玩pg电子游戏用什么浏览器好

本書遵循循序漸進(jìn)、深入淺出的理念，引領(lǐng)讀者夯實(shí)相關(guān)基礎(chǔ)知識，掌握傳統(tǒng)目標(biāo)檢測方法，再逐步過渡到深度學(xué)習(xí)的基本概念及分類用法，進(jìn)而深入講解目標(biāo)檢測的兩階段深度學(xué)習(xí)方法、一階段學(xué)習(xí)方法，即從以R-CNN為代表的兩階段深度學(xué)習(xí)方法、以YOLO系列為代表的一階段學(xué)習(xí)方法等，層層揭開深度學(xué)習(xí)用于目標(biāo)檢測的“神秘面紗”，探究其中的奧秘。

·9.1萬字

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深度學(xué)習(xí)案例精粹

本書主要講述了深度學(xué)習(xí)中的重要概念和技術(shù)，并展示了如何使用TensorFlow實(shí)現(xiàn)高級機(jī)器學(xué)習(xí)算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。本書首先介紹了數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)中的基本概念，然后講述如何使用TensorFlow訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型，以及如何通過訓(xùn)練深度前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對數(shù)字進(jìn)行分類，如何通過深度學(xué)習(xí)架構(gòu)解決計(jì)算機(jī)視覺、語言處理、語義分析等方面的實(shí)際問題，最后討論了高級的深度學(xué)習(xí)模型，如生成對抗網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用。

·11.9萬字

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自然語言表示學(xué)習(xí)：文本語義向量化表示研究與應(yīng)用

文本語義向量化表示是指將自然語言編碼為計(jì)算機(jī)可處理的、蘊(yùn)含語義特征的向量的過程。在人工智能領(lǐng)域中，語義表示學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)機(jī)器理解自然語言的第一步，是機(jī)器處理文本數(shù)據(jù)和完成各種自然語言處理任務(wù)的基礎(chǔ)，其性能的優(yōu)劣直接影響下游任務(wù)的效果。因此，語義表示學(xué)習(xí)具有重要的研究意義和實(shí)用價(jià)值。本文梳理了文本語義向量化表示的基礎(chǔ)理論，詳細(xì)介紹了分布式表示方式、融合知識表示方法、任務(wù)導(dǎo)向的表示方法和預(yù)訓(xùn)練語言模型等典型方法，并以機(jī)器閱讀理解任務(wù)為例，介紹了文本語義向量化表示在自然語言處理領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用。最后本文對文本語言向量化表示進(jìn)行了總結(jié)和未來研究方向展望。

·6.5萬字

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大圣陪你學(xué)AI：人工智能從入門到實(shí)驗(yàn)（上冊）

本書以孫悟空師徒學(xué)習(xí)AI為題材，通過主人公孫大圣學(xué)習(xí)AI知識和方法，并教授其他師兄弟了解AI知識，幫助他們通過百度AI技術(shù)掌握特殊技能，實(shí)現(xiàn)夢想。全書分8章，分別通過卡通故事給少兒讀者講解幾項(xiàng)簡單的AI技術(shù)，然后通過百度AI平臺讓讀者參與實(shí)驗(yàn)了解AI技術(shù)是什么。本書以少兒讀者為對象，以卡通動(dòng)漫的形式科普AI知識和技術(shù)，為少兒打開AI夢想的大門。

·2.4萬字

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Sora AI視頻生成、案例解析與場景應(yīng)用

本書通過81個(gè)官方案例解析、120個(gè)知識點(diǎn)梳理，深入淺出介紹了Sora的技術(shù)原理、特色功能、創(chuàng)新之處、優(yōu)勢特點(diǎn)、文案工具、腳本創(chuàng)作、提示詞技巧、繪畫工具、創(chuàng)意應(yīng)用、變現(xiàn)方式等，幫助讀者一本書全面精通Sora的AI視頻生成技術(shù)。10大專題內(nèi)容、108分鐘視頻，手機(jī)掃碼可看精華內(nèi)容，同時(shí)贈(zèng)送了9大超值資源：74組AI繪畫提示詞、104個(gè)效果文件、165頁P(yáng)PT課件、31集《AI攝影》教學(xué)視頻、40集《AI辦公》教學(xué)視頻、58集《AI助手》教學(xué)視頻、12000多組AI繪畫與短視頻提示詞等，幫助讀者輕松學(xué)會(huì)人像、動(dòng)物、電影、動(dòng)畫、城市、建筑等多種題材的AI視頻效果制作。本書適合的人群：一是對AI繪畫、AI短視頻制作感興趣的讀者，二是短視頻內(nèi)容創(chuàng)作者或行業(yè)工作者。本書也可作為視頻相關(guān)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)、職業(yè)院校的參考教材。

