mg不朽情缘背景音乐是什么

本書是面向高級人工智能人才培養的高等學校人工智能相關專業精品教材中的一本，以信息物理系統、模糊邏輯系統、自主無人系統、群體智能、多Agent系統、人機協同系統、工業智能控制系統、機器人系統等為案例，完整呈現了人工智能綜合應用體系架構。本書首先介紹了智能系統的發展、相關概念、主要特征和類型、智能系統的發展前景，然后圍繞智能系統信息處理流程詳細闡述智能感知、智能計算、執行系統等理論知識，最后重點講解了信息物理系統、模糊邏輯系統等八大系統的典型應用體系架構。本書將免費提供配套PPT、實驗及應用案例等基本教學材料。

·23.4萬字

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智能時代：人工智能、超級計算與網絡安全

阿爾法狗接連打敗李世石、柯潔，無人駕駛汽車從科幻慢慢變為現實，人工智能正在全世界如火如荼地“跑馬圈地”。我們正在被一個前所未有的以智能技術為核心驅動力的新型社會裹挾著前行。隨著智能時代的來臨，每個企業和個人都在經受著前所未有的挑戰，但挑戰與機遇并存，我們要積極探索，緊跟前沿，才能在這波智能化浪潮中不致被淘汰。本書通過豐富鮮活的企業案例，幫助我們梳理分析人工智能及其相關的機器學習、超級計算、云端服務、網絡安全等前沿領域的發展現狀及方向，總結這些企業在智能時代下的應對之策及成功經驗，為之后企業的發展轉型等提供了很好的參考借鑒。

·20.1萬字

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現代決策樹模型及其編程實踐：從傳統決策樹到深度決策樹

決策樹是數據分析中廣泛使用的機器學習模型，其模型簡單、算法快速且具有可解釋性。但隨著大數據的涌現，將決策樹真正應用到實踐中還面臨諸多困難。本書正是為解決這一痛點而作，旨在幫助讀者系統且全面地了解決策樹，并成功地將其用于工程實踐。

·22.1萬字

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人工智能倫理

人工智能（AI）時代已悄然而至，然而對AI倫理學的研究卻剛剛起步。與以往的技術革命不同，AI有望在多個領域取代人類，但也有傷害人類的潛在風險。為防止對AI技術的濫用，我們在復雜性變得不可控之前，必須把最糟糕的情況都預想到、分析到。

·27.7萬字

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自然語言處理導論

自然語言處理是人工智能的重要方向之一，被譽為人工智能皇冠上的"明珠”。它融合了語言學、計算機科學、機器學習等多學科內容。本書主要包含基礎技術、核心技術以及模型分析三個部分。基礎技術部分主要介紹自然語言處理的基礎任務和底層技術，包含詞匯分析、句法分析、語義分析、篇章分析和語言模型；核心技術部分主要介紹自然語言處理應用任務和相關技術，主要包括信息抽取、機器翻譯、情感分析、智能問答、文本摘要、知識圖譜；模型分析部分主要介紹基于機器學習的自然語言處理模型的穩健性和可解釋性問題。

·36.5萬字

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深入理解AutoML和AutoDL：構建自動化機器學習與深度學習平臺

這是一部從基礎理論、核心原理、前沿算法等多個維度系統、全面講解AutoML、AutoDL、AutoNAS和元學習的著作。作者是資深的人工智能專家，平安科技深度學習平臺和AutoML平臺負責人。本書得到了IEEEFellow/ACM杰出科學家/香港科技大學教授楊強教授、騰訊AILab副主任俞棟、美國佛羅里達大學教授李曉林等8位來自企業界、學術界和媒體界的資深專家的一致好評。它既能讓新人理清AutoML的脈絡，快速上手機器學習，又能讓有經驗的讀者全面掌握AutoML的知識體系，工作變得更高效。

·20.6萬字

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計算機視覺中的深度學習

人工智能相比于人力而言具有低成本、高效率和全天候等巨大優勢，但其發展往往不能全面滿足實際場景的旺盛需求。近年來人工智能與計算機視覺的結合日益緊密，基于深度學習研究計算機視覺成為一個新方向。深度學習的特點是層次化的特征提取、規模更大、數據更多、計算更復雜。本書從介紹計算機視覺的任務入手，總結從傳統手工提取特征方法到深度學習的發展歷程。然后，針對不同層次的計算機視覺任務，結合作者團隊近年來的研究成果，以及部分學界公認的里程碑式成果，從理論層面論述深度學習在具體計算機視覺任務中的應用。本書作者來自北京郵電大學長期從事多媒體技術教學和研究的一線教師。本書適合從事圖像和視頻的處理和理解的研究人員、相關領域軟件開發人員或研究生閱讀。

·20.3萬字

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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”的訓練和優化，特征表示學習、模型融合、自適應，以及以循環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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人工智能安全

