打麻将财神方位查询表2024

本書內(nèi)容從技能線和工具線展開介紹。其中，技能線介紹了虛擬數(shù)字人的技術(shù)原理、商業(yè)價(jià)值、創(chuàng)建工具等基礎(chǔ)內(nèi)容，以及AI文案、AI繪畫、虛擬數(shù)字人及其直播、AI視頻博主、AI帶貨主播、AI培訓(xùn)講師等實(shí)操案例。工具線介紹了ChatGPT、StableDiffusion、騰訊智影、剪映等工具的使用方法，并通過實(shí)例介紹了使用這些工具制作數(shù)字人的技巧。

·7.1萬字

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硅基物語·AI大爆炸：ChatGPT→AIGC→GPT-X→AGI進(jìn)化→魔法時(shí)代→人類未來

本書以第一人稱視角，講述AI的來龍去脈，表達(dá)AI的技術(shù)原理。從歷史到未來，跨越百年時(shí)空；從理論到實(shí)踐，解讀AI大爆炸；從技術(shù)到哲學(xué)，穿越多個(gè)維度；從語言到繪畫，落地實(shí)戰(zhàn)演練。ChatGPT的誕生，引發(fā)了奇點(diǎn)降臨，點(diǎn)亮了AGI（通用人工智能），并涉及大模型、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Transformer、AIGC、涌現(xiàn)效應(yīng)等一系列技術(shù)前沿。

·8.6萬字

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玩轉(zhuǎn)機(jī)器人：基于Altium?Designer的PCB設(shè)計(jì)實(shí)例（移動(dòng)視頻版）

本書主要介紹使用AltiumDesigner進(jìn)行機(jī)器人PCB設(shè)計(jì)的方法。本書內(nèi)容涉及AltiumDesigner的基礎(chǔ)操作、元件庫繪制、原理圖繪制和PCB繪制。書中完整介紹了5個(gè)利用AltiumDesigner進(jìn)行機(jī)器人PCB設(shè)計(jì)的實(shí)例，包括六足機(jī)器人PCB設(shè)計(jì)實(shí)例、雙足機(jī)器人PCB設(shè)計(jì)實(shí)例、遙控小車機(jī)器人PCB設(shè)計(jì)實(shí)例、循跡機(jī)器人PCB設(shè)計(jì)實(shí)例和避障機(jī)器人PCB設(shè)計(jì)實(shí)例。讀者可以在熟悉AltiumDesigner操作的同時(shí)體會(huì)機(jī)器人PCB設(shè)計(jì)的思路，為DIY機(jī)器人PCB打下基礎(chǔ)。

·7.8萬字

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三維人臉建模方法研究與應(yīng)用

真實(shí)感三維人臉建模技術(shù)是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域一個(gè)備受關(guān)注的研究熱點(diǎn)，基于形變模型的三維人臉建模方法是目前建模效果最好的方法之一。本書結(jié)合作者自身的研究經(jīng)歷，回顧該領(lǐng)域的發(fā)展過程，介紹形變模型建模方法的基本原理和關(guān)鍵技術(shù)。本書可分為四部分：第一部分介紹三維人臉建模的預(yù)備內(nèi)容（發(fā)展概述、初始三維人臉樣本獲取方法、三維人臉樣本規(guī)格化的方法和目前主流的三維人臉建模方法）；第二部分介紹基于形變模型的三維人臉建模方法以及筆者在此方面所做的工作包括：基于典型相關(guān)性分析的三維人臉建模，基于粒子群優(yōu)化算法的三維人臉建模方法研究；第三部分介紹三維人臉識別方面的工作，包括基于LBP的三維人臉識別，基于系數(shù)表示的三維人臉識別、基于幾何特征的三維人臉識別和帶表情三維人臉識別；第四部分介紹三維人臉建模方法的相關(guān)應(yīng)用，包括基于形變模型的三維人臉樣本生成，三維人臉?biāo)ダ蠑?shù)據(jù)生成，戴眼鏡三維人臉樣本的生成，三維人臉識別和三維人臉表情建模和識別；最后一部分是三維人臉建模在動(dòng)畫方面的應(yīng)用，包括基于MPEG-4的三維人臉動(dòng)畫研究、基于多層次模型驅(qū)動(dòng)的三維人臉動(dòng)畫研究和基于一般模型驅(qū)動(dòng)的三維人臉動(dòng)畫研究。

