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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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MasterCAM造型與仿真加工項目范例

本書通過大量的項目任務驅動，不僅使學生在完成任務的過程中完成知識的建構，以典型引路，舉一反三，深化學生對理論知識的理解，而且使教學內容鮮活而生動，促使學生有效掌握。為此，結合多年的教學改革與實踐，在收集和整理國內外最新教材，調研同類教材使用情況的基礎上，提出本教材的建設計劃。

·7.5萬字

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機·智：從數字化車間走向智能制造

國內第一本有關數字化車間建設的書籍。數字化車間建設是智能制造的基礎與核心，如何建設是企業非常關注的重點，特別是智能背景下的數字化車間方面的書籍現在還沒人出版過，本書將本部分作為重點內容進行闡述。

·19.2萬字

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AI爆款文案：巧用AI大模型讓文案變現插上翅膀

本書通過對10款人工智能應用的介紹及調試，幫助讀者快速掌握人工智能輔助文案變現的方式。本書共10章，分別講解AI智能創作，AI爆款文案寫作工具，人工智能輔助泛流量文案、泛商業文案、私域文案創作，利用人工智能實現文案變現的底層邏輯，以及在今日頭條、百家號、小紅書、知乎等平臺及不同展示形式下進行文案創作的實戰案例等。

·12.2萬字

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人工智能程序員面試筆試寶典

《人工智能程序員面試筆試寶典》是一本講解人工智能面試筆試的百科全書，在寫法上，除了講解常見的面試筆試知識點，還引入了相關示例和筆試題輔以說明，讓讀者能夠更加容易理解。《人工智能程序員面試筆試寶典》將人工智能面試筆試過程中各類知識點一網打盡，在內容的廣度上，通過各種渠道，搜集了近3年來知名IT企業針對人工智能崗位面試涉及的知識點，包括但不限于人工智能、計算機網絡、操作系統、算法等，所選擇的知識點均為企業招聘考查的知識點。在講解的深度上，本書由淺入深分析每一個知識點，并提煉歸納，同時，引入相關知識點，并對知識點進行深度剖析，讓讀者不僅能夠理解這個知識點，還能在遇到相似問題的時候，也能游刃有余地解決。本書對知識點進行歸納分類，結構合理，條理清晰，對于讀者進行學習與檢索意義重大。

·13.5萬字

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生成對抗網絡GAN：原理與實踐

這是一本系統講解GAN理論、模型、常見問題，并為視覺和語音領域的大部分應用場景提供GAN解決方案和綜合實例的著作。作者在人工智能領域積累頗深，這本書得到了前阿里巴巴達摩院華先勝和中國科學院自動化所劉成林的推薦。前4章有針對性地講解GAN的理論，幫助讀者夯實基礎；后8章講解應用，用大量經典的模型和9個案例，為8個應用場景提供了GAN解決方案。第1~4章首先介紹了無監督生成模型、顯式生成模型、以GAN為代表的隱式生成模型等各種生成模型的理論和原理；然后講解了GAN中的目標函數及其數學原理、GAN在訓練中的常見問題和相應解決方案、GAN的評價指標和可視化等；第5~12章分別講解了圖像生成GAN的各類模型與應用、圖像翻譯GAN的各類模型與應用、人臉圖像編輯GAN的各類模型與應用、圖像質量增強GAN的各類模型與應用、三維圖片與視頻生成GAN的各類模型與應用、通用的圖像編輯GAN框架、對抗攻擊以及GAN在其中的應用、GAN在語音信號處理中的實戰應用。全書內容理論體系完善，GAN的目標優化、訓練、評估等內容同類書中極少提及；內容豐富、循序漸進，覆蓋視覺和語音中的絕大部分應用場景；實戰性強，9個綜合案例，提供案例源代碼和解讀，以及實驗數據和實驗結果對比分析；圖文并茂，包含大量原創圖表，可讀性強。

·14.8萬字

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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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Manus實用操作指南：從0到1打造超級智能體

《Manus實用操作極簡入門與指南》是一本為普通用戶設計的AIAgent使用手冊，旨在幫助讀者快速掌握AIAgent的核心功能，提升工作效率。本書從AIAgent的基本概念入手，詳細介紹了AIAgent的自主性、智能性和目標導向性，并通過豐富的實例展示了AIAgent在數據分析、自動化流程、決策支持等領域的強大能力。書中重點介紹了Manus這一新一代通用AIAgent，它不僅能理解用戶的需求，還能自主執行復雜任務，真正實現了從“理解”到“行動”的無縫銜接。通過本書，讀者將學會如何使用Manus自動化重復性工作、構建高效的工作流程，并在復雜決策中獲得智能建議。

·8.9萬字

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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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基于深度學習的目標檢測原理與應用