·6.8萬字

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深度學(xué)習(xí)與深度合成

以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能技術(shù)正改變著世界，并且已經(jīng)步入到人們的日常生活之中。深度合成作為一種人工智能內(nèi)容合成技術(shù)，在2017年引起人們關(guān)注。隨著技術(shù)的發(fā)展，深度合成技術(shù)已經(jīng)衍生出包括圖像合成、視頻合成、聲音合成和文本生成等多種技術(shù)，能夠應(yīng)用于新聞傳媒、影視制作、娛樂、教育和電子商務(wù)等諸多領(lǐng)域。本書面向?qū)ι疃葘W(xué)習(xí)技術(shù)感興趣的初學(xué)者，內(nèi)容側(cè)重于深度學(xué)習(xí)和深度合成的基礎(chǔ)知識和實(shí)現(xiàn)方法。為了讓盡可能多的讀者通過本書了解深度學(xué)習(xí)和深度合成，書中沒有使用過多的數(shù)學(xué)公式，而是從實(shí)踐角度介紹深度學(xué)習(xí)的基本知識，給出了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度合成技術(shù)以及深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方法，書中附有的大量關(guān)鍵程序代碼力圖幫助讀者結(jié)合實(shí)踐操作快速入門。

·8.5萬字

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MasterCAM造型與仿真加工項(xiàng)目范例

本書通過大量的項(xiàng)目任務(wù)驅(qū)動(dòng)，不僅使學(xué)生在完成任務(wù)的過程中完成知識的建構(gòu)，以典型引路，舉一反三，深化學(xué)生對理論知識的理解，而且使教學(xué)內(nèi)容鮮活而生動(dòng)，促使學(xué)生有效掌握。為此，結(jié)合多年的教學(xué)改革與實(shí)踐，在收集和整理國內(nèi)外最新教材，調(diào)研同類教材使用情況的基礎(chǔ)上，提出本教材的建設(shè)計(jì)劃。

·7.5萬字

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產(chǎn)品經(jīng)理的AI實(shí)戰(zhàn)：人工智能產(chǎn)品和商業(yè)落地

以前，技術(shù)只是工程師操心的事；如今，技術(shù)是工程師、產(chǎn)品經(jīng)理、企業(yè)家共同操心的事，他們只有通力合作才能駕馭強(qiáng)大的技術(shù)，進(jìn)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(jìn)行人工智能科普；第二種針對專業(yè)技術(shù)人員詳細(xì)講解人工智能的技術(shù)。這兩種書，產(chǎn)品經(jīng)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(chǎn)品的方式讓人工智能落地的書，而本書正是這種少數(shù)類型。本書具有針對性強(qiáng)、系統(tǒng)性強(qiáng)、實(shí)操性強(qiáng)、原創(chuàng)度高的特點(diǎn)。本書共分為三篇。第一篇是基礎(chǔ)篇，講解技術(shù)商業(yè)的基本規(guī)律、AI技術(shù)的實(shí)質(zhì)和邊界、AI的商業(yè)格局和應(yīng)用現(xiàn)狀。第二篇是合格AI產(chǎn)品經(jīng)理篇、包含合格AI產(chǎn)品經(jīng)理的能力體系、AI技術(shù)-場景適配和AI產(chǎn)品規(guī)劃、AI產(chǎn)品經(jīng)理的職業(yè)發(fā)展等內(nèi)容。第三篇是高級AI產(chǎn)品經(jīng)理篇，包含高級AI產(chǎn)品經(jīng)理的能力體系、AI技術(shù)-場景的洞察、AI商業(yè)模式設(shè)計(jì)等內(nèi)容。

