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機械制造業智能工廠規劃設計

本書針對機械工業兩化融合的發展現狀及存在的問題，提出機械制造業智能工廠規劃設計通則和總體框架。單元技術包括智能設計、智能產品、智能經營、智能服務、智能生產、智能決策6個部分，每個部分闡述了現狀、問題、設計目標、總體框架、主要內容、智化的要素、集成接口等。在大數據應用方面，結合智能決策，介紹了大數平臺結構及其在機械制造業中的應用。作者針對智能制造的若干模糊認闡述了自己的觀點，并結合即將發布的國家標準《信息化和工業化融合管理體系要求》《信息化和工業化融合管理體系基礎和術語》《信息化和工業化融合管理體系實施指南》3個文件，介紹了企業如何構建信息化和工業化融合的管理體系，保證智能工廠建設順利進行。

·10.1萬字

寧夏無人機遙感監測理論與實踐

本書從三個層面全面介紹了無人機的發展歷程、功能特點、應用領域、創新成果及前景展望以及寧夏無人機的應用情況。

大模型實戰：從零實現RAG與Agent系統

本書深入探討了RAG技術體系及其應用，內容涉及從基礎概念到高級應用的各個方面。首先，解構了大模型應用的基本模式與局限性，并引入RAG作為增強生成能力的一種方法，講解了RAG的核心概念、組成結構及應用場景，還涵蓋了RAG的基礎、高級、模塊化和智能體形式的技術體系。其次，以LlamaIndex為工具，展示了如何實現RAG，包括提示詞設計、文檔與索引創建、上下文檢索及查詢引擎構建等具體步驟。最后，介紹了基于RAG構建文檔聊天助手、多模態內容解析器、數據庫檢索器、知識圖譜系統、工作流引擎及多Agent系統的實踐案例，每個案例均包含技術細節與實現效果演示。本書適合人工智能領域的開發者、研究人員，以及自然語言處理、知識圖譜、智能客服等專業人士閱讀。

深度學習與計算機視覺：項目式教材

本書基于國產自主可控龍芯處理器，系統地介紹計算機視覺領域的基本理論與實踐，并結合當前主流的深度學習框架和龍芯平臺以項目式教學的形式講述任務的實施。本書主要包括OpenCV基礎功能實戰、深度學習框架的部署、計算機視覺技術基礎知識、圖像分類網絡的部署、目標檢測網絡的部署、圖像分割網絡的部署、龍芯智能計算平臺模型的訓練和龍芯智能計算平臺的推理部署等內容。通過閱讀本書，讀者能夠了解和掌握深度學習在計算機視覺中的應用，并基于國產自主可控龍芯處理器進行工程實踐。本書適合深度學習與計算機視覺領域的從業者、深度學習與計算機視覺的愛好者閱讀，也可作為高等院校計算機相關專業的教材。

生成對抗網絡入門指南（第2版）

生成對抗網絡毫無疑問是當今熱門的人工智能技術之一，曾被美國《麻省理工科技評論》評選為“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12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文本到圖像的生成、圖像到圖像的生成、離散數據的生成以及當前前沿的高質量生成技術，結尾總結了目前生成對抗網絡在行業應用中的研究與發展。希望本書能夠幫助廣大讀者跟上新技術的前沿，成為人工智能時代的先行者。

移動機器人原理與設計（原書第2版）

本書介紹設計移動機器人的不同工具和方法，主要內容包括三維建模、反饋線性化、無模型控制、導引、實時定位、辨識、卡爾曼濾波器和貝葉斯濾波器等，涵蓋執行器、傳感器、導航和控制理論等方面。相比上一版，本版新增了貝葉斯濾波器的內容，在線性和高斯情況下，貝葉斯濾波等價于卡爾曼濾波，了解貝葉斯濾波有助于讀者更好地學習卡爾曼濾波。

智能制造：AI落地制造業之道

本書從人工智能技術的演進和發展，人工智能技術體系，人工智能技術角度，闡述在機電產品、研發設計、經營管理、生產制造、客戶服務、經營決策中的應用，制造業企業實施人工智能的策略等。為人工智能技術在制造業中的應用落地給出一些方向和建議。

深度學習時代的計算機視覺算法

本書著重闡述了深度學習時代的計算機視覺算法的工作原理，首先對深度學習與計算機視覺基礎進行了介紹，之后對卷積神經網絡結構的演化過程，以及基于深度學習的目標檢測算法、圖像分割算法、人體姿態估計算法、行人重識別與目標跟蹤算法、人臉識別算法以及圖像超分辨率重建方法進行了介紹。本書系統講解了在日常生活和工作中常見的幾項計算機視覺任務，并著重介紹了在當今深度學習時代，這些計算機視覺任務是如何工作的，可使讀者快速了解這些算法原理，以及其相互之間的關系。本書適合高年級本科生、研究生、教師，以及對人工智能或計算機視覺算法感興趣的工程技術人員閱讀。