本書遵循循序漸進、深入淺出的理念，引領讀者夯實相關基礎知識，掌握傳統目標檢測方法，再逐步過渡到深度學習的基本概念及分類用法，進而深入講解目標檢測的兩階段深度學習方法、一階段學習方法，即從以R-CNN為代表的兩階段深度學習方法、以YOLO系列為代表的一階段學習方法等，層層揭開深度學習用于目標檢測的“神秘面紗”，探究其中的奧秘。

·9.1萬字

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深度學習案例精粹

本書主要講述了深度學習中的重要概念和技術，并展示了如何使用TensorFlow實現高級機器學習算法和神經網絡。本書首先介紹了數據科學和機器學習中的基本概念，然后講述如何使用TensorFlow訓練深度學習模型，以及如何通過訓練深度前饋神經網絡對數字進行分類，如何通過深度學習架構解決計算機視覺、語言處理、語義分析等方面的實際問題，最后討論了高級的深度學習模型，如生成對抗網絡及其應用。

·11.9萬字

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Sora AI視頻生成、案例解析與場景應用

本書通過81個官方案例解析、120個知識點梳理，深入淺出介紹了Sora的技術原理、特色功能、創新之處、優勢特點、文案工具、腳本創作、提示詞技巧、繪畫工具、創意應用、變現方式等，幫助讀者一本書全面精通Sora的AI視頻生成技術。10大專題內容、108分鐘視頻，手機掃碼可看精華內容，同時贈送了9大超值資源：74組AI繪畫提示詞、104個效果文件、165頁PPT課件、31集《AI攝影》教學視頻、40集《AI辦公》教學視頻、58集《AI助手》教學視頻、12000多組AI繪畫與短視頻提示詞等，幫助讀者輕松學會人像、動物、電影、動畫、城市、建筑等多種題材的AI視頻效果制作。本書適合的人群：一是對AI繪畫、AI短視頻制作感興趣的讀者，二是短視頻內容創作者或行業工作者。本書也可作為視頻相關培訓機構、職業院校的參考教材。

·6.8萬字

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自然語言表示學習：文本語義向量化表示研究與應用

文本語義向量化表示是指將自然語言編碼為計算機可處理的、蘊含語義特征的向量的過程。在人工智能領域中，語義表示學習是實現機器理解自然語言的第一步，是機器處理文本數據和完成各種自然語言處理任務的基礎，其性能的優劣直接影響下游任務的效果。因此，語義表示學習具有重要的研究意義和實用價值。本文梳理了文本語義向量化表示的基礎理論，詳細介紹了分布式表示方式、融合知識表示方法、任務導向的表示方法和預訓練語言模型等典型方法，并以機器閱讀理解任務為例，介紹了文本語義向量化表示在自然語言處理領域的實際應用。最后本文對文本語言向量化表示進行了總結和未來研究方向展望。

·6.5萬字

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TensorFlow 2.0神經網絡實踐

本書通過聚焦于開發基于神經網絡的解決方案來介紹機器學習，首先將從熟悉構建深度學習解決方案所需的概念和技術開始，然后介紹如何創建分類器、構建目標檢測和語義分割神經網絡、訓練生成式模型，以及使用TF2.0的工具，如TensorFlowDatasets和TensorFlowHub，加速開發過程。學完本書之后，讀者將能夠使用TF2.0開發任何機器學習問題的解決方案，并能將它們部署到生產環境之中。

·12.5萬字

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多智能體技術及應用

多智能體系統是分布式人工智能的一個重要分支。本書介紹了多智能體建模的基本理論與技術，將基于多智能體的模型應用于自然與環境、智能城市、交通、地理信息與空間智能、社會與民生、復雜網絡等，涵蓋了智能交通、智能城市、地理空間智能和人工智能社會等方面的系統智能建模與問題優化求解。本書主要面向各高等院校本科人工智能專業、計算機等專業開設多智能體系統課程或相關專業開設人工智能的通識核心課程需求，也可以作為研究生、科研院所科技工作者及相關企業的工程技術人員閱讀參考。

·16.2萬字

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DeepSeek實戰：操作攻略與商業應用

如今，隨著智能創作時代的到來，AI文生內容成為不可忽視的趨勢。DeepSeek作為AI文生領域內容領域的一個新熱點和新風口，受到資本和各類企業的廣泛關注。本書就聚焦于DeepSeek，對其進行詳細講述。本書分為三個部分，第一部分詳細介紹DeepSeek的基礎理論知識、技術架構、功能、背后的商業生態等，讓讀者對DeepSeek有一個全面的了解；第二部分講述DeepSeek操作攻略，包括準備工作、指令輸入、問題處理、輸出優化、進階操作等；第三部分從電商、傳媒、金融、教育、醫療等領域入手，分析DeepSeek引發的變革，以及其中隱藏的機遇等。總之，本書從理論、操作到應用對DeepSeek進行全方位介紹，內容十分全面。而且絕大多數內容都是作者通過多年的工作經驗總結出來的，不僅好讀、易懂，而且有趣、有料。對于DeepSeek相關從業人員、AI技術專家、AI技術研究員、企業家、管理者來說，本書是一本不可多得的實戰寶典。