·7.7萬字

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集成運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)工程實(shí)戰(zhàn)

本書包括集成運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)技術(shù)基礎(chǔ)、組建入門、集成案例三部分。技術(shù)基礎(chǔ)部分主要介紹整個(gè)系統(tǒng)涵蓋的基本理論知識，包括運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)的概述、運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)電氣基礎(chǔ)及現(xiàn)場總線控制等內(nèi)容；組建入門部分基于施耐德電氣的運(yùn)動(dòng)控制產(chǎn)品展開，介紹了各產(chǎn)品的硬件使用及軟件的基本配置，并結(jié)合簡單的實(shí)例闡述每種設(shè)備的基本應(yīng)用，然后在此基礎(chǔ)上詳細(xì)介紹了典型總線控制方式的實(shí)現(xiàn)；集成案例部分共有5個(gè)綜合系統(tǒng)案例，詳細(xì)闡述了系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方案和實(shí)現(xiàn)步驟，供讀者進(jìn)行綜合實(shí)踐鍛煉。

·9.3萬字

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OpenCV深度學(xué)習(xí)應(yīng)用與性能優(yōu)化實(shí)踐

開源軟件開發(fā)作為一種開發(fā)模式，社區(qū)互動(dòng)是必不可少的組成部分。我們和OpenCV社區(qū)的互動(dòng)，最早可以追溯到2010年。彼時(shí)OpenCV已經(jīng)在業(yè)內(nèi)流行了，但來自國內(nèi)的貢獻(xiàn)很少。最初，我們也經(jīng)歷了彷徨和不安，擔(dān)心代碼會(huì)不被接受。經(jīng)過一些嘗試后，我們逐漸與社區(qū)、OpenCV項(xiàng)目的維護(hù)者Vadim先生建立了良好的合作關(guān)系。待后來Intel收購了Itseez公司之后，大家成為同事，合作就變得更多了。本書的各位作者作為參與OpenCV項(xiàng)目的開發(fā)者，貢獻(xiàn)了重要算法的優(yōu)化和實(shí)現(xiàn)。他們希望通過本書，分享自己的成長經(jīng)歷，攜手國內(nèi)開源社區(qū)的程序員和工程師一起參與OpenCV項(xiàng)目的開發(fā)。

·12.7萬字

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深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)：基于TensorFlow 2和Keras（原書第2版）

本書簡潔地介紹了現(xiàn)代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、人工智能和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，專門為軟件工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家設(shè)計(jì)。第1章逐步介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識。第2章比較TensorFlow1.x和TensorFlow2.0編程模型。第3章重點(diǎn)介紹回歸。第4章介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其在圖像處理中的應(yīng)用。第5章討論了CNN在圖像、視頻、音頻和文本處理方面的高級應(yīng)用。第6章重點(diǎn)介紹生成對抗網(wǎng)絡(luò)。第7章介紹詞嵌入。第8章介紹基本嵌入方法的各種擴(kuò)展。第9章介紹自動(dòng)編碼器。第10章深入研究無監(jiān)督學(xué)習(xí)模型。第11章重點(diǎn)介紹強(qiáng)化學(xué)習(xí)。第12章介紹AutoML。第13章介紹用于移動(dòng)設(shè)備和物聯(lián)網(wǎng)的TensorFlow的基礎(chǔ)知識。第14章討論了云環(huán)境以及如何利用它來訓(xùn)練和部署模型。第15章討論了深度學(xué)習(xí)背后的數(shù)學(xué)。第16章介紹TPU。本書內(nèi)容豐富，易于理解，示例具有代表性，是學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)的絕佳指南。