·11.7萬字

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MindSpore科學(xué)計(jì)算

本書全面、系統(tǒng)地探討科學(xué)計(jì)算的背景、機(jī)器學(xué)習(xí)的重要性以及昇思MindSpore框架在科學(xué)計(jì)算中的廣泛應(yīng)用。科學(xué)計(jì)算作為一門交叉學(xué)科，融合了數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)等領(lǐng)域的專業(yè)知識，在現(xiàn)代科學(xué)研究和工程實(shí)踐中起著關(guān)鍵作用。本書以MindSpore為平臺，深入研究這一全場景AI框架在科學(xué)計(jì)算中的探索與實(shí)踐，通過對基礎(chǔ)理論、行業(yè)應(yīng)用和實(shí)際案例的詳細(xì)介紹，為讀者提供全方位的學(xué)習(xí)和參考資料。全書共8章，首先詳細(xì)介紹科學(xué)計(jì)算的基礎(chǔ)理論，包括數(shù)學(xué)模型、算法原理等，為讀者打下堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。然后，通過MindSpore在電磁學(xué)、生物計(jì)算、流體力學(xué)、氣象學(xué)、材料化學(xué)及量子計(jì)算等領(lǐng)域的實(shí)際案例，幫助讀者深刻理解MindSpore在現(xiàn)實(shí)場景中的應(yīng)用，為未來的科學(xué)計(jì)算實(shí)踐提供實(shí)際的指導(dǎo)和參考。本書不僅適合AI、智能科學(xué)與技術(shù)、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、電子信息工程、自動(dòng)化等相關(guān)專業(yè)的本科生和研究生閱讀，也可為軟件開發(fā)工程師和科研人員提供深入了解MindSpore框架及其實(shí)踐的豐富資料。

·15.7萬字

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AI時(shí)代程序員開發(fā)之道：ChatGPT讓程序員插上翅膀

本書從介紹“ChatGPT第一次接觸”開始，分析如何使用該工具來提高開發(fā)效率和質(zhì)量。書中每一章都涵蓋了ChatGPT的不同應(yīng)用場景，從編寫各種文檔，到輔助進(jìn)行需求分析和系統(tǒng)設(shè)計(jì)，以及數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)和開發(fā)高質(zhì)量代碼等均有講解。還介紹了如何使用ChatGPT輔助進(jìn)行系統(tǒng)測試以及任務(wù)管理，并對源代碼底層邏輯進(jìn)行了分析。

·8.8萬字

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人工智能應(yīng)用基礎(chǔ)

本書首先從人工智能的定義講起，就人工智能的早期歷史、思維和智能的內(nèi)涵、新千年人工智能的發(fā)展進(jìn)行了簡要論述。第二部分詳細(xì)講述了人工智能中的知識表示、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)、智能語音技術(shù)、計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理和知識圖譜技術(shù)等基礎(chǔ)知識，并通過人工智能在醫(yī)療、交通、生活、金融、零售、安防中的經(jīng)典的成功應(yīng)用案例讓讀者更好的了解人工智能技術(shù)的發(fā)展和我們生活的關(guān)切度。最后對人工智能的未來進(jìn)行了展望，提出人工智能背景時(shí)代下大學(xué)生就業(yè)和創(chuàng)業(yè)前景和機(jī)遇，幫助大學(xué)生應(yīng)對人工智能背景下的職業(yè)規(guī)劃。形成一個(gè)融理論教學(xué)、科學(xué)訓(xùn)練、創(chuàng)新實(shí)踐為一體的過程化的人工智能課程體系和協(xié)同培養(yǎng)機(jī)制，使所培養(yǎng)的人才在基礎(chǔ)知識、專業(yè)知識、實(shí)踐能力、創(chuàng)新能力、倫理道德以及科學(xué)與職業(yè)素質(zhì)等方面得到全面均衡的發(fā)展。

·18.2萬字

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華為MindSpore深度學(xué)習(xí)框架應(yīng)用開發(fā)實(shí)戰(zhàn)

