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本書詳細介紹邊緣計算和人工智能技術，主要內容包括邊緣計算與人工智能概述、邊緣計算與人工智能基本開發方法、邊緣計算與人工智能模型開發、邊緣計算與人工智能基礎應用開發、邊緣計算與人工智能綜合應用開發。全書采用項目式開發的學習方法，通過貼近日常生活的開發實例，由淺入深地介紹邊緣計算與人工智能的相關知識。本書中的每個案例均有完整的開發過程，并給出了開發代碼，讀者可在這些案例的基礎上快速地進行二次開發。

·9.5萬字

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自然語言處理技術：文本信息抽取及應用研究

信息抽取的目的是從海量互聯網文本信息中抽取結構化知識，是知識圖譜自動化構建、更新的基礎，為信息檢索、推薦系統、智能問答等諸多研究領域提供底層知識推理支撐并取得了重大突破，是推動人工智能技術由感知走向認知的關鍵要素，具有重要的研究意義和實用價值。本書梳理了命名實體識別、關系抽取、事件抽取等相關研究方向的知識資源、基礎理論和實踐應用，詳細介紹了實體關系聯合抽取、弱監督關系抽取、基于遷移學習的關系抽取、多實例聯合事件抽取、基于因變量的事件模板推導等前沿理論研究，并以領域知識圖譜、事理圖譜等為例，詳細介紹了信息抽取在圖譜構建中的應用。最后本書對信息抽取進行了總結和未來研究方向展望。

·18萬字

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機器學習中的統計思維（Python實現）

機器學習是人工智能的核心，而統計思維則是機器學習方法的核心：從隨機性中尋找規律性。例如，利用損失最小化思想制定學習策略，采用概率最大化思想估計模型參數，利用方差對不確定性的捕捉構造k維樹，采用貝葉斯公式構建分類決策模型，等等。只有樹立正確的統計思維，才能準確高效地運用機器學習方法開展數據處理與分析。本書以統計思維的視角，揭示監督學習中回歸和分類模型的核心思想，幫助讀者構建理論體系。

·18萬字

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機器學習算法評估實戰

機器學習算法評估力求用科學的指標，對機器學習算法進行完整、可靠的評價。本書詳細介紹機器學習算法評估的理論、方法和實踐。全書分為3個部分。第1部分包含第1章～第3章，針對分類算法、回歸算法和聚類算法分別介紹對應的基礎理論和評估方法；第2部分包含第4章～第8章，介紹更復雜的模型（如深度學習模型和集成樹模型）的對比與評估，并且針對它們實際應用的業務場景介紹一些特有的評估指標和評估體系；第3部分包含第9章～第11章，總結算法評估的常用工具、技術及方法論，包括實用的可視化工具介紹，并討論機器學習算法的本質。本書適合機器學習專業相關從業者和算法工程師閱讀，也適合想要從事人工智能和機器學習工作的人士學習和參考。

·12.3萬字

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知識系統與知識圖譜

本書主要介紹知識系統、知識服務、知識管理及知識工程的相關內容，共三個部分。第一部分主要介紹知識系統與知識服務，這部分從知識的定義出發，闡述知識服務的產生及與知識系統的關系，并詳細介紹了四種典型的知識系統，著重介紹其發展歷史、種類特征和體系框架等。第二部分主要介紹知識管理與知識工程，這部分內容圍繞知識管理展開，涵蓋知識管理的產生與發展、關鍵技術、系統類型及常用的知識管理平臺等。第三部分重點分析當前知識系統中的重點、難點和關鍵技術，并且詳細介紹作者科研團隊在知識鑒別、知識分析、知識導航、專家推薦及知識云等方面的最新研究成果。與此同時，本書還介紹作者科研團隊提出的創新算法在知識系統中的應用，并以原型系統的形式予以展示。

