，培養(yǎng)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(shù)入門體驗(yàn)的學(xué)習(xí)用書，適合對圖形化編程有基本了解、對AI感興趣的學(xué)生，以及開設(shè)編程、AI課程的老師學(xué)習(xí)、實(shí)踐。

·3.1萬字

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人工智能簡史（第2版）

《人工智能簡史》全面講述人工智能的發(fā)展史，幾乎覆蓋人工智能學(xué)科的所有領(lǐng)域，包括人工智能的起源、自動定理證明、專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自然語言處理、遺傳算法、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、超級智能、哲學(xué)問題和未來趨勢等，以宏闊的視野和生動的語言，對人工智能進(jìn)行了全面回顧和深度點(diǎn)評。第2版中每章都有新增內(nèi)容，并增加了全新的第13章，整理了人工智能幾大派別的演化路線和人物的繼承關(guān)系，有助讀者閱讀方便。本書極具專業(yè)性、思想性和趣味性，既適合缺少專業(yè)背景的讀者了解人工智能的來龍去脈，作為人工智能的啟迪之書，也適合專業(yè)人士了解人工智能鮮為人知的歷史，提供深入學(xué)習(xí)的指導(dǎo)。

·18.3萬字

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AI速成課：從AI編程到構(gòu)建智能軟件

本書從基礎(chǔ)知識入手，詳細(xì)講解通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)構(gòu)建AI系統(tǒng)所需的一切，并通過5個(gè)完整的項(xiàng)目實(shí)例，循序漸進(jìn)展示如何使用最佳、最簡單的AI編程工具（包括Python、TensorFlow、Keras和PyTorch）構(gòu)建智能軟件。具體內(nèi)容包括AI工具包、Python基礎(chǔ)、AI基礎(chǔ)技巧、你的第一個(gè)AI模型、銷售和廣告中的AI、Q學(xué)習(xí)、物流行業(yè)中的AI、人工大腦、自動駕駛車輛中的AI、商業(yè)中的AI、深度卷積Q學(xué)習(xí)、游戲中的AI。

·13萬字

擴(kuò)散模型從原理到實(shí)戰(zhàn)

AIGC的應(yīng)用領(lǐng)域日益廣泛，而在圖像生成領(lǐng)域，擴(kuò)散模型則是AIGC技術(shù)的一個(gè)重要應(yīng)用。本書以擴(kuò)散模型理論知識為切入點(diǎn)，由淺入深地介紹了擴(kuò)散模型的相關(guān)知識，并以大量生動有趣的實(shí)戰(zhàn)案例幫助讀者理解擴(kuò)散模型的相關(guān)細(xì)節(jié)。全書共8章，詳細(xì)介紹了擴(kuò)散模型的原理，以及擴(kuò)散模型退化、采樣、DDIM反轉(zhuǎn)等重要概念與方法，此外還介紹了StableDiffusion、ControlNet與音頻擴(kuò)散模型等內(nèi)容。最后，附錄提供由擴(kuò)散模型生成的高質(zhì)量圖像集以及HuggingFace社區(qū)的相關(guān)資源。本書既適合所有對擴(kuò)散模型感興趣的AI研究人員、相關(guān)科研人員以及在工作中有繪圖需求的從業(yè)人員閱讀，也可以作為計(jì)算機(jī)等相關(guān)專業(yè)學(xué)生的參考書。

·6.1萬字

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自然語言處理：基于預(yù)訓(xùn)練模型的方法

自然語言處理被譽(yù)為“人工智能皇冠上的明珠”。深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的引入為自然語言處理技術(shù)帶來了一場革命，尤其是近年來出現(xiàn)的基于預(yù)訓(xùn)練模型的方法，已成為研究自然語言處理的新范式。本書在介紹自然語言處理、深度學(xué)習(xí)等基本概念的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)介紹新的基于預(yù)訓(xùn)練模型的自然語言處理技術(shù)。本書包括基礎(chǔ)知識、預(yù)訓(xùn)練詞向量和預(yù)訓(xùn)練模型三大部分：基礎(chǔ)知識部分介紹自然語言處理和深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識和基本工具；預(yù)訓(xùn)練詞向量部分介紹靜態(tài)詞向量和動態(tài)詞向量的預(yù)訓(xùn)練方法及應(yīng)用；預(yù)訓(xùn)練模型部分介紹幾種典型的預(yù)訓(xùn)練語言模型及應(yīng)用，以及預(yù)訓(xùn)練模型的最新進(jìn)展。除了理論知識，本書還有針對性地結(jié)合具體案例提供相應(yīng)的PyTorch代碼實(shí)現(xiàn)，不僅能讓讀者對理論有更深刻的理解，還能快速地實(shí)現(xiàn)自然語言處理模型，達(dá)到理論和實(shí)踐的統(tǒng)一。本書既適合具有一定機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)的高等院校學(xué)生、研究機(jī)構(gòu)的研究者，以及希望深入研究自然語言處理算法的計(jì)算機(jī)工程師閱讀，也適合對人工智能、深度學(xué)習(xí)和自然語言處理感興趣的學(xué)生和希望進(jìn)入人工智能應(yīng)用領(lǐng)域的研究者參考。

·13.8萬字

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COMSOL Multiphysics工程實(shí)踐與理論仿真