全書從邏輯上共分3部分。第一部分由第1章和第2章組成，介紹深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論、MindSpore總體架構(gòu)和編程基礎(chǔ)。第二部分由第3～8章組成，介紹MindSpore框架各子系統(tǒng)的具體情況，包括數(shù)據(jù)處理、算子、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型開發(fā)、數(shù)據(jù)可視化組件MindInsight、推理、以及移動(dòng)端AI框架MindSporeLite。第三部分由第9章和第10章組成，介紹使用MindSpore框架開發(fā)和訓(xùn)練的經(jīng)典深度學(xué)習(xí)模型實(shí)例。本書既可以作為深度學(xué)習(xí)相關(guān)方向?qū)W生的專業(yè)用書，又可以作為相關(guān)科研人員和開發(fā)人員的參考用書。

·13萬字

虛擬人：人類新物種

比史蒂夫·喬布斯、埃隆·馬斯克更偏執(zhí)的“科技狂人”——瑪?shù)倌取ち_斯布拉特締造不死未來的世紀(jì)爭議之作！吳甘沙、胡華智、彭凱平、茍利軍、劉慈欣、雷·庫茲韋爾、克雷格·文特爾等聯(lián)袂推薦！人類軀體死亡，思維是否有可能繼續(xù)存在，從而實(shí)現(xiàn)思維不朽？思維克隆人、網(wǎng)絡(luò)人等虛擬人將如何顛覆人類對“我”的定義？利用思維克隆技術(shù)，我們能否重新構(gòu)建所愛之人的記憶、行為方式以及人格特征？思維克隆人和其生物學(xué)原型有著怎樣的區(qū)別？未來，我們該如何界定思維克隆人的社會(huì)地位和法律地位？毫無疑問，思維克隆人的出現(xiàn)將會(huì)對傳統(tǒng)人類社會(huì)產(chǎn)生深刻的哲學(xué)影響、社會(huì)影響、法律影響以及倫理影響，人類傳統(tǒng)社會(huì)將被徹底顛覆。那么，作為人類的我們該如何解決這些問題？如何“給思維克隆人一個(gè)說法”？

·19萬字

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基于信息增強(qiáng)的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方法研究

本書深入剖析了圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域所面臨的兩大核心挑戰(zhàn)：深度加深模型退化和監(jiān)督信息過度依賴。針對這兩大挑戰(zhàn)，本書提出了一系列解決思路，涵蓋模型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、訓(xùn)練策略優(yōu)化等方面的內(nèi)容。全書共7章，第1章主要介紹了圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的背景與意義，闡述了近年來國內(nèi)外網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究現(xiàn)狀，分析了圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)當(dāng)前面臨的挑戰(zhàn)及其主要問題等；第2章主要對圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行概要論述，包括基礎(chǔ)的理論、典型的模型方法及應(yīng)用；第3章針對圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在節(jié)點(diǎn)聚合過程中面臨的節(jié)點(diǎn)鄰域混雜的問題，提出了一種基于混合階的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；第4章針對圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在節(jié)點(diǎn)交互過程中面臨的全局結(jié)構(gòu)信息缺失問題，提出了一種基于拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)自適應(yīng)的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；第5章針對自監(jiān)督信息缺失且包含噪聲的問題，提出了一種圖結(jié)構(gòu)與節(jié)點(diǎn)屬性聯(lián)合學(xué)習(xí)的變分圖自編碼器模型；第6章針對節(jié)點(diǎn)自監(jiān)督信息貢獻(xiàn)不做區(qū)分的問題，提出了一種基于注意力機(jī)制的圖對比學(xué)習(xí)模型；第7章總結(jié)全書并對圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可能的研究方向進(jìn)行展望。本書可供從事人工智能、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)及網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分析等相關(guān)領(lǐng)域的科研及工程人員參考，也可作為高等院校計(jì)算機(jī)、人工智能等專業(yè)本科生與研究生的學(xué)習(xí)參考書。

