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《高性能超標量CPU：微架構剖析與設計》基于當前主流的高性能CPU設計規格，全面介紹了高性能超標量CPU微架構的設計，并做出對應的分析。主要內容包括業界主流高性能處理器架構及超標量流水線背景知識（第1章）；CPU前端，包括指令提取單元、分支預測單元、指令譯碼單元的設計和優化，以及指令緩存的相關設計（第2、3章）；分支預測單元的原理、設計和優化，寄存器重命名與發射隊列的原理和設計（第4、5章）；執行單元與浮點運算單元的設計實現（第6、7章）；訪存單元與數據緩存設計（第8章）；重排序緩沖的原理及設計（第9章）；IntelP6CPU微架構設計實例（第10章）。微架構設計對應于指令的生命周期，為讀者提供直觀和清晰的視角，便于讀者對高性能CPU設計深入理解。《高性能超標量CPU：微架構剖析與設計》可作為從事高性能CPU相關研發工作專業人員的參考書，或用作高等院校計算機及集成電路相關專業研究生和高年級本科生的教學參考用書，也可供對CPU設計感興趣的讀者閱讀。

·16.1萬字

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MindSpore科學計算

本書全面、系統地探討科學計算的背景、機器學習的重要性以及昇思MindSpore框架在科學計算中的廣泛應用。科學計算作為一門交叉學科，融合了數學、計算機科學與技術等領域的專業知識，在現代科學研究和工程實踐中起著關鍵作用。本書以MindSpore為平臺，深入研究這一全場景AI框架在科學計算中的探索與實踐，通過對基礎理論、行業應用和實際案例的詳細介紹，為讀者提供全方位的學習和參考資料。全書共8章，首先詳細介紹科學計算的基礎理論，包括數學模型、算法原理等，為讀者打下堅實的理論基礎。然后，通過MindSpore在電磁學、生物計算、流體力學、氣象學、材料化學及量子計算等領域的實際案例，幫助讀者深刻理解MindSpore在現實場景中的應用，為未來的科學計算實踐提供實際的指導和參考。本書不僅適合AI、智能科學與技術、計算機科學與技術、電子信息工程、自動化等相關專業的本科生和研究生閱讀，也可為軟件開發工程師和科研人員提供深入了解MindSpore框架及其實踐的豐富資料。

·15.7萬字

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機器學習編程：從編碼到深度學習

本書從一個完全不了解機器學習的程序員的視角出發，通過一系列生動有趣的具體應用實例，運用詼諧的語言以循序漸進的方式比較系統地介紹機器學習的本質思想、基本理論和重要算法，比較細致地剖析線性模型、感知機模型、淺層神經網絡、深度神經網絡的設計原理與編程方法，引導讀者親自動手從零開始打造和完善機器學習的底層代碼，逐步消除對機器學習算法原理的認知盲點，讓廣大初學者能夠較為輕松地掌握機器學習和深度學習的基本理論和編程技術。本書是從零基礎初學者的思維角度編寫的，適合作為智能科學與技術、數據科學與大數據技術、計算機科學與技術以及相關專業的本科生或研究生的機器學習入門教材，也可供工程技術人員和自學讀者學習參考。

·15.6萬字

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大模型工程化：AI驅動下的數據體系

大模型在眾多領域得到了廣泛應用，促進了AI技術的整合和創新。然而，在實際應用過程中，直接將大模型應用于特定行業常常難以達到預期效果。本書詳細闡述如何在游戲經營分析場景中利用大模型實現數據體系的建設。本書分為6個部分，共16章。第1部分主要介紹大模型技術的發展與應用，從大模型的發展現狀展開，重點介紹大模型與數據體系的相關知識。第2部分主要介紹大模型下的關鍵基礎設施，涵蓋湖倉一體引擎、湖倉的關鍵技術、實時數據寫入和高效數據分析等內容。第3部分主要介紹大模型下的數據資產，圍繞數據資產重塑、數據資產標準、數據資產建設、數據資產運營展開。第4部分主要介紹自研領域大模型的技術原理，涵蓋領域大模型的基礎、需求理解算法、需求匹配算法、需求轉譯算法等內容。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、技術籌備、建設要點、安全策略等內容。第6部分介紹大模型在游戲領域的應用，通過游戲領域的經營分析案例，系統地闡述如何實現業務需求。本書適合致力于大模型技術應用的數據工程師閱讀，也適合尋求AI自動化編程解決方案的軟件開發者閱讀，還適合希望利用AI提升業務效率的企業決策者閱讀。