·13.8萬字

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革新：科技改變生活

飛行汽車、宇宙開發、量子計算機、共享汽車、大數據分析、替代白領工作的軟件機器人、癌癥治療……縱觀全球，不斷涌現出一批能夠產生技術創新的初創企業，有的企業估值甚至高達數千到數萬億日元。今后，什么樣的企業能夠崛起，并在10年后取代GAFA呢？本書將揭開“改變世界的那些公司”之神秘面紗。

·7.9萬字

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人工智能基礎與應用

本書主要介紹了人工智能的基礎知識和實用技術。本書共8章，包括“人工智能：開啟智慧新時代”“Python：人工智能開發語言”“線性回歸：預測未來趨勢”“分門別類：幫你‘分而治之’”“物以類聚：發現新簇群”“個性化推薦：主動滿足你的需求”“語音識別：讓機器對你言聽計從”“人臉識別：機器也認識你”。本書以培養學生人工智能素養、人工智能思維和人工智能基本應用能力為設計理念，在內容的選取和安排上符合學生的學情特點，以問題為導向、以案例為載體、以任務為目標來構建教學內容，兼顧了人工智能的基礎性、通識性、典型性和實用性。本書側重于介紹人工智能通識性知識和實用應用技能，可作為高職高專及中職院校人工智能公共基礎課程的教材，也可作為電子信息、計算機類相關專業人工智能課程的入門教材。此外，本書還可供廣大讀者作為人工智能學習與實踐的參考書使用。

·12.9萬字

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DeepSeek提示詞速查手冊

本書是一本專為DeepSeek使用者打造的提示詞速查手冊，按照高頻使用場景進行分類，精選了工作、學習、生活、社交、專業咨詢等五大場景高頻使用的高質量提示詞，同時附贈全場景提示詞電子版，讓您能夠隨時隨地調用適合當下需求的指令。每個提示詞均附帶場景介紹、使用說明及變體建議，幫助您更好地理解和靈活運用。同時，我們也提供了一系列高級技巧，幫助您掌握創建高效提示詞的方法論。這不僅是一本指令集，更是提升AI協作效率的實用工具。精心設計的提示詞模板讓DeepSeek立即從“聽不懂你在說什么”變成“完全理解你的需求”。

·7.9萬字

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機器人圖形化編程：從0到1

本書由淺入深地介紹了圖形化編程的基礎知識及智能硬件的應用原理。本書共分為7章，內容包括：機器人概論章節，介紹了機器人的發展史和具有時代標志性的發明案例。模塊化機器人章節，介紹了模塊化機器人在課堂教學中的優勢以及部分生活中的應用場景。圖形化編程章節，講解了編程的基礎知識，例如程序的三種基本結構“順序結構、選擇結構和循環結構”；程序中的運算符種類，如“算術運算符、賦值運算符、比較運算符和邏輯運算符”以及變量等編程知識。傳感器部分，主要介紹了生活中常見的幾種傳感器以及課堂中常用的傳感器，如“手勢傳感器、觸摸傳感器、測距傳感器和壓力傳感器”。機器人編程實例，講解了結合智能硬件的編程案例。本書既可以作為中小學信息技術教師的教學參考用書，又可以作為從事機器人開發相關行業人員的指導用書。

·2.2萬字

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生成對抗網絡入門指南

生成對抗網絡毫無疑問是2018年最熱門的人工智能技術之一，被美國《麻省理工科技評論》評選為2018年“全球十大突破性技術”。《生成對抗網絡入門指南》是一本結合基礎理論與工程實踐的入門型書籍，深入淺出地講解了生成對抗網絡的各類模型以及技術發展。本書面向機器學習從業人員、在校相關專業學生以及具備一定基礎的人工智能領域愛好者。通過本書的學習，能夠了解生成對抗網絡的技術原理，并通過書中的代碼實例深入技術細節。本書共分10個章節，其中前半部分分別介紹了目前研究領域已經較為成熟的生成對抗網絡模型，比如DCGAN、WGAN等等，以及大量不同結構的生成對抗網絡變種。本書后半部分介紹了生成對抗網絡在文本到圖像的生成、圖像到圖像的生成以及其它應用中的研究與發展。希望本書能夠幫助廣大讀者跟上人工智能技術的潮流，成為AI時代的先行者。