·8.1萬字

會(huì)員

AI訓(xùn)練師手冊：算法與模型訓(xùn)練從入門到精通

本書共有10章，包括51個(gè)實(shí)操案例解析和80個(gè)行業(yè)案例分析。書中內(nèi)容從技能線和案例線展開介紹。技能線：從人工智能的相關(guān)技術(shù)入手，不僅介紹了AI訓(xùn)練師的發(fā)展歷程和行業(yè)動(dòng)態(tài)，還重點(diǎn)講述了AI訓(xùn)練師的職業(yè)技能提升方法。案例線：不僅涵蓋了AI領(lǐng)域的各個(gè)方面，而且非常注重算法與模型的實(shí)際應(yīng)用，通過分析大量的經(jīng)典案例，可以讓讀者更好地掌握AI訓(xùn)練的相關(guān)技能。

·11.6萬字

會(huì)員

傳感器技術(shù)及應(yīng)用

本書既詳細(xì)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(shè)計(jì)原理和工程應(yīng)用實(shí)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(shù)字式、固態(tài)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(shí)際應(yīng)用。第12章介紹傳感器的典型應(yīng)用實(shí)例。

·19.5萬字

會(huì)員

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)：基于MATLAB的仿真與實(shí)現(xiàn)

本書闡述經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及典型的深度學(xué)習(xí)（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）方法的基本架構(gòu)、算法原理及相關(guān)問題。在此基礎(chǔ)上，介紹MATLAB中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)中的應(yīng)用，并給出相應(yīng)的應(yīng)用實(shí)例。本書可作為高等院校相關(guān)專業(yè)的本科生、研究生及從事神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及深度學(xué)習(xí)方面學(xué)習(xí)及研究工作的專業(yè)人員的參考書。

·13.5萬字

會(huì)員

現(xiàn)代人工智能技術(shù)

《現(xiàn)代人工智能技術(shù)》對現(xiàn)代人工智能的理論、算法、框架及應(yīng)用進(jìn)行了全面、系統(tǒng)的論述，剖析了人工智能研究領(lǐng)域的前沿學(xué)術(shù)成果，涵蓋了機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)以及聯(lián)邦學(xué)習(xí)等諸多方向。讀者通過學(xué)習(xí)本書，能夠掌握人工智能的基本知識，并能了解人工智能研究的一些前沿內(nèi)容，為進(jìn)一步學(xué)習(xí)人工智能理論與應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。全書共分為9章，分別為緒論、知識表達(dá)、推理方法、智能算法、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、聯(lián)邦學(xué)習(xí)。本書可作為計(jì)算機(jī)類、自動(dòng)化類、電氣類、電子信息類專業(yè)的本科生、研究生學(xué)習(xí)人工智能課程的參考用書，也可供高等院校的教師、研究機(jī)構(gòu)的研究人員，以及相關(guān)法律法規(guī)制定者和政府監(jiān)管部門參考。

·16.9萬字

會(huì)員

智能化變革：人工智能技術(shù)進(jìn)化與價(jià)值創(chuàng)造

智能化變革將是一輪經(jīng)濟(jì)社會(huì)全面變革，涉及科學(xué)研究、技術(shù)創(chuàng)新、商業(yè)落地、社會(huì)融合、科技倫理等方方面面。本書立足技術(shù)趨勢，著眼業(yè)界動(dòng)向，給出對人工智能理論、技術(shù)、產(chǎn)業(yè)化和社會(huì)融合等方面趨勢的科普解讀，希望對讀者開展人工智能科學(xué)研究、產(chǎn)品研發(fā)和行業(yè)應(yīng)用等有所啟發(fā)。

·16.3萬字

會(huì)員

MLOps權(quán)威指南

本書前幾章涵蓋了DevOps和MLOps的理論和實(shí)踐，然后介紹了如何設(shè)置持續(xù)集成和持續(xù)交付，接著介紹Kaizen，即對所有事物進(jìn)行持續(xù)改進(jìn)的想法。與云計(jì)算相關(guān)的MLOps分為三章，涵蓋AWS、Azure和GCP（谷歌云平臺）。之后介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)互操作性、構(gòu)建MLOps命令行工具和微服務(wù)。這些主題包括許多具有積極吸引力的尖端新興技術(shù)。結(jié)尾介紹了一些真實(shí)案例研究，以及執(zhí)行MLOps時(shí)面臨的挑戰(zhàn)。

·17.2萬字

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