·17.9萬字

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深入淺出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)

本書深入講解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，側(cè)重于闡釋深度學(xué)習(xí)的核心概念。作者以技術(shù)原理為導(dǎo)向，輔以貫穿全書的MNIST手寫數(shù)字識別項(xiàng)目示例，介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、反向傳播算法、過擬合解決方案、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等內(nèi)容，以及如何利用這些知識改進(jìn)深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目。學(xué)完本書后，讀者將能夠通過編寫Python代碼來解決復(fù)雜的模式識別問題。

·13.1萬字

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巧用ChatGPT進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與挖掘

這既是一本引導(dǎo)讀者如何使用ChatGPT低門檻、高效率學(xué)習(xí)Python數(shù)據(jù)分析與挖掘方法的著作，又是一本指導(dǎo)讀者如何使用ChatGPT精準(zhǔn)、高效地進(jìn)行Python數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)嵅俚闹鳌淖x者對象的角度看，本書既大大降低了沒有編程經(jīng)驗(yàn)的讀者學(xué)習(xí)Python數(shù)據(jù)分析的門檻，又為有經(jīng)驗(yàn)的Python數(shù)據(jù)分析師提供了大量實(shí)用的AI數(shù)據(jù)分析技巧，幫助他們快速轉(zhuǎn)型為具備AI能力的數(shù)據(jù)分析師。從核心內(nèi)容的角度看，本書不僅講解了如何在數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)可視化等基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分析環(huán)節(jié)使用AI工具，而且還講解了如何在聚類分析、預(yù)測分析等高級的數(shù)據(jù)建模環(huán)節(jié)使用AI工具。

·16.9萬字

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AI源碼解讀：數(shù)字圖像處理案例（Python版）

本書根據(jù)當(dāng)前人工智能RNN深度學(xué)習(xí)的發(fā)展成果，具體設(shè)計(jì)基于RNN的模型算法，并給出了具體實(shí)現(xiàn)，算法流程及Python代碼實(shí)現(xiàn)。其主要內(nèi)容包括：基于深度學(xué)習(xí)的圖像處理的20個(gè)案例，基于Python的具體實(shí)現(xiàn)，本書圖文并茂，豐富實(shí)用，深入淺出，易學(xué)易用。本書根據(jù)當(dāng)前人工智能RNN深度學(xué)習(xí)的發(fā)展成果，具體設(shè)計(jì)基于RNN的模型算法，并給出了具體實(shí)現(xiàn)，算法流程及Python代碼實(shí)現(xiàn)。其主要內(nèi)容包括：基于深度學(xué)習(xí)的圖像處理的20個(gè)案例，基于Python的具體實(shí)現(xiàn)，本書圖文并茂，豐富實(shí)用，深入淺出，易學(xué)易用。

·6萬字

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面向中國制造2025的智造觀

本書提供了基于智造觀的技術(shù)架構(gòu)：提出實(shí)現(xiàn)智能制造的四部曲，即流程精益化、適應(yīng)自動(dòng)化、系統(tǒng)數(shù)字化以及信息云端化；分析產(chǎn)品生命周期管理導(dǎo)向的生產(chǎn)制造模式及實(shí)現(xiàn)方法，包括大數(shù)據(jù)的應(yīng)用、互聯(lián)網(wǎng)自動(dòng)控制網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用、數(shù)字化與信息技術(shù)的深度融合。

·12.2萬字

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大模型工程化：AI驅(qū)動(dòng)下的數(shù)據(jù)體系