·8.9萬字

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AI智能寫作：巧用AI大模型讓新媒體變現插上翅膀

本書共分為8章，分別講解了常見的人工智能以及人工智能影響下的廣告流量變現、商業合作變現、直播變現、私域變現和IP變現等。此外，還對未來的人工智能與新媒體變現做了趨勢分析。

·10.5萬字

會員

深度學習初學者指南

本書分為三部分。第一部分將幫助你快速理解從數據中學習、深度學習基本架構、如何準備數據，以及深度學習中經常使用的基本概念。第二部分將重點介紹無監督學習算法。從自編碼器開始，然后轉向層數更深、規模更大的神經網絡模型。第三部分介紹監督學習算法，你將掌握基本和高級深度學習模型的實現方法，并能夠將這些模型用于分類、回歸以及從潛在空間生成數據等應用場合。

·13.3萬字

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2019年華北五省（市、自治區）大學生機器人大賽：人工智能與機器人創意設計賽論文集

人工智能與機器人創意設計賽為大學生提供一個創新創意展示平臺，旨在培養和鍛煉學生的自主學習能力、創新能力、工程實踐能力、團隊合作能力等四個能力，為培養新一代卓越工程師提供平臺。該項比賽鼓勵新思路、新理論、新技術在機器人設計和人工智能應用中的探索與創新，鼓勵學生進行自己動手設計制作人工智能與機器人系統，提交論文到競賽組委會。本論文集是經過專家組評審，評選出的人工智能與機器人創意設計賽優秀論文匯編而成。所收集的論文主要面向解決社會需求和熱點問題，提出人工智能與機器人創新設計方案，并完成人工智能與機器人系統設計工作，有著很強的理論意義和實際應用價值。論文集的出版將進一步促進大學生在人工智能與機器人領域的技術合作與學術交流。

·10.8萬字

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人人都離不開的算法：圖解算法應用

你是否發現，購物、短視頻、資訊等平臺背后的智能推薦算法，不斷分析著你的購物偏好和瀏覽習慣；價格算法時刻計算調整著你能購買到的商品價位；導航算法、網約車平臺算法和無人駕駛汽車算法等等，時刻影響著我們的出行……無論是否愿意，我們的生活已被算法包圍。為了幫助大家全面認知我們當前所身處的世界，消弭技術發展過快帶來的困擾與隱憂，《人人都離不開的算法——圖解算法應用》一方面從人工智能算法的五大核心應用領域—公共、商業、醫療、工業、金融的典型場景出發，以通俗化、故事化和漫畫化的具體事例，深入解讀算法是如何在各行各業具體發揮作用和對日常生活的影響；另一方面，將從算法的責任監管和立法治理等角度，闡述算法開發與應用者們應該如何守好倫理底線，讓科技向善而行。《人人都離不開的算法——圖解算法應用》脈絡清晰，圖文并茂，無論你是工作中會接觸到算法應用的從業人員，還是對算法應用感到好奇的小白，本書都有助于你打開視野，看到算法在實際應用中的波瀾壯闊。

·5.4萬字

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MLOps工程實踐：工具、技術與企業級應用

這是一本能指導企業利用MLOps技術構建可靠、高效、可復用、可擴展的機器學習模型從而實現AI工程化落地的著作。由國內AI領域的獨角獸企業第四范式的聯合創始人和技術VP領銜撰寫，從工具、技術、企業級應用、成熟度評估4個維度對MLOps進行了全面的講解。本書深入淺出、循序漸進地講解了如何在實際項目中利用MLOps進行機器學習模型的部署、監控與優化，以及如何利用MLOps實現持續集成與持續交付等高效的工作流程。通過企業級的MLOps案例和解決方案，幫助讀者輕松掌握MLOps的設計思路以及如何應用MLOps解決實際問題。