本書在簡要介紹人工智能發展歷程、世界各國人工智能戰略規劃之后，重點圍繞人工智能安全主題，提出人工智能安全體系架構，討論了人工智能助力安全、人工智能內生安全、人工智能衍生安全等相關內容，并深入研究了人工智能安全倫理準則。本書還詳細分析了人工智能行為體及其可能引發的安全問題，提出了人工智能保險箍的解決方案，并給出了人工智能行為體的安全評估與檢測方法。本書最后還探討了人工智能的前沿技術，以及人工智能安全的未來發展趨勢。本書適合人工智能及安全領域的研究人員、管理人員以及廣大愛好者閱讀。

·27.5萬字

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分布式人工智能

全書可分為五大部分，闡述了分布式人工智能的基礎知識以及相關進展，包括分布式人工智能簡介、分布式規劃與優化、多智能體博弈、多智能體學習和分布式人工智能應用。除此之外，由于本領域尚處于蓬勃發展階段，相關技術與應用層出不窮，因此書中還提供了研究者對于分布式人工智能發展的相關預測，主要集中在：第一，更復雜和更大規模的分布式人工智能問題的研究和解決；第二，分布式人工智能的安全性，魯棒性和泛化性，這將極大地促進人們對于分布式人工智能問題的理解；第三，分布式人工智能的可解釋性，這將使得人類能夠理解算法的決策，為分布式人工智能的落地減少障礙。本書適合相關領域的從業者學習，也適合作為本領域研究者的案頭參考。

·22.7萬字

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人工智能：數據與模型安全

本教材聚焦學術前沿，圍繞人工智能的兩大核心要素，即數據和模型，對人工智能領域安全問題以及相關攻防算法展開系統全面、詳細深入的介紹。本教材可以幫助學生充分了解人工智能數據與模型所面臨的安全風險，學習基礎的攻防理論，掌握關鍵的攻防技巧。

·23.9萬字

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大話機器智能：一書看透AI的底層運行邏輯

本書以有趣的案例和深入淺出的語言，直擊AI的底層運行邏輯與核心原理，勾勒人工智能的全貌，以便讀者掌握AI技術要點，打通AI的各種技術壁壘，厘清不易察覺的“認知錯誤”，從而更好地認識正在運轉的神秘AI世界。本書共9章，邏輯上分為三部分。第1～3章是人工智能的基礎理論，通過生動、有趣的講解，讓讀者知道支撐AI的基礎學科如何起作用：如何基于統計學和概率論找到應對不確定性的有效方法與解題思路如何基于數據統計的基礎知識與原理避開數據“陷阱”，給出謹慎的主觀結論如何從數學視角理解信息的處理模型。第4～7章討論人工智能的核心技術——數據、算法、算力，詳細介紹大數據是如何處理的，如何通過機器學習算法和深度學習算法讓機器正確認識數據間的關聯與規律，以及如何通過算力整合與軟件協作實現更高效的智能。第8～9章探討一些人工智能安全話題——大數據“殺熟”、隱私計算、深度偽造技術、對抗樣本攻擊、數據投毒攻擊、攻防博弈等，并展望人工智能的未來，包括：人工智能會搶走人類的工作嗎？機器人會統治人類嗎？通用人工智能會出現嗎？未來到底會變成什么樣子？

·20.8萬字

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推薦系統：產品與算法解析

本書以媒介變遷為整體脈絡，通過幾類推薦產品的發展趨勢來探討推薦產品創新的核心驅動力，以及由具體產品特性引發的技術變革。全書內容分為5部分。第一部分從宏觀視角探討推薦產品從0到1進行創新的產品思路和技術思路；第二部分介紹革新傳統紙質媒介的新聞推薦和資訊推薦，包括關鍵算法設計和產品設計；第三部分介紹構建線上社交網絡的社交和社區推薦，以及如何通過協同過濾算法模擬社交網絡；第四部分從產品、生態和算法設計的角度，介紹革新傳統影視行業的視頻推薦；第五部分以阿里推薦產品及其新興的競爭產品為例，介紹革新傳統貨架電商的商品推薦。

·21.4萬字

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深度對話GPT-4提示工程實戰

人工智能技術的發展日新月異，提示工程不僅極大地提高了人工智能在各個領域的應用效率和準確性，還為人類打開了一扇通往智能化世界的大門。大語言模型如同一位博學多才的智者，擁有處理和理解自然語言的超凡能力。提示工程可以看作與這位智者溝通的橋梁和工具，其關鍵在于如何提出精準而富有啟發性的問題，激發大語言模型的創造力和解決問題的能力。本書作者通過與GPT-4的深度對話，精心梳理了一系列重要的提示工程實踐秘訣。全書共7章，從了解大語言模型的進化之路開始，循序漸進地介紹了提示詞及提示工程的知識和實踐技巧，并結合GPT-4在各領域的應用案例展現了大語言模型的強大魅力。此外，本書還基于AzureOpenAIStudio平臺講解了具體的應用開發實踐。本書適合對大語言模型及提示工程感興趣的讀者閱讀，書中豐富的案例能幫助讀者全面了解和掌握提示工程及其應用。