大模型在眾多領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，促進(jìn)了AI技術(shù)的整合和創(chuàng)新。然而，在實(shí)際應(yīng)用過程中，直接將大模型應(yīng)用于特定行業(yè)常常難以達(dá)到預(yù)期效果。本書詳細(xì)闡述如何在游戲經(jīng)營分析場景中利用大模型實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)體系的建設(shè)。本書分為6個(gè)部分，共16章。第1部分主要介紹大模型技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用，從大模型的發(fā)展現(xiàn)狀展開，重點(diǎn)介紹大模型與數(shù)據(jù)體系的相關(guān)知識。第2部分主要介紹大模型下的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施，涵蓋湖倉一體引擎、湖倉的關(guān)鍵技術(shù)、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)寫入和高效數(shù)據(jù)分析等內(nèi)容。第3部分主要介紹大模型下的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，圍繞數(shù)據(jù)資產(chǎn)重塑、數(shù)據(jù)資產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)資產(chǎn)建設(shè)、數(shù)據(jù)資產(chǎn)運(yùn)營展開。第4部分主要介紹自研領(lǐng)域大模型的技術(shù)原理，涵蓋領(lǐng)域大模型的基礎(chǔ)、需求理解算法、需求匹配算法、需求轉(zhuǎn)譯算法等內(nèi)容。第5部分主要介紹大模型的工程化原理，涉及工程化的基礎(chǔ)、技術(shù)籌備、建設(shè)要點(diǎn)、安全策略等內(nèi)容。第6部分介紹大模型在游戲領(lǐng)域的應(yīng)用，通過游戲領(lǐng)域的經(jīng)營分析案例，系統(tǒng)地闡述如何實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)需求。本書適合致力于大模型技術(shù)應(yīng)用的數(shù)據(jù)工程師閱讀，也適合尋求AI自動(dòng)化編程解決方案的軟件開發(fā)者閱讀，還適合希望利用AI提升業(yè)務(wù)效率的企業(yè)決策者閱讀。

·15.6萬字

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物聯(lián)網(wǎng)追溯系統(tǒng)及數(shù)據(jù)處理

數(shù)據(jù)流處理技術(shù)是目前的研究熱點(diǎn)，掌握數(shù)據(jù)流處理技術(shù)有助于更好地研究利用大數(shù)據(jù)，挖掘出數(shù)據(jù)背后潛在的價(jià)值。本書圍繞物聯(lián)網(wǎng)追溯系統(tǒng)的研發(fā)及數(shù)據(jù)流處理過程中的聚類、追溯、預(yù)測與建模關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了研究。全書共6章，第1章是緒論，主要介紹物聯(lián)網(wǎng)的概念及中國農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展現(xiàn)狀及其國內(nèi)外大數(shù)據(jù)的研究現(xiàn)狀和熱點(diǎn)。第2～5章，主要極少數(shù)據(jù)流聚類算法、數(shù)據(jù)流追溯方法、數(shù)據(jù)流預(yù)測方法、數(shù)據(jù)流預(yù)測方法、數(shù)據(jù)流建模方法。第6章，介紹了物聯(lián)網(wǎng)追溯系統(tǒng)的研發(fā)和軟硬件環(huán)境配置，并對本書的主要內(nèi)容進(jìn)行總結(jié)和展望。

·7.4萬字

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人工智能

本書向讀者介紹當(dāng)代人工智能技術(shù)的入門知識,特別是以深度學(xué)習(xí)為代表的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。本書主要內(nèi)容包括人工智能在模擬人類視覺、聽覺、語言、行為、思維五個(gè)方面的最新進(jìn)展,覆蓋了當(dāng)前人工智能應(yīng)用最廣泛的幾個(gè)領(lǐng)域,包括人臉識別、語音識別、聲紋識別、自然語言理解、機(jī)器人設(shè)計(jì)等。本書介紹的很多算法都需要?jiǎng)邮謱?shí)踐才能有更好的理解。讀者可以下載本書的實(shí)驗(yàn)套件(htp://iok.storg),邊學(xué)邊做,才能真正領(lǐng)略人工智能的神奇與瑰麗。abocl.唯其如此,本書是一本科普著作,沒有復(fù)雜的數(shù)學(xué)公式,適用于任何對人工智能技術(shù)感興趣的讀者。書中提到的每項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)都提供了參考文獻(xiàn),有志于深入理解人工智能算法的讀者可以按圖索驥,深入鉆研。