·17.4萬字

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水中仿生機器人導論

本書主要介紹了機器人、水中機器人及仿生機器人的定義、分類及發展狀況，較深入的闡述了兩類水中仿生機器人（仿鯵科機器魚及單關節機器魚）的機械結構、軟硬件系統及其推進系統的運動原理及控制機理。本書深淺適宜,通俗易懂，作為教材兼科技類圖書，既可以作為大中專學生的選修課教材,也可以作為機器人相關課程的參考書籍。

·9.4萬字

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圖解大模型：生成式AI原理與實戰

本書全程圖解式講解，通過大量全彩插圖拆解概念，讓讀者真正告別學習大模型的枯燥和復雜。全書分為三部分，依次介紹語言模型的原理、應用及優化。第一部分理解語言模型（第1~3章），解析語言模型的核心概念，包括詞元、嵌入向量及Transformer架構，幫助讀者建立基礎認知。第二部分使用預訓練語言模型（第4~9章），介紹如何使用大模型進行文本分類、聚類、語義搜索、文本生成及多模態擴展，提升模型的應用能力。第三部分訓練和微調語言模型（第10~12章），探討大模型的訓練與微調方法，包括嵌入模型的構建、分類任務的優化及生成式模型的微調，以適應特定需求。本書適合對大模型感興趣的開發者、研究人員和行業從業者。讀者無須深度學習基礎，只要會用Python，就可以通過本書深入理解大模型的原理并上手大模型應用開發。書中示例還可以一鍵在線運行，讓學習過程更輕松。

·16.4萬字

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基于深度學習的高分辨率遙感圖像場景分類

高分辨率遙感圖像場景分類是遙感影像解譯中的一個關鍵任務，具有廣泛的應用前景。本書介紹了高分辨率遙感圖像場景分類的基本知識和現有的研究方法，并系統總結了作者在基于深度學習的高分辨率遙感圖像場景分類方面的研究工作。全書共6章，分為4個部分：第一部分（第1章）介紹了高分辨率遙感圖像場景分類的的定義、研究背景和現有研究工作，以及本書的主要內容；第二部分（第2-3章）將特征提取策略和監督方式對高分辨率遙感圖像場景分類性能的影響進行了定性分析和定量實驗評估；第三部分（第4-5章）介紹了兩種不同解決思路的高分辨率遙感圖像場景分類方法來應對人工標注成本較高的問題；第四部分（第6章）對本書的主要內容進行總結，并對未來的研究工作進行展望。第2-5章都附有相關的實驗驗證工作，以便有興趣的讀者進一步鉆研探索。

·5萬字

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高能效類腦智能：算法與體系架構

本書從對神經網絡的概述開始，討論基于速率的人工神經網絡的應用和訓練，介紹實現神經網絡的多種方法，如從通用處理器到專用硬件，從數字加速器到模擬加速器。接下來展示了一個為神經網絡的自適應動態規劃而建立的高能效加速器，然后是脈沖神經網絡的基礎概念和流行的學習算法，以及脈沖神經網絡硬件概述。本書還為讀者介紹了三個實現書中學習算法的設計案例（兩個基于傳統CMOS工藝，一個基于新興的納米工藝），最后對神經網絡硬件進行總結與展望。

·14.5萬字

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虛擬現實與增強現實技術

虛擬現實和增強現實技術目前在智能制造中得到了越來越多的應用。本書重點介紹在應用此類技術涉及的關鍵技術，包括繪制技術、人機交互技術、開發平臺特別是幾何引擎和動力學引擎等，對于其在智能制造中的典型應用給予了專門介紹。書中大部分案例都取自作者所在課題組實際開發的工程實例，是一本理論與實用兼顧的參考工具書。

·13.5萬字

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邊緣計算與人工智能應用開發技術