打6元不朽情缘五滴血多少钱

《人工智能：從科幻中復活的機器人革命》一書主要分三條脈絡，對人工智能進行介紹，首先介紹人工智能的過去、發展現狀及未來，讀者可以從這一脈絡對人工智能有所初步了解，第二主線則從人工智能目前所取得的主要成績、遇到的問題等方面進行分析，讀者可以從這一方面了解人工智能的發展狀況以及面臨的瓶頸；第三主線為人工智能的發展趨勢以及隱憂，作者從專業的角度，分析人工智能的未來和當其發展到一定程度將會遇到的問題，讀者可以從這里了解到人工智能終將以何種方式達到其頂峰。本書將利用當前流行的機器人和理論對人工智能進行討論，力求做到有趣和全面。另外，本書從專業的角度，提出作者對于人工智能深刻而新穎的見解。這是一本幽默風趣的漫畫心理書，有知識，有故事。你準備好成為自我情緒管理教練了嗎？

·7.4萬字

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智能控制：理論基礎、算法設計與應用

本書較全面地敘述了智能控制的基本理論、方法和應用。全書共分17章，主要內容為模糊控制的基本原理和應用、神經網絡控制的基本原理和應用、智能優化算法及其應用。本書系統性強，突出理論聯系實際，敘述深入淺出，適合于初學者學習。書中給出了一些智能算法的仿真實例和MATLAB仿真程序，并配有一定數量的習題和上機操作題，可作為高等院校工業自動化、計算機應用、電子工程等專業的高年級本科生和碩士研究生的教材，也適合從事工業自動化領域的工程技術人員閱讀和參考。

·9.6萬字

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AI游戲開發和深度學習進階

本書是一本關于游戲和謎題AI的書籍，對AI基礎理論、深度學習、強化學習以及使用進化計算的新方法進行了介紹，并通過具體示例進行了詳細的解釋說明。此外，本書不僅涵蓋算法，還涵蓋與AI相關的主題、歷史背景和數學主題的諸多內容，其中包含如何讓游戲AI表現得像一個人類玩家。實際上，對游戲AI的研究不單純是針對游戲，它還有助于解決許多與優化理論和系統工程相關的問題。通過本書，你將了解：游戲AI的歷史和背景。如何使用各種算法解開游戲謎題。游戲AI如何與人類對弈。如何使游戲AI更加智能、類人化。

·7.8萬字

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ChatGPT寫作超簡單

本書基于AIGC（生成式人工智能）應用ChatGPT，結合作者十多年的寫作經驗，詳細介紹了使用ChatGPT寫作的流程、方法和技巧，旨在幫助讀者快速掌握如何使用ChatGPT創作內容。本書分為3個部分：一是ChatGPT寫作提示，涵蓋選題、生成大綱、指定風格、指定角色、收集素材、生成標題、生成段落、生成摘要、仿寫、寫開頭、寫結尾、審校文章等任務；二是使用ChatGPT進行完整文章寫作的方法，包括全包式ChatGPT寫作、半包式ChatGPT寫作、零工式ChatGPT寫作；三是人工編輯ChatGPT生成的內容。另外，本書還介紹了如何利用ChatGPT快速生成文章、ChatGPT寫作的常見問題等內容。本書提供實用的技巧、竅門和常見問題的解決方案，書末還有64例提示模板供讀者直接使用，實操性強，適合所有想高效應對文字類工作的職場人、創業人及其他想提升內容產出效率的創作者。