·15.6萬字

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深度學習入門與實踐

大約在一百年前，電氣化改變了交通運輸行業、制造業、醫療行業、通信行業，如今AI帶來了同樣巨大的改變。AI的各個分支中發展最為迅速的方向之一就是深度學習。本書主要涉及以下內容：第1部分是神經網絡的基礎，學習如何建立神經網絡，以及如何在數據上面訓練它們。第2部分進行深度學習方面的實踐，學習如何構建神經網絡與超參數調試、正則化以及一些高級優化算法。第3部分學習卷積神經網絡(CNN)，以及如何搭建模型、有哪些經典模型。它經常被用于圖像領域，此外目標檢測、風格遷移等應用也將涉及。最后在第4部分學習序列模型，以及如何將它們應用于自然語言處理等任務。序列模型講到的算法有循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）、注意力機制。

·15.2萬字

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Prompt魔法：提示詞工程與ChatGPT行業應用

這是一本能指引我們每個人贏在AI時代的著作，它將教會我們在各種場景中熟練使用ChatGPT等AI工具和編寫提示詞，大幅提升我們的工作效率，讓我們實現AI普惠，成為AI高手。本書的幾位作者都是AI領域的技術專家和應用布道者，本書是他們豐富實踐經驗的總結。閱讀本書，你將獲得以下知識和技能：認識AICC將給社會和個體帶來的深刻影響及其背后的本質，包括AIGC如何引發生產效率革命、如何重新定義腦力勞動、如何調整社會分工、如何重新分配社會價值等；ChatGPT/GPT-4、文心一言、Midjourney、StableDiffusion、DALL·E3等主流AIGC工具的配置、使用和選型；提示詞（Prompt）編寫的入門指南、基本原則、黃金公式和進階技巧；AIGC輔助文案寫作、文稿翻譯、數據分析、郵件撰寫、PPT制作、工作總結、知識整理、圖片生成等；程序設計、藝術設計、游戲開發與設計、自媒體、市場營銷、產品和運營、金融、教育、科研、咨詢、學習等10余個行業和領域的AIGC應用場景和提示詞寫作技巧；用好AI工具，成為AI時代的超級個體。全書有200余個案例，200余個提示詞模版，人人一看就懂，一學就會。

·14.8萬字

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深度學習：卷積神經網絡從入門到精通

本書專注討論深度學習中應用非常廣泛的模型——卷積神經網絡，該模型特別適用于圖像分類和識別、目標分割和檢測以及人工智能游戲方面，受眾對象包括計算機、自動化、信號處理、機電工程、應用數學等相關專業的研究生、教師以及算法工程師和科研工作者。本書的最大特色是對卷積神經網絡進行由淺入深的分類描述，依次包括：現代雛形、突破模型、應變模型、加深模型、跨連模型、區域模型、分割模型、特殊模型、強化模型和頂尖成就。這種分類框架是在模型概述和預備知識的基礎上逐步展開的，既方便讀者入門學習，又有助于讀者深入鉆研。

·14.8萬字

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區塊鏈實戰

本書全景式地描述了互聯網前沿技術——區塊鏈，分別從區塊鏈的起源、區塊鏈在全球各個國家的發展現狀、區塊鏈的四大核心技術、基于區塊鏈底層技術的數字貨幣發展現狀等角度進行描述。另外，為了更好地理解區塊鏈，本書講述了區塊鏈在數字貨幣領域、金融領域、物聯網領域、大數據領域、醫療領域、教育領域、公證領域等七個領域的應用。區塊鏈是一場技術革命。在不久的將來，我們會看到區塊鏈與傳統行業的直接較量。而且這是一場不同層面的競爭，傳統行業被新技術取代已成必然趨勢。所以在一切還未發生之前，關注區塊鏈、參與區塊鏈、應用區塊鏈是至關重要的。通過閱讀本書，讀者只需要花費一周的時間就可以理解區塊鏈是什么以及它能干什么，并且理解區塊鏈在各個領域的價值所在。