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。

機器視覺入門與實戰：人臉識別與人體識別

這是一本系統講解人臉識別和人體姿態識別技術、算法和應用的實戰性著作，是作者團隊多年研究成果和實踐經驗的總結。既有業界成熟的技術和算法，又有行業的新熱點和新趨勢。通過本書，讀者將能輕松掌握如下知識：機器視覺的概念以及索引技術，包括向量空間索引和度量空間索引；人臉識別技術，以及人臉檢測算法、人臉對齊算法、人臉特征提取算法；面向人臉檢索的高維空間快速索引技術；人體姿態識別技術、目標檢測算法以及算法的性能評測；面向嵌入式設備的人臉識別技術與算法，輕量級的人臉識別技術與算法，以及面向ARM設備的人臉精準識別方法VMFace；人臉識別、人體姿態識別相關技術和算法在門禁、安防和運動訓練等場景的應用。

TensorFlow知識圖譜實戰

大數據時代的到來，為人工智能的飛速發展帶來前所未有的數據紅利。在大數據的“喂養”下，大量知識不斷涌現，如何有效地發掘這些知識呢？知識圖譜橫空出世。本書是一本講解如何使用TensorFlow2構建知識圖譜的入門教程，引導讀者掌握基于深度學習的知識圖譜構建概念、理論和方法。本書分為13章：第1章從搭建環境開始，包含TensorFlowCPU版本和GPU版本的安裝，并通過一個知識圖譜的例子引導讀者開始學習；第2~4章介紹TensorFlowAPI的使用；第5章是DatasetAPI，學習使用原生API處理數據的方法；第6~8章是實戰準備部分，介紹ResNet模型、詞嵌入（wordembedding）模型、情感分類；第9~10章在“注意力模型”基礎上搭建了“編碼器模型”；第11~13章搭建了知識圖譜聯合抽取模型，利用本書所學知識實戰知識圖譜的搭建過程和性能提升方案。本書內容詳盡、示例豐富，適合作為知識圖譜和深度學習讀者的參考書，同時也適合開設人工智能專業的大中專院校師生閱讀，還可作為高等院校計算機及相關專業教材使用。

云計算：在智能交通系統中的應用

本書首先在分析國內外智能交通系統建設現狀的基礎上，提出了智慧交通云的概念，并對智慧交通云做了簡要介紹，深入講解了云計算的關鍵技術、智慧交通云的總體框架、智慧交通云的建設內容；然后就智慧交通云的關鍵技術，如基于云計算的交通信息采集與處理、基于云計算的交通控制、基于云計算的交通誘導、基于云計算的交通控制與誘導協同等進行了詳細的論述，最后探討了智慧交通云系統設計的相關問題。本書可供道路交通管理部門、建設部門、科研機構和生產廠家等參考，也可作為交通類、計算機類相關專業本科生、研究生的參考資料。

智能算法理論與實踐

本書主要講述了以智能優化算法與深度學習方法為代表的智能算法在理論與實踐方面的研究案例，這些案例覆蓋了計算機視覺、物流規劃、自然語言處理與軟件工程等熱門領域的應用，還介紹了多目標優化智能算法在軟件配置方面的新應用，最后詳細講解了連接理論研究與應用實踐的計算時間估算方法，為智能算法的應用提供理論支持。本書可以作為高等學校計算機應用技術、軟件工程與人工智能等專業的高級算法課程的教材，也可以作為算法工程師的選讀書籍。

財稅RPA：財稅智能化轉型實戰

這是一本指導財務和稅務領域的企業和組織利用RPA機器人實現智能化轉型的著作。作者基于自身在財稅和信息化領域多年的實踐經驗，從技術原理、應用場景、實施方法論、案例分析4個維度詳細講解了RPA在財稅中的應用，包含大量RPA機器人在核算、資金、稅務相關業務中的實踐案例。幫助企業從容應對技術變革，找到RPA技術挑戰的破解思路，構建財務智能化轉型的落地能力，真正做到“知行合一”。全書共6章：第1章介紹了在數字化轉型的大背景下，財稅部門正在經歷的信息化、自動化、智能化和數字化4項革新；第2章從技術層面講解了RPA的定義、功能、技術特點、應用領域、發展階段和產品架構；第3章從財務機器人選擇的角度講解了財務機器人的應用場景、適用流程、收益和局限性等；第4章系統講解了財稅機器人的整套實施方法論，包括策略與評估、設計與構建、實施與應用、運營與優化4個步驟，以及如何建立RPA卓越中心；第5章通過近10個案例講解了財稅機器人在核算類、資金類、稅務類業務場景中的應用和實施；第6章對未來RPA和AI技術的結合進行了展望，探討了RPA對財務人員的影響。