·9.6萬字

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人工智能技術(shù)

本書介紹了人工智能概覽、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、人工智能主流開發(fā)框架、華為全棧全場景AI戰(zhàn)略—EI、HiAI、昇騰，以及人工智能綜合實(shí)驗(yàn)等內(nèi)容？這是一本華為ICT學(xué)院人工智能課程培訓(xùn)的教材。本書是作者和華為的工作人員共同完成的，其間參閱了國內(nèi)外現(xiàn)有教材和相關(guān)文獻(xiàn)后編寫的？全書注重理論與實(shí)踐的結(jié)合，注重算法與框架的實(shí)際應(yīng)用與實(shí)現(xiàn)方法，注重創(chuàng)新思維的訓(xùn)練與培養(yǎng)？本書既可作為高等院校人工智能課程的培訓(xùn)教材，也可作為自動(dòng)化？電氣工程及其自動(dòng)化？計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)？電子信息工程等專業(yè)學(xué)生“人工智能”課程的本科生？研究生教材，也可供從事人工智能研究與應(yīng)用的科技工作者學(xué)習(xí)參考？

·13.6萬字

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聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)及實(shí)戰(zhàn)

本書針對產(chǎn)業(yè)界在智能化過程中普遍面臨的數(shù)據(jù)不足問題，詳細(xì)地闡述了聯(lián)邦學(xué)習(xí)如何幫助企業(yè)引入更多數(shù)據(jù)、提升機(jī)器學(xué)習(xí)模型效果。互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)一般分布在不同的位置，受隱私保護(hù)法規(guī)限制不能共享，形成了“數(shù)據(jù)孤島”。聯(lián)邦學(xué)習(xí)像“數(shù)據(jù)孤島”之間的特殊橋梁，通過傳輸變換后的臨時(shí)變量，既能實(shí)現(xiàn)模型效果提升，又能確保隱私信息的安全。本書介紹了聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)的原理和實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，主要內(nèi)容包括隱私保護(hù)、機(jī)器學(xué)習(xí)等基礎(chǔ)知識，聯(lián)邦求交、聯(lián)邦特征工程算法，三種常見的聯(lián)邦形式，以及工程架構(gòu)、產(chǎn)業(yè)案例、數(shù)據(jù)資產(chǎn)定價(jià)等。

·18.5萬字

會(huì)員

應(yīng)用人工智能：工程方法（原書第2版）

大多數(shù)的AI書籍主要聚焦于AI背后的理論方法，卻很少關(guān)注AI應(yīng)用程序的工程化。目前存在哪些AI庫、框架和服務(wù)？在哪種情況下應(yīng)該選擇哪種庫、框架和服務(wù)？如何將它們整合到一個(gè)具有良好用戶體驗(yàn)、易于維護(hù)的AI應(yīng)用程序中？如何滿足功能性要求和非功能性要求，特別是高性能要求？針對上述問題，本書結(jié)合當(dāng)前的新興技術(shù)和具體實(shí)例給出了很好的答案。本書首先介紹AI的定義以及AI的簡要發(fā)展史，接著介紹主要的AI方法，包括機(jī)器學(xué)習(xí)和知識表示，之后給出AI應(yīng)用程序架構(gòu)設(shè)計(jì)的指導(dǎo)原則，最后聚焦于AI的各個(gè)分領(lǐng)域，包括信息檢索、自然語言處理及計(jì)算機(jī)視覺。書中涵蓋大量應(yīng)用實(shí)例，其中，虛擬博物館實(shí)例貫穿全書。此外，本書還提供相關(guān)AI產(chǎn)品列表及源代碼樣例，方便讀者快速開發(fā)自己的應(yīng)用。