·11.2萬字

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深度學習與神經網絡

神經網絡與深度學習是人工智能研究的重要領域，是機器學習的重要組成部分。人工智能是研究理解和模擬人類智能、智能行為及其規律的科學。本書緊緊圍繞神經網絡和深度學習的基礎知識體系進行系統的梳理，力求從基礎理論、經典模型和前沿應用展開論述，便于讀者能夠較為全面地掌握深度學習的相關知識。全書共16章。第1章是緒論，簡要介紹人工智能、機器學習、神經網絡與深度學習的基本概念及相互關系，并對神經網絡的發展歷程和產生機理進行闡述；第2章介紹神經網絡的基本神經元模型、網絡結構、學習方法、學習規則、正則化方法、模型評估方法等基礎知識；第3～8章介紹多層感知器神經網絡、自組織競爭神經網絡、徑向基函數神經網絡、卷積神經網絡、循環神經網絡、注意力機制與反饋網絡；第9章介紹深度學習網絡優化的相關內容；第10～13章介紹受限玻爾茲曼機和深度置信網絡、棧式自編碼器、生成對抗網絡和圖神經網絡；第14章介紹深度強化學習；第15章介紹深度學習的可解釋性；第16章介紹多模態預訓練模型。深度學習是源于對含有多個隱藏層的神經網絡結構進行的研究，以便建立和模擬人腦的學習過程。本書整理了人工神經網絡從簡單到復雜的模型，歸納和總結了神經網絡的理論、方法和應用實踐。本書可以作為高等院校人工智能及相關專業或非計算機專業的參考用書，也可以作為人工智能領域的科技工作者或科研機構工作人員的參考用書。

·20萬字

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情感計算

在人工智能的研究中，既包括對于人類理性思維的模擬，還包括對人類感性思維的計算。本書重點講述的文本情感分析技術就屬于后者。該技術源于自然語言處理領域，但也有別于一般的自然語言處理任務。文本情感分析面向的處理對象是社交媒體中產生的用戶評論文本，該文本的特點是帶有大量的用戶主觀情感信息，因此該技術的核心是通過自動分析評論文本來進行情感的理解。文本情感分析技術已有20余年的研究歷史，凝聚成了多項研究任務和實用技術，已應用于輿情分析、電子商務等領域，具有重大的社會價值和商業價值。本書介紹的知識點包括文本情感分析的基礎理論和資源、核心任務，以及上層應用三大部分。在文本情感分析的基礎理論和資源部分，該書將講述基于深度學習的情感表示方法，以及語料、詞典和相關評測等資源；在文本情感分析的核心任務部分，該書將講述文本情感分類、情感信息抽取、隱式情感、多模態情感等若干核心任務；在文本情感分析的上層應用部分，該書將講述觀點分析、情感文摘等典型應用。

·23.3萬字

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大模型實戰：微調、優化與私有化部署

本書深入淺出地介紹了現代大型人工智能（ArtificialIntelligence，AI）模型技術，從對話機器人的發展歷程和人工智能的理念出發，詳細闡述了大模型私有化部署過程，深入剖析了Transformer架構，旨在幫助讀者領悟大模型的核心原理和技術細節。本書的講解風格獨樹一幟，將深奧的技術術語轉化為簡潔明了的語言，案例敘述既嚴謹又充滿趣味，讓讀者在輕松愉快的閱讀體驗中自然而然地吸收和理解AI知識。本書提供完整的代碼示例，可幫助讀者將抽象的理論知識轉化為手頭的實際技能。本書不僅理論知識豐富，實戰案例更能幫助讀者在專業領域內高效地應用AI技術。

·15.8萬字

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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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AI商業進化論：“人工智能+”賦能新質生產力發展

本書以“人工智能（ArtificialIntelligence，AI）+”為主題，探討了AI如何賦能千行百業，促進各類先進生產要素向發展新質生產力集聚。本書共7章，主要介紹了新質生產力之問，AI之問，AI顧問實踐：人類的“輔導員”，AI助手實踐：人類的“副駕駛”，智能體實踐：人類的“AI代理人”，用尺度定律推演未來，新質生產關系與AI倫理觀等內容。本書基于國內多行業、多領域應用“AI+”已取得明顯收益的項目的一手材料展開深入分析，為讀者充分展現AI如何幫助人類提升效率和改變生活方式，并引發讀者對AI如何塑造人類未來的思考。本書適合各行業讀者了解AI領域的發展現狀與前景，也適合作為高校AI通識課程的教材或參考讀物。

·13.7萬字

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AI大模型企業落地指南

隨著人工智能（AI）技術的迅猛發展，大模型技術已成為推動各行各業變革的重要力量。為了幫助企業管理者和技術人員更好地理解和應用這一前沿技術，本書精心編排多個篇章，從基礎概念到實戰應用，全面系統地介紹AI大模型的相關知識。概念普及篇（第1~2章）簡要概述人工智能與大模型的基本概念及其對社會經濟的廣泛影響。企業落地準備篇（第3~4章）介紹企業大模型應用落地的常見形式，評估AI能力邊界，解析大模型落地的必備要素，梳理公司已有的業務鏈條，尋找AI落地場景，并細化落地方案。企業落地步驟篇（第5章）聚焦大模型具體落地步驟以及大模型安全、算法備案和內容版權等相關內容。大模型原理篇（第6~7章）深入剖析大模型等的基礎原理和應用原理，旨在提升模型性能。應用開發篇（第8~9章）通過豐富的實戰案例生動展示大模型在企業中的實際應用效果。未來展望篇（第10章）預測AI技術的發展趨勢，并深入分析這些趨勢對社會經濟產生的深遠影響，為企業決策者提供前瞻性的思考角度。