機器學習公式詳解（第2版）

周志華老師的《機器學習》（俗稱“西瓜書”）是機器學習領域的經典入門教材之一。本書是《機器學習公式詳解》（俗稱“南瓜書”）的第2版。相較于第1版，本書對“西瓜書”中除了公式以外的重、難點內容加以解析，以過來人視角給出學習建議，旨在對比較難理解的公式和重點內容擴充具體的例子說明，以及對跳步過大的公式補充具體的推導細節。全書共16章，與“西瓜書”章節、公式對應，每個公式的推導和解釋都以本科數學基礎的視角進行講解，希望能夠幫助讀者快速掌握各個機器學習算法背后的數學原理。本書思路清晰，視角獨特，結構合理，可作為高等院校計算機及相關專業的本科生或研究生教材，也可供對機器學習感興趣的研究人員和工程技術人員閱讀參考

·9.8萬字

人工智能技術基礎

《人工智能技術基礎》按照人工智能在不同領域的研究特點，通過專項應用來研究相關技術。全書分為11章，第1章介紹人工智能領域的基本概念，第2章說明Python語言編程工具的使用，第3章到第10章分別從應答機器人、物體識別、人臉識別、語音識別、視頻識別、生成對抗神經網絡、無人駕駛、區塊鏈和大數據等方面對人工智能從原理到實戰一步一步進行介紹，第11章提取了部分人工智能方面的面試題，供未來從事人工智能研究工作的讀者參考。無論讀者是否從事計算機相關專業的工作，有沒有過開發的經驗，是否熟悉Python語言，是否想要轉行從事相關的工作，均可通過《人工智能技術基礎》掌握編程的技巧和Python的基本技能。

人工智能硬件電路設計基礎及應用

本書針對人工智能硬件電路設計基礎、著重介紹硬件電路相關的設計知識及SoC設計開發過程中數字前端知識，包括VHDL技術、Verilog技術及HLS技術。同時將開發SoC中常用的模塊作為應用實例進行詳細講解。VHDL技術部分詳細介紹了VHDL語言的背景知識、基本語法結構和VHDL代碼的編寫方法。另外，該部分還加入了基礎電路和簡單系統的設計實例，以及設計共享的內容，以便進行代碼的分割、共享和重用。Verilog技術部分詳細介紹了與VHDL技術部分相對應的內容，以便讀者對照學習。在此基礎上，本書還給出了一些應用實例，為讀者深入研究SoC設計開發提供了具體的系統電路設計和驗證結果。本書還在附錄詳細介紹了Xilinx和AlteraFPGA軟件環境下的操作步驟，以及在遠程服務器環境中使用以上環境的操作步驟。同時附上書中涉及的所有代碼，方便讀者進行復現和二次開發。

ChatGPT進階：提示工程入門

本書共分為9章，內容涵蓋三個層次：介紹與解讀、入門學習、進階提升。第1-2章介紹與剖析了ChatGPT與提示工程，并從多個學科的角度探討了提示工程學科。第3-5章演示了ChatGPT的實際運用，教你如何使用ChatGPT解決自然語言處理問題，并為你提供了一套可操作、可重復的提示設計框架，讓你能夠熟練駕馭ChatGPT。第6-9章講解了來自學術界的提示工程方法，以及如何圍繞ChatGPT進行創新。

深入淺出AI算法：基礎概覽

本書從理論到實踐，循序漸進地介紹了人工智能算法的基礎知識，幫助讀者敲開人工智能算法之門。本書內容共8章，包括算法的歷史背景與基本概念、算法相關的數學基礎知識、信息學算法與數據結構相關的概念與知識，以及業界常用的機器學習算法。同時，本書還介紹了算法工程的組成部分，以及一個典型的算法工程實踐項目，手把手帶領讀者體驗算法的魅力。本書還介紹了人工智能算法的三大研究方向，幫助讀者邁向AI算法的進階學習之路。本書每一章的內容都采用了“總分總”形式，并且在章節末尾提煉出該章的核心關鍵詞，方便讀者進一步查詢回顧。其中，第2章~第7章配有若干代表性的思考題，幫助讀者鞏固章節所學知識。本書適合從事與人工智能相關的工程技術人員和高等院校相關專業的學生，以及在AI領域就業一兩年以內的職場人士閱讀。