Pg电子麻将糊了

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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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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計算社會學：系統應用篇

自2009年至今，計算社會學步入了發展的黃金時期。多學科的深度交叉融合，以人工智能為代表的數據科學方法的快速發展以及跨空間、多模態數據的快速富集等都使得計算社會學得到蓬勃發展，讓社會科學研究呈現出嶄新面貌，為解釋人類行為、群體認知、社會演化等提供了重要的理論和方法支撐。本書采用漸進式的組織思路，以人工智能的經典模型為基礎理論支撐，從社交網絡分析、網絡動力學、社交媒體挖掘與社群智能三個維度進行延伸，圍繞典型應用系統梳理計算社會學的代表性應用。在兼顧廣度和深度的前提下，本書深度融合計算機科學、社會學、人工智能、復雜網絡、統計學和自然語言處理等多學科的專業概念，突出社會計算學近年來的研究成果和關鍵技術突破。本書為人工智能與社會科學交叉融合提供了系統性的理論框架、方法體系與應用闡釋，是研究人員、專業人員以及工程、計算、AI、互聯網等領域的技術人員不可或缺的參考資料，同時也可作為相關領域的高年級本科生和研究生的教材。

·24.6萬字

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知識圖譜：認知智能理論與實戰

知識圖譜作為認知智能的核心技術正蓬勃發展。本書系統全面地介紹了知識圖譜的核心技術，既有宏觀整體的技術體系，也有關鍵技術和算法細節，內容包括：知識圖譜模式設計的方法論——六韜法；知識圖譜構建中的實體抽取和關系抽取；知識存儲中的屬性圖模型及圖數據庫，重點介紹了JanusGraph分布式圖數據庫；知識計算中的圖論基礎，以及中心性、社區檢測等經典圖計算算法；知識推理中的邏輯推理、幾何變換推理和深度學習推理，及其編程實例。最后，本書以金融、醫療和智能制造三大行業的應用場景為例，梳理了知識圖譜的應用價值和應用程序形態。

·25.8萬字

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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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智能計算：原理與實踐

本書面向人工智能學科的前沿領域，系統地討論了智能計算的原理與實現，比較全面地反映了智能計算研究和應用的最新進展。書中涵蓋了支持向量機、混沌計算、蟻群算法、DNA計算、DNA遺傳算法、人工免疫系統、螢火蟲算法、蝙蝠算法、蛙跳算法、魚群算法和其他一些算法及應用。全書提供了大量的實用案例，重點強調實際的應用和計算工具，這些對于智能計算領域的進一步發展是非常有意義的。本書取材新穎、內容系統、深入淺出、材料豐富，理論密切結合實際，具有較高的學術水平和參考價值。本書可作為人工智能、信息與通信工程、儀器科學與技術、計算機科學與技術等相關領域的科研人員及工程技術人員的參考書，也可作為研究生和高年級本科生開闊視野、增長知識的閱讀材料。

·20.4萬字

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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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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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人工智能創新啟示錄：技術前沿

本書為中國人工智能產業創新聯盟《智能之巔》叢書的技術分冊，重點聚焦人工智能的關鍵前沿技術，先對人工智能技術領域進行了概述，主要介紹核心及前沿領域的發展現狀和趨勢，并分析國內外人工智能發展戰略；之后深入介紹、分析支撐或影響人工智能產業發展的核心和前沿技術，如計算機視覺、智能語音語義、人工智能芯片等。本書適合人工智能、互聯網和計算機行業的從業人員和研究人員（技術崗位和非技術崗位），以及創投相關人員閱讀參考。

·24.4萬字

腦機革命

當你凝望夜空時，你是否曾望向繁星背后的虛空：“宇宙的邊界在哪里？時空的本質究竟是什么？幽暗的深空中此刻是否也有一雙眼睛正在凝視著你？”當你凝視鏡中的自己時，你是否曾望向雙眼背后的大腦：“我”到底是誰？寄居在這副皮囊之中的靈魂是否真的存在？當肉體衰亡，“我的靈魂”是將隨之消散還是化為飄蕩于宇宙之中的一股電波？下載知識、移植記憶、意念互通與大腦聯結這些科幻電影中的場景能否成為現實？人腦被稱為“內在的宇宙”，從宇宙大爆炸到人類大腦的形成，150億年間，人類大腦成為宇宙中平常卻偉大的奇跡。如今，腦機接口技術正在蓬勃發展。科學家已經開始攀登腦機接口的金字塔，逐級“改造”人類，實現人類的全新進化。本書便是向讀者介紹腦機接口這一新興技術的科普著作。從對大腦的重新認識，到神經科學顛覆傳統的發現，再到腦機接口領域正在發生的前瞻探索和令人振奮的突破，作者對這項技術自誕生至今的演進歷程以及它對未來的影響進行了生動的展示，讓人在感嘆“腦機融合”創造的驚人變化的同時，更為腦科學的飛速發展以及人類大腦浩如煙海的未解之謎而神往。