·14萬字

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DeepSeek超簡單入門：從小白到AI達人

本書由多位AI應用領域的KOL聯袂推薦，資深AI專家聯合撰寫，所有內容經過作者實踐驗證，是理解和應用DeepSeek技術的絕佳指南。本書共10章，全面介紹了DeepSeek這一AI技術，從初識DeepSeek到快速上手，再到它在不同領域的廣泛應用，為讀者提供了一條從理論到實踐的完整路徑。第1章深入解析DeepSeek的核心特點，包括其作為中國AI領跑者的技術優勢、透明化的思考能力以及開源免費的前沿成果。第2章詳細指導讀者如何注冊賬號、安裝應用并熟悉界面功能，同時對比不同版本的使用場景，幫助用戶快速掌握DeepSeek的基本操作。第3～8章分別探討了DeepSeek在寫作、企業辦公、數據分析、自媒體內容創作、數字人營銷及教育領域的實際應用，展示了其如何通過智能化手段提升工作效率、優化內容創作、賦能教育創新以及推動行業變革。第9章介紹了DeepSeek的私有化部署方案，為企業用戶提供定制化解決方案。第10章展望了DeepSeek的未來發展趨勢，從技術演進到全球化布局，再到倫理挑戰與行業應用，揭示了AI技術如何從工具演變為伙伴，深刻影響未來生活與工作。

·10.8萬字

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人工智能實戰進階導引

本書選擇以遮擋人臉識別這一當今世界難題為例，探索人工智能技術實戰進階之路。本書重現了筆者對人臉有無口罩識別、口罩分割提取、遮擋人臉識別等方面的技術探索與實現過程。從視頻圖像的智能分割、圖像區域生長算法設計與實現、智能采集、智能分割、智能變換、智能融合、圖像邊緣智能檢測、圖像非局部均值濾波等角度入手，嘗試了遮擋人臉圖像處理的探索，并最終分別基于MATLAB和Python實現了遮擋人臉識別。本書內容通俗易懂，適用于對人工智能實戰應用感興趣但缺少專業指導的讀者。無論是對遮擋人臉識別技術感興趣的大學生，還是希望向人工智能領域轉型的技術人員，都可以通過本書的指引，輕松完成人工智能實戰進階。

·9.9萬字

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人工智能：人臉識別與搜索

人臉識別是當今的熱門應用領域和研發方向，在安防、金融、公共服務等領域具有十分廣泛的應用。本書全面、系統地介紹“刷臉”背后的技術，包括人臉檢測、人臉識別、人臉關鍵點定位、人臉檢索相關的算法和實現技術。另外，本書還囊括了前沿的、基于深度學習的人臉識別技術（2014—2020年）。本書講解的算法具有前沿性和實用性。通過本書學習，學習人員能夠在3～5個月內系統地了解、掌握人臉檢測、人臉識別、人臉關鍵點定位、人臉檢索的算法原理與實戰技術。

·7.9萬字

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人工智能數據處理

本書是大數據處理的基礎教材。從介紹基礎的大數據采集開始，關注數據的采集、數據預處理、數據的可視化、數據的標注，以及大數據的相關應用等大數據的處理知識。其中，既包括文本或數值相關數據的處理，也包括對圖片這樣的非結構化數據的梳理。知識內容涵蓋面較為廣泛。本書以項目制的方式編寫，淺顯易懂，可以讓沒有相關經驗的讀者，比如高職高專的人工智能相關專業的學生，在短時間內了解人工智能數據處理相關知識，并在各自的領域提高工作效率和產出。