·22.7萬字

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一本書讀懂智能家居核心技術

本書圍繞智能家居的核心技術，對家庭數字化和智能化的5個關鍵技術領域進行專業、深層次的講解，并以具體的產品示例介紹智能家居的現狀、產品和特點，指出智能家居的發展機遇和趨勢。本書首先簡要回顧了數字家庭信息技術和通信互聯網的發展歷程，介紹了各種技術聯盟和標準組織；然后分別對數字家庭內部的網絡連接技術和外部的寬帶接入技術發展進行講述和比較，讓讀者能透視家庭網絡中的結構和理解數字家庭背后的技術概念；接下來闡述了家庭智能化的兩個技術支柱，即物聯網和人工智能的發展現狀，它們為數字家庭蛻變到智能家庭創造了技術條件；再專門介紹了家庭智能化的安全技術如何保護家庭隱私；最后對智能家居的未來進行展望。

·39.4萬字

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深度學習高手筆記（卷2）：經典應用

本書通過扎實、詳細的內容，從理論知識、算法源碼、實驗結果等方面對深度學習中涉及的算法進行分析和介紹。本書共三篇，第一篇主要介紹深度學習在目標檢測與分割方向的前沿算法，包括雙階段檢測、單階段檢測、無錨點檢測、特征融合、損失函數、語義分割這6個方向；第二篇主要介紹深度學習在場景文字檢測與識別方向的重要突破，主要介紹場景文字檢測、場景文字識別這兩個階段的算法；第三篇主要介紹深度學習的其他算法與應用，包括圖像翻譯、圖神經網絡、二維結構識別、人像摳圖、圖像預訓練、多模態預訓練這6個方向的算法。附錄部分介紹雙線性插值、匈牙利算法、Shift-and-Stitch、德勞內三角化、圖像梯度、仿射變換矩陣等內容。本書結構清晰，內容廣度與深度齊備。通過閱讀本書，讀者可以了解前沿的深度學習算法，擴展自己的算法知識面。無論是從事深度學習科研的教師及學生，還是從事算法落地實踐的工作人員，都能從本書中獲益。

·21萬字

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機器學習（第2版）

機器學習是人工智能的重要技術基礎，涉及的內容十分廣泛。本書涵蓋了機器學習和深度學習的基礎知識，主要包括機器學習的概述、統計學基礎、分類、聚類、神經網絡、貝葉斯網絡、支持向量機、文本分析、分布式機器學習算法等經典的機器學習基礎知識，還包括卷積神經網絡、循環神經網絡、生成對抗網絡、目標檢測、自編碼器等深度學習的內容。此外，本書還介紹了機器學習的熱門應用領域推薦系統以及強化學習等主題。本書深入淺出、內容全、案例豐富，每章都提供Python程序代碼和習題，供讀者鞏固所學知識。

·30.2萬字

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智能原理

本書全面梳理了各個學科與智能研究相關的成果，在此基礎上歸納了一般智能的構成要素，形成了生物智能和非生物智能統一的智能理論體系。系統分析了智能的進化、發展、使用和評價，提出了語義邏輯的主要準則和不同于馮?諾伊曼體系的智能計算架構。并且為構建本書所述非生物智能體或人工智能學界討論的通用人工智能提出了一條可實現的路徑。本書適合對智能和人工智能感興趣的學生、學者和實踐工作者閱讀。

·25.9萬字

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人機交互：以用戶為中心的設計和評估（第6版）

本書的主題----“以用戶為中心的設計”就是要通過對用戶的深刻了解，根據用戶需求進行設計，并且通過用戶進行驗證的系統方法。這種方法可以有效地防止產品可用性問題，并能幫助設計人員設計出高水平的軟件。本書正是從軟件可用性的角度介紹了國外流行的以用戶為中心的軟件設計過程和方法。書中系統地論述了以用戶為中心的軟件設計的四個重要部分：人機交互分析，體驗設計方法，用戶界面設計專題，人機交互評估等重要內容。為讀者提供學科最前沿的信息。

·33.5萬字

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AI賦能HR：AI 10倍提升HR工作效率的方法與實踐

這是一本全方位講解如何利用AI工具為HR賦能的著作，是AI時代HR提升職場競爭力的實戰指南。作者基于深厚的HR管理經驗和AI實戰經驗，通過科學的方法、高效的提示詞、豐富的案例、清晰的步驟，細致地講解了如何利用AI工具提高工作效率、優化管理流程、提升人才管理水平。從AIGC的基礎知識到AI工具的使用，從AI在人力資源全生命周期所有場景中的應用到使用AI的風險防控，本書全面系統地講解了HR需要掌握的全部AI知識。