·5.3萬字

會(huì)員

人工智能新時(shí)代：核心技術(shù)與行業(yè)賦能

本書以人工智能為核心，上篇講述了人工智能理論知識及發(fā)展藍(lán)圖規(guī)劃，目的是幫助讀者認(rèn)識人工智能，找到入局人工智能領(lǐng)域的途徑和方法；中篇羅列了可以為人工智能賦能的前沿技術(shù)，包括NLP、機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等；下篇總結(jié)了人工智能對交通、農(nóng)業(yè)、醫(yī)療、制造、教育、金融、文娛等行業(yè)的影響和作用，旨在讓讀者了解人工智能是如何在這些行業(yè)實(shí)現(xiàn)商業(yè)化落地的。本書從多個(gè)角度出發(fā)，描繪了一幅完整的人工智能發(fā)展藍(lán)圖，不僅通俗易懂，而且有趣、有料。可以說，本書是探索人工智能領(lǐng)域的必備參考書。本書十分適合互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)管理者、創(chuàng)業(yè)者、人工智能技術(shù)領(lǐng)域的研究人員對人工智能感興趣的人群閱讀。

·15.8萬字

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OpenCV4.5計(jì)算機(jī)視覺開發(fā)實(shí)戰(zhàn)：基于Python

OpenCV是一個(gè)跨平臺計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)軟件庫，也是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的開發(fā)人員必須掌握的技術(shù)。本書基于Python3.8全面、系統(tǒng)地介紹OpenCV4.5的使用，并配套示例源代碼、開發(fā)環(huán)境與答疑服務(wù)。本書共分15章，主要內(nèi)容包括計(jì)算機(jī)視覺概述、OpenCV的Python開發(fā)環(huán)境搭建、OpenCV基本操作、數(shù)組矩陣、圖像處理模塊、灰度變換和直方圖修正、圖像平滑、幾何變換、圖像邊緣檢測、圖像分割、圖像金字塔、圖像形態(tài)學(xué)、視頻處理，以及停車場車牌識別、物體識別、運(yùn)動(dòng)跟蹤、人臉檢測等案例。本書既適合計(jì)算機(jī)視覺與圖像處理、人工智能算法的開發(fā)人員閱讀，也適合高等院校和培訓(xùn)機(jī)構(gòu)計(jì)算機(jī)視覺與圖像處理、人工智能等相關(guān)專業(yè)的師生教學(xué)參考。

·16.8萬字

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里武林的沉淪囈語：AI人工智能游戲概念設(shè)定集

這是一部基于AI繪畫制作而成的游戲概念藝術(shù)畫集，共收錄了40張完整插畫，搭配相應(yīng)文案，展示了一個(gè)豐富的世界——里武林的沉淪囈語。畫集中的插畫作品在傳統(tǒng)武俠風(fēng)格的基礎(chǔ)上融入了克蘇魯系列的怪誕風(fēng)格，充滿了奇幻的視覺效果，非常具有視覺沖擊力。此外，每一張插圖都配有AI生成詞和隨機(jī)生成圖，充分展示了使用AI繪畫工具生成完整插圖的過程，對此感興趣的讀者也可以根據(jù)生成詞進(jìn)行嘗試。在畫集的開頭，作者闡述了自己對AI繪圖這一熱門話題的深刻思考，希望能夠引發(fā)更多的關(guān)注與思考。本書畫面精致、內(nèi)容豐富，適合插畫師、設(shè)計(jì)師等繪畫行業(yè)從業(yè)者，游戲、動(dòng)畫、電影等概念設(shè)計(jì)領(lǐng)域的從業(yè)者，對AI繪畫及武俠風(fēng)格、克蘇魯風(fēng)格插畫感興趣的讀者欣賞和學(xué)習(xí)。

·1.1萬字

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人工智能

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精通AI虛擬數(shù)字人制作與應(yīng)用：直播主播＋視頻博主＋營銷推廣＋教育培訓(xùn)

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