·10.8萬字

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生成式AI實戰

本書由淺入深地介紹了生成式AI的理論與實踐，內容涉及從基礎原理到前沿應用，為讀者提供了一個系統的認知框架。本書從生成式AI技術的基礎工具入手，逐步深入到Transformer模型與GPT的原理和應用，詳細介紹了圖像生成模型StableDiffusion，以及LangChain與AIAgent的相關知識。書中結合開源代碼分析，展示了生成式AI在各行各業的實際應用，并探討了其在高速發展過程中所面臨的倫理和隱私風險。本書適合對生成式AI感興趣的讀者閱讀，無論你是初學者還是有一定編程基礎的人士，都能從中獲得寶貴的知識和經驗。對于零編程基礎的讀者，本書提供了跳過代碼實現的理論學習路徑。

·11.7萬字

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人人都是設計師：設計基礎+Midjourney+ChatGPT

理解設計的基本原則和概念，了解設計規范，具備一定的審美能力，會使用人工智能驅動的工具Midjourney和ChatGPT，那么，人人都可以成為設計師，都可以設計出滿足商業需求的作品。本書共7章。第1章講設計基礎與版式構圖，分別介紹色彩設計基礎、版式設計，以及字體與版式的結合。第2章至第5章詳細介紹Midjourney這一工具，從如何登錄，到使用提示詞生成圖像，再到探索提示詞與生成圖像主題風格的關系，最后介紹Midjourney的高級玩法，滿足設計師對設計細節的需求。第6章討論了另一款人工智能驅動的工具ChatGPT與Midjourney在未來如何搭配使用，引發讀者思考。最后一章選取了設計領域中常見的設計需求，涵蓋商品促銷、商業設計、品牌設計、IP潮玩、插畫設計、界面交互設計、工業設計、空間設計和藝術攝影，由此凝練出附錄的提示詞大全，設計師可以根據設計需要替換提示詞，這為讀者的Midjourney之旅提供了參考和思路。本書適合有設計需求，但是又沒有辦法雇用專業設計師的個人或團隊，以及想要利用人工智能提高設計效率的設計師閱讀參考。

·3.3萬字

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大型語言模型實戰指南：應用實踐與場景落地

這是一本系統梳理并深入解析大模型的基礎理論、算法實現、數據構造流程、模型微調方法、偏好對齊方法的著作，也是一本能手把手教你構建角色扮演、信息抽取、知識問答、AIAgent等各種強大的應用程序的著作。本書得到了零一萬物、面壁智能、通義千問、百姓AI、瀾舟科技等國內主流大模型團隊的負責人的高度評價和鼎力推薦。具體地，通過本書你能了解或掌握以下知識：（1）大型語言模型的基礎理論，包括常見的模型架構、領域大型語言模型以及如何評估大模型的性能。（2）大模型微調的關鍵步驟：從數據的收集、清洗到篩選，直至微調訓練的技術細節。（3）大模型人類偏好對齊方法，從基于人工反饋的強化學習框架到當前主流的對齊方法。（4）通過GPTs快速搭建個性化的專屬ChatGPT應用。（5）通過開源模型在多種場景下搭建大模型應用，包括：表格查詢、角色扮演、信息抽取、知識問答、AIAgent等。（6）掌握大模型Agent方法以及Agent常用框架。（7）基于LangChain框架構建一個AutoGPT應用。本書集大模型理論、實踐和場景落地于一體，提供大量經詳細注釋的代碼，方便讀者理解和實操。總之，不管里是想深入研究大模型本身，還是進行大模型相關應用搭建，本書都應該能給你頗具價值的技術啟發與思考，讓你在大模型的路上快速前行，少走彎路。

·11.2萬字

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深度學習與信號處理：原理與實踐

本書分析研究了深度學習相關的網絡模型，以及不同網絡模型的算法結構、原理與核心思想及實戰案例。主要內容涉及人工神經網絡、模糊神經網絡、概率神經網絡、小波神經網絡、卷積神經網絡及其擴展模型、深度生成對抗網絡及其擴展模型、深度受限玻爾茲曼機及其擴展模型、深度信念網絡及其擴展模型、深度自編碼器及其擴展模型等深度學習網絡結構、原理與方法。通過深度學習網絡在信道盲均衡、目標識別、圖像分類和運動模糊去除、特征提取與識別、缺陷早期診斷等領域中的應用案例，為讀者提供應用深度學習網絡解決具體問題的思路和方法。本書適合人工智能、計算機、自動化、電子與通信、大數據科學等相關學科專業的科學研究人員和工程技術人員閱讀，也可作為相關專業博士、碩士研究生的參考書。

·17.6萬字

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MindSpore科學計算