·14.5萬字

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AI落地：讓人工智能為你所用

面對人工智能（AI）這一技術名詞和概念，你是否以為它門檻高、特復雜、難以落地？面對人工智能產品爆發式涌現，你是否擔心它會奪走你的工作，進而產生恐慌和憂慮？面對日常見到的“人工智障”工具，你是否對人工智能產生過質疑？進入人工智能時代，你能夠做什么？需要掌握哪些技能？如何讓技術為自己服務？本書結合人工智能落地的方法和案例，采用通俗易懂的語言，為你揭開人工智能的面紗，教你尋找在生活中、工作中適合人工智能落地的場景，以及評價其價值的方法，助你實現降本增效的目標。書中不僅將算法原理和思維融入日常熟知事物做對比，以便讓你了解技術，還總結了人工智能落地的步驟和評估方法來幫助讀者找到人工智能落地潛在的機會，使讀者能夠在閱讀完本書內容后，對于人工智能的應用場景及如何實際操作成功落地部署有一定的了解。此外，閱讀本書，讀者還可以了解目前人工智能技術的局限及后續的技術發展方向。本書適合正在或希望從事人工智能產品設計和運營的人員、與人工智能相關的技術人員、想認識和充分了解人工智能發展的人員閱讀。關注作者公眾號：AI落地方法論，獲得課程、AI體驗工具。

·14.3萬字

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大模型應用開發：動手做AI Agent

人工智能時代一種全新的技術——Agent正在崛起。這是一種能夠理解自然語言并生成對應回復以及執行具體行動的人工智能體。它不僅是內容生成工具，而且是連接復雜任務的關鍵紐帶。本書將探索Agent的奧秘，內容包括從技術框架到開發工具，從實操項目到前沿進展，通過帶著讀者動手做7個功能強大的Agent，全方位解析Agent的設計與實現。本書最后展望了Agent的發展前景和未來趨勢。本書適合對Agent技術感興趣或致力于該領域的研究人員、開發人員、產品經理、企業負責人，以及高等院校相關專業師生等閱讀。讀者將跟隨咖哥和小雪的腳步，踏上饒有趣味的Agent開發之旅，零距離接觸GPT-4模型、OpenAIAssistantsAPI、LangChain、LlamaIndex和MetaGPT等尖端技術，見證Agent在辦公自動化、智能調度、知識整合以及檢索增強生成（RAG）等領域的非凡表現，攜手開啟人工智能時代的無限可能，在人機協作的星空中共同探尋那顆最閃亮的Agent之星！

·14萬字

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大數據智能核心技術入門：從大數據到人工智能

本書跟從大數據和人工智能應用的融合之路，通過分析和解讀整個數據驅動智能核心技術，希望能給讀者提供一個大數據智能核心技術體系的入門學習和應用參考指南。本書前半部分內容重在核心技術解讀：包括大數據智能的概論、大數據智能核心技術體系的多維解讀、深度學習關鍵技術要點的分析，大數據智能應用三段論和敏捷大數據方法論的提出等內容。后半部分內容重在應用實踐的探討，深入分析了當前大數據智能獨角獸Palantir、AlphaGo、Watson等核心產品和技術，并從個人學習到工程實踐，從企業應用到政府治理，從業務理解到技術選型等多個層面，逐一解讀大數據智能技術在學習、應用過程中面臨的關鍵問題、陷阱，并給出參考意見。本書通過核心技術解讀幫助讀者學習、理解、應用大數據智能，具有重要的參考價值。本書適合的讀者包括關注大數據和人工智能相關技術領域的在校學生、個人學習者和研發工程師、技術主管、企業高管、政府管理人員等。

·13.9萬字

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AIGC+智慧教育：Web 3.0時代的教育變革與轉型

隨著Web3.0時代的來臨，我國教育領域迎來了一場全面而深刻的變革——AIGC、ChatGPT、大數據、云計算、物聯網、數字孿生、元宇宙等新興技術與教育行業的融合程度日益加深，AI驅動的教育新形態、新模式、新產品不斷涌現，數字化、網絡化、智能化逐漸成為引領我國教育變革與轉型的重要方向。本書立足于全球范圍內智慧教育領域的實踐經驗與前沿趨勢，全面闡述AIGC、ChatGPT、元宇宙、數字孿生等新興技術在教育領域的融合與創新應用，內容涵蓋遠程教育、虛擬課堂、個性化學習、VR沉浸式教學、自動化教育評測、智能化教學決策、智慧校園管理等新型教育模式與玩法，并前瞻性地提出數字化時代教師數字能力培養的對策建議，試圖為讀者描繪一幅Web3.0時代的未來教育新圖景。

·13.8萬字

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突破邊界：AI大模型驅動數智化能力變革

數智化能力的演進發展正在對個人、企業、社會、國家產生革命性影響。數智化能力將成為企業最重要的生產資料、最寶貴的物質財富、最有效的競爭手段。本書對某電信運營商AI大模型體系內涵、合作生態和重點開放能力進行了闡釋，介紹了AI大模型在企業發展中的應用，從企業能力建設的角度，分析它帶來的機遇與挑戰，并提供一系列戰略建議和實踐案例。同時，本書介紹了數智化能力演進過程，重點展示了業務能力、數據能力、技術能力等數智化能力的典型應用場景，并提出了數智化能力的規劃建設方法，對處于數字化轉型中的企業具有參考價值。