·5.8萬字

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跨數據中心機器學習：賦能多云智能數算融合

本書基于作者多年的研究成果，詳細介紹了跨數據中心機器學習的訓練系統設計和通信優化技術。本書面向多數據中心間的分布式機器學習系統，針對多數據中心間有限的傳輸帶寬、動態異構資源，以及異構數據分布三重挑戰，自底向上討論梯度傳輸協議、流量傳送調度、高效通信架構、壓縮傳輸機制、同步優化算法、異構數據優化算法六個層次的優化技術，旨在提升分布式機器學習系統的訓練效率和模型性能，突破跨數據中心機器學習的通信瓶頸和數據壁壘，實現多數據中心算力和數據資源的高效整合。

·13.5萬字

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從深度學習到圖神經網絡：模型與實踐

近年來，深度學習在人工智能的發展過程中起到了舉足輕重的作用，而圖神經網絡是人工智能領域的一個新興方向，被稱為圖上的深度學習。本書詳細介紹了從深度學習到圖神經網絡的基礎概念和前沿技術，包括圖上的深度學習、圖神經網絡的數學基礎、神經網絡學習與算法優化、深度學習基礎、神經網絡中的表示學習、面向圖數據的嵌入表示、初代圖神經網絡、空域及譜域圖卷積神經網絡等內容。為增強可讀性，本書敘述清晰、內容深入淺出、圖文并茂，力求降低初學者的學習難度。本書既可作為人工智能領域研究和開發人員的技術參考書，也可作為對圖上的深度學習感興趣的高年級本科生和研究生的入門書。

·17.1萬字

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人工的你：人工智能與心智的未來

在《人工的你》一書中，作者認為人工智能不可避免會將智能的發展引向新的方向，但如何規劃一條合理的前進路線則取決于我們。隨著人工智能技術不僅向內發展重塑大腦，同時向外發展創造出機器心智的可能性，我們必須提高警惕。智人作為心智的設計者，以后將會擺弄的一些“工具”是自己并不理解使用方法的：自我、心智，還有意識。作者論證的是，如果沒有充分掌握這些實體的本性，那么這可能會給人工智能和大腦增強技術的應用埋下禍根，會帶來有意識存在的死亡或者苦難。要獲得繁榮發展，我們必須掌握算法深處潛藏的哲學問題。

·8.7萬字

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自動駕駛算法與芯片設計

目前自動駕駛的一個發展趨勢就是智能化。隨著人工智能的飛速發展以及各種新型傳感器的涌現，汽車智能化形成趨勢，輔助駕駛功能的滲透率越來越高。這些功能的實現需要借助于攝像頭、雷達、激光雷達等新增的傳感器數據，其中視頻處理需要大量并行計算。然而，傳統CPU算力不足，而DSP擅長圖像處理，對于深度學習卻缺乏足夠的性能。盡管GPU擅長訓練，但它過于耗電，影響汽車的性能。因此，本書著眼于未來，認為定制化的ASIC必將成為主流。本書以自動駕駛的芯片設計為最終目標，來論述設計一個面向未來的自動駕駛SoC芯片的學術支撐和工程實踐。本書共13章。其中第1章主要介紹自動駕駛目前遇到的挑戰和研究方向。第2～6章重點講述環境感知以及規劃控制方面的算法設計；第7～10章重點講述深度學習模型的優化和深度學習芯片的設計；第11章和第12章重點講述具有安全功能的自動駕駛軟件架構設計；第13章介紹5G車聯網。

·15.7萬字

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用ChatGPT輕松玩轉機器學習與深度學習

本書共14章，主要內容包括探索性數據分析、有監督學習（線性回歸、SVM、決策樹等）、無監督學習（降維、聚類等），以及深度學習的基礎原理和應用等。

·18萬字

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機器學習中的概率思維

本書深入剖析機器學習中的概率思維，從基礎理論出發，結合經典案例，闡述如何將概率思維巧妙地應用于機器學習算法，幫助讀者理解數據背后的規律與不確定性。除引言外，全書內容分為5章，包括貝葉斯定理中的概率思維、樸素貝葉斯算法中的概率思維、極大似然估計和最大后驗估計、貝葉斯網絡、馬爾可夫鏈和隱馬爾可夫模型。本書適合機器學習領域的工程師、研究員閱讀，也可作為計算機科學、統計學、電子工程、計量經濟學等領域的技術人員的參考用書。

·2.5萬字

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人工智能

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人工智能：從科幻中復活的機器人革命