·23.2萬字

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AI芯片：前沿技術與創新未來

本書從AI的發展歷史講起，介紹了目前最熱門的深度學習加速芯片和基于神經形態計算的類腦芯片的相關算法、架構、電路等，并介紹了近年來產業界和學術界一些著名的AI芯片，包括生成對抗網絡芯片和深度強化學習芯片等。本書著重介紹了用創新的思維來設計AI芯片的各種計算范式，以及下一代AI芯片的幾種范例，包括量子啟發的AI芯片、進一步提升智能程度的AI芯片、有機自進化AI芯片、光子AI芯片及自供電AI芯片等。本書也介紹了半導體芯片技術在“后摩爾定律時代”的發展趨勢，以及基礎理論（如量子場論、信息論等）引領AI芯片創新并將不斷發揮巨大作用。最后，本書介紹了AI發展的三個層次、AI芯片與生物大腦的差距以及未來的發展方向。本書可供在AI芯片領域學習和工作的研究生、本科生、工程技術人員，以及所有對AI芯片感興趣的人員參考。

·26.7萬字

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機器學習實戰：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow（原書第3版）

本書分為兩大部分：第一部分主要基于Scikit-Learn，介紹機器學習的基礎算法；第二部分則使用TensorFlow和Keras，介紹神經網絡與深度學習。此外，附錄部分的內容也非常豐富，包括課后練習題解答、機器學習項目清單、SVM對偶問題、自動微分和特殊數據結構等。書中內容廣博，覆蓋了機器學習的各個領域，不僅介紹了傳統的機器學習模型，包括支持向量機、決策樹、隨機森林和集成方法，還提供了使用Scikit-Learn進行機器學習的端到端訓練示例。作者尤其對深度神經網絡進行了深入的探討，包括各種神經網絡架構、強化學習，以及如何使用TensorFlow/Keras庫來構建和訓練神經網絡。本書兼顧理論與實戰，既適合在校學生，又適合有經驗的工程師。

·39.5萬字

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Chatbot從0到1（第2版）：對話式交互實踐指南

本書內容共6部分。第1部分幫助你理解通用人工智能時代下，“Chatbot”和“對話式交互”的概念；第2部分帶你了解通用人工智能及其代表GPT；第3部分和第4部分介紹Chatbot的生命周期；第5部分介紹通用人工智能與現實世界的接口——機器人流程自動化；第6部分介紹行業對Chatbot的評價，明確Chatbot的邊界并給出可落地的方法。現在就讓我們開始這場干貨滿滿的旅程吧！

·23.4萬字

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智能系統

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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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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深度強化學習實踐（原書第2版）

本書的主題是強化學習（ReinforcementLearning，RL），它是機器學習（MachineLearning，ML）的一個分支，強調如何解決在復雜環境中選擇最優動作時產生的通用且極具挑戰的問題。學習過程僅由獎勵值和從環境中獲得的觀察驅動。該模型非常通用，能應用于多個真實場景，從玩游戲到優化復雜制造過程都能涵蓋。

·29萬字

智能汽車軟件功能安全

這是一本從實踐角度系統且深入地講解智能汽車軟件功能安全和智能汽車軟件研發的著作，得到了中國工程院院士李克強等13位產業界和學術界專家的一致推薦。作者在功能安全領域深耕10余年，有扎實的理論基礎、豐富的實踐經驗，用挖掘本質的思維方法來撰寫本書，從研發體系、架構設計、開發流程、開發方法、安全措施、創新研究等維度對智能汽車軟件功能安全做了深入的講解。全書共11章，分為3個部分。第一部分（第1~3章）智能汽車發展趨勢與安全性。第二部分（第4~7章）智能汽車軟件功能安全開發體系與技術。第三部分（第8~11章）智能汽車軟件功能安全開發通用流程與方法。

·25.9萬字

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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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Cadence高速電路板設計與仿真（第3版）

本書以CadenceAllegroSPB16.2為基礎，以具體電路為范例，詳盡講解元器件建庫、原理圖設計、布局、布線、仿真、CAM文件輸出等PCB設計的全過程，包括原理圖輸入及器件數據集成管理環境的使用，中心庫的開發，PCB設計工具的使用，以及高速信號仿真工具的使用等。無論是對前端設計開發（原理圖設計），還是對PCB板級設計，以及PCB上的高速電路分析，都有全面的參考和學習價值。

·23.3萬字

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人工智能

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人工智能：語音識別理解與實踐

自然語言處理導論