·13.7萬字

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MXNet深度學習實戰

本書是從一名算法工程師的角度出發介紹算法實現，整體上偏基礎和細節，能夠幫助入門者少走彎路。隨著這幾年深度學習的快速發展，眾多深度學習框架對各類接口的封裝都很完善，使用起來非常方便，但是部分深度學習入門者僅僅停留在跑通demo卻不理解細節內容的層面，這也常常被人調侃有些浮躁，通過本書，筆者希望讀者不僅能夠靈活調用這些接口實現算法，而且能夠理解這些接口的內在含義，不斷夯實自己的算法基礎。

·13.6萬字

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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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從零開始：機器學習的數學原理和算法實踐

零基礎讀者應如何快速入門機器學習？數學基礎薄弱的讀者應如何理解機器學習中的數學原理？這些正是本書要解決的問題。本書從數學基礎知識入手，通過前3章的介紹，幫助讀者輕松復習機器學習涉及的數學知識；然后，通過第4-第13章的介紹，逐步講解機器學習常見算法的相關知識，幫助讀者快速入門機器學習；最后，通過第14章的綜合實踐，幫助讀者回顧本書內容，進一步鞏固所學知識。《機器學習的數學原理和算法實踐》適合對機器學習感興趣但數學基礎比較薄弱的讀者學習，也適合作為相關專業的學生入門機器學習的參考用書。

·13.5萬字

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智能計算系統實驗教程

本書是《智能計算系統》的配套實驗教程，結合智能計算系統的軟硬件技術棧設計了基于通用CPU平臺和深度學習處理器平臺的分階段實驗和綜合實驗。其中，分階段實驗以風格遷移作為驅動范例，包括算法實驗（第2～3章）、編程框架實驗（第4章）、智能編程語言實驗（第5章）、深度學習處理器運算器設計實驗（第6章）。通過完成分階段實驗，讀者可以開發出一個可完成圖像風格遷移任務的智能計算系統。綜合實驗（第7章）包括目標檢測、文本檢測、自然語言處理等不同應用領域的實驗，可以幫助讀者鞏固對軟硬件技術棧相關知識的系統理解，讓讀者了解不同應用領域對智能計算系統的需求。本書適合作為高等院校人工智能及相關專業的教材，以及相關領域從業人員的參考書。作者團隊還為本書設計了一款配套的游戲，利用游戲中的“稠密獎勵”“即時獎勵”和“體系性獎勵”等機制來提升讀者的學習熱情。

·13.4萬字

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元宇宙中的硬科技

本書從元宇宙的起源和現實應用場景出發，基于元宇宙的“BIGCHINA”技術框架，為讀者依次揭開元宇宙背后八大硬科技——區塊鏈（Blockchain）技術、交互（Interactivity）技術、通信技術（CommunicationTechnology，5G、6G）、云和邊緣計算（CloudandEdgeComputing）技術、高性能計算和量子計算（High-PerformanceComputingandQuantumComputing）技術、物聯網和機器人（IoTandRobotics）技術、網絡（Network）技術、人工智能（ArtificialIntelligence）技術的神秘面紗。本書將上述八大支撐技術與元宇宙中的諸多實際和潛在應用相結合，生動地繪制出一幅元宇宙的“技術圖譜”，為想要了解元宇宙及其背后核心技術的讀者提供有趣的科普閱讀體驗。此外，本書在一定程度上突破了從單一技術視域分析元宇宙的局限，對讀者了解當前元宇宙技術整體發展現狀和未來趨勢有一定的借鑒意義。

·13.1萬字

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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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代數大腦：揭秘智能背后的邏輯

本書英文版出版至今已近20年，但關于大腦究竟如何工作的問題至今仍無答案，而符號主義（認為大腦是類似于計算機的加工符號的機器）與聯結主義（認為大腦是并行運轉的大型神經網絡）之間的爭論也從未停息。本書分析了聯結主義模型和符號加工模型在計算方面的優勢和劣勢，關注不同聯結主義模型之間的差異以及特定模型與符號加工的特定假設之間的關系，并圍繞多層感知器展開討論。書中的觀點在今天依然頻繁成為學術討論的焦點，并為認知科學、人工智能、深度學習等領域的未來研究指明了可能的方向。