本書是一本介紹什么是數(shù)值模擬技術(shù)，以及數(shù)值模擬技術(shù)如何與工程科學(xué)相結(jié)合，基于COMSOLMultiphysics解決實(shí)際工程問題的書。全書涉及實(shí)際工程問題的方方面面，涉及聲學(xué)、結(jié)構(gòu)力學(xué)、流體力學(xué)、熱量傳遞、質(zhì)量運(yùn)移、電磁場計(jì)算、化學(xué)反應(yīng)工程分析等等，是真正的多物理數(shù)值仿真的入門指導(dǎo)書。作者希望通過本書，能讓讀者理解數(shù)值仿真技術(shù)的真諦，以及這些理論知識應(yīng)該如何與實(shí)際相結(jié)合。進(jìn)一步，或許讀者能夠領(lǐng)悟經(jīng)驗(yàn)豐富的數(shù)值仿真工程師會如何思考問題，慢慢吸收這些經(jīng)驗(yàn)為自己所用。

·8.2萬字

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深度學(xué)習(xí)與圍棋

這是一本深入淺出且極富趣味的深度學(xué)習(xí)入門書。本書選取深度學(xué)習(xí)近年來最重大的突破之一AlphaGo，將其背后的技術(shù)和原理娓娓道來，并配合一套基于BetaGo的開源代碼，帶領(lǐng)讀者從零開始一步步實(shí)現(xiàn)自己的“AlphaGo”。本書側(cè)重實(shí)踐，深入淺出，庖丁解牛般地將深度學(xué)習(xí)和AlphaGo這樣深奧的話題變得平易近人、觸手可及，內(nèi)容非常精彩。全書共分為3個(gè)部分：第一部分介紹機(jī)器學(xué)習(xí)和圍棋的基礎(chǔ)知識，并構(gòu)建一個(gè)最簡圍棋機(jī)器人，作為后面章節(jié)內(nèi)容的基礎(chǔ)；第二部分分層次深入介紹AlphaGo背后的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，包括樹搜索、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)機(jī)器人和強(qiáng)化學(xué)習(xí)，以及強(qiáng)化學(xué)習(xí)的幾個(gè)高級技巧，包括策略梯度、價(jià)值評估方法、演員-評價(jià)方法3類技術(shù)；第三部分將前面兩部分準(zhǔn)備好的知識集成到一起，并最終引導(dǎo)讀者實(shí)現(xiàn)自己的AlphaGo，以及改進(jìn)版AlphaGoZero。讀完本書之后，讀者會對深度學(xué)習(xí)這個(gè)學(xué)科以及AlphaGo的技術(shù)細(xì)節(jié)有非常全面的了解，為進(jìn)一步深入鉆研AI理論、拓展AI應(yīng)用打下良好基礎(chǔ)。本書不要求讀者對AI或圍棋有任何了解，只需要了解基本的Python語法以及基礎(chǔ)的線性代數(shù)和微積分知識。

·19.7萬字

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深度學(xué)習(xí)視頻理解

視頻理解是計(jì)算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)的一個(gè)重要分支。本書對視頻理解的3個(gè)重要領(lǐng)域進(jìn)行介紹，對于每個(gè)領(lǐng)域，本書不僅解釋了相關(guān)算法的原理，還梳理了算法演進(jìn)的脈絡(luò)。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(jīng)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(shí)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(jié)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(guān)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(jì)算廣告等領(lǐng)域的研究人員和從業(yè)者參考。

·13.2萬字

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AI公文寫作一本通：用ChatGPT和文心一言提高公文寫作質(zhì)量和寫作效率

公文寫作是各類組織機(jī)構(gòu)都會涉及的一項(xiàng)重要工作，但傳統(tǒng)的公文寫作存在容易出錯、風(fēng)格不一致、效率低等問題。在人工智能（AI）技術(shù)快速發(fā)展的浪潮中，公文寫作這項(xiàng)工作也可以借助AI完成“升級”，實(shí)現(xiàn)質(zhì)量和效率的提升。本書共17章，第1章以《黨政機(jī)關(guān)公文處理工作條例》為依據(jù)，介紹公文的特點(diǎn)、作用、寫作要點(diǎn)、分類等；第2章介紹常用的AI寫作工具；第3章至第17章按照“用公文范本訓(xùn)練AI，撰寫提示詞，優(yōu)化提示詞，精修初稿”的思路，分別介紹運(yùn)用AI工具撰寫15類公文的具體方法。此外，第3章至第17章還提供了各類公文的常用句式及金句，供讀者參考使用。

·10.8萬字

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智能硬件與機(jī)器視覺：基于樹莓派、Python和OpenCV

本書圍繞“低成本玩轉(zhuǎn)樹莓派”這個(gè)主題，講解了如何利用樹莓派、OpenCV和Python等軟硬件搭建一個(gè)低成本的智能硬件平臺，并在其上實(shí)現(xiàn)圖像分析、文字識別、人臉識別與追蹤、視頻監(jiān)控等機(jī)器視覺功能。全書一共11章。第1～4章首先講解了機(jī)器視覺在智能硬件領(lǐng)域的應(yīng)用場景以及智能硬件上4種常見的機(jī)器視覺技術(shù)方案；然后講解了樹莓派和OpenCV的安裝、配置以及其他準(zhǔn)備工作；最后通過一些簡單的案例和代碼教讀者使用OpenCV。第5～11章是本書的核心內(nèi)容，通過幾個(gè)具體的綜合案例講解了如何使用樹莓派低成本玩轉(zhuǎn)如下機(jī)器視覺場景：拍攝照片和視頻、處理相機(jī)的原始數(shù)據(jù)、道路和商場的人流統(tǒng)計(jì)、道路信息的文字識別、人臉識別與追蹤、中央AI視頻監(jiān)控等。以上案例循序漸進(jìn)，環(huán)環(huán)相扣，所有代碼均可在樹莓派上運(yùn)行，并可輕松移植到任何ARM開發(fā)板上。

·9.1萬字

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