16种关公造型

本書是一本理論扎實，同時聯系實際應用的圖書。全書系統地介紹了因果推斷的基本知識、基于機器學習的因果推斷方法和基于因果推斷的機器學習方法及其在一些重要領域的應用。全書共分6章。第1章從潛結果框架和結構因果模型出發，介紹因果推斷的基本概念和方法。第2章介紹近年統計和機器學習文獻中出現的一些重要的基于機器學習的因果推斷方法。第3章介紹能夠提高機器學習模型的泛化能力的因果表征學習。第4章介紹因果機器學習如何提高機器學習模型的可解釋性與公平性。第5章介紹因果機器學習在推薦系統和學習排序中的應用。第6章是對全書的一個總結和對未來的展望。本書對結合因果推斷和機器學習的理論與實踐進行了介紹。通過閱讀本書，讀者不僅可以掌握因果機器學習的基礎理論，還可對本書中提到的論文代碼進行鉆研，從而在實踐中加深對因果機器學習的理解。

·14.3萬字

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樂高機器人：EV3與Scratch機器人基礎與應用實例

《樂高機器人——EV3與Scratch機器人基礎與應用實例》講解了樂高EV3機器人模型的機械結構知識，以及編寫EV3程序的編程方法，讓讀者在學習中不斷體會圖形化編程軟件的特點。《樂高機器人——EV3與Scratch機器人基礎與應用實例》共21章，包括認識EV3硬件，EV3編程軟件，認識EV3編程模塊，EV3建模軟件，VRT、Scratch3.0與EV3編程，EV3Scratch家庭版與教育版，以及俯臥撐機器人、超聲波避障車、直升機、機械手、跳舞機器人、摩托車等15個由淺入深的精彩實例。

·4.8萬字

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云計算管理配置與實戰

本書圍繞云計算核心進行展開，從基礎知識到集群架構實現，全面系統地講解了如何從一個什么都不懂的云計算初學者成長為可以根據業務需求進行技術選型實施云計算集群架構。全書分為上下篇，上篇主要是Linux系統原理和使用，云計算的環境是以此為基礎，尤其是關于防火墻和網絡跟云計算的實現關系緊密，了解其原理和使用是有必要的；下篇主要介紹了云計算集群的設計和實踐，從基礎知識的介紹、發展趨勢及應用、云計算項目的核心組件、企業項目分析及技術選型、云計算集群的搭建、小型集群的調優、大型集群的部署方案、多種網絡環境配置、虛擬機和容器的部署使用、不同鏡像的制作方案及使用規范、常見問題及解決方案等多個方面進行展開和實踐，內容從基礎到高階，技術從概念到原理，項目從業務拆分需求分析到技術選型搭建使用，遵循逐步遞進的原則，逐步深入和提高。希望讀者通過本書可以了解并掌握云計算集群的使用，并對業務技術架構有自己的思考。對于有一定的開發、設計經驗的技術人員，并想了解云計算集群的搭建和使用，本書具有很大的參考意義。本書涵蓋了Linux基礎知識與原理，對于沒有開發經驗的人員，可以穩扎穩打從基礎部分學習，以及云計算的核心技術與原理和大型云計算集群的實踐案例，可以詳細了解到云計算集群的架構及相關問題的解決思路和方案。

·18.7萬字

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金融人工智能：用Python實現AI量化交易

本書通過Python示例介紹人工智能技術在金融數據分析中的應用。你將了解如何運用神經網絡、強化學習等深度學習技術預測金融市場。本書分為六大部分。第一部分介紹人工智能算法的核心概念，包括監督學習和神經網絡，并描繪超級人工智能愿景。第二部分討論機器學習技術在金融市場中的應用。第三部分更進一步，討論如何利用神經網絡和強化學習技術解決金融市場中的統計失效問題。第四部分詳述如何利用算法交易解決統計失效問題。第五部分展望未來，探討人工智能會如何改變金融業。第六部分給出以Python實現的神經網絡，可用于時間序列預測。

·14.9萬字

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機器學習：基于OpenCV和Python的智能圖像處理

本書利用Windows系統下的Anaconda搭建環境，并基于OpenCV框架和Python語言，詳細闡述了智能化圖像處理的實現方法。本書共12章，主要內容包括智能圖像處理入門、Python基礎、圖像處理基礎、圖像幾何變換、圖像直方圖處理、圖像平滑濾波處理、圖像閾值處理、圖像形態學處理、圖像分割處理、圖像梯度及邊緣檢測、圖像輪廓檢測與擬合、人臉識別實現等，最后結合具體案例，使用Python語言和OpenCV庫函數闡述圖像處理技術。

·6.9萬字

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機器視覺與人工智能應用開發技術

本書詳細介紹機器視覺和人工智能技術，主要內容包括機器視覺與人工智能概述、圖像基礎算法應用開發實例、圖像處理應用開發實例、深度學習應用開發實例、百度AI應用開發實例。全書采用項目式開發的學習方法，通過39個貼近日常生活的開發實例，由淺入深地介紹圖像處理和深度學習的相關知識。本書中的每個開發實例均有完整的開發過程，并給出了開發代碼，讀者可在這些開發實例的基礎上快速地進行二次開發。

·10.4萬字

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AI重塑演講力：ChatGPT 10倍提升演講寫作與表達

本書結合了作者多年演講表達的培訓經驗和體系化的課程內容，并在每個知識點和章節中都融合了新的AI提示詞方法。不僅能讓讀者系統地掌握演講表達的體系化知識，逐步學習如何提出并表達各種問題，還能快速上手AI工具，極大地提高學習演講表達的效率，助力我們的工作和學習，提升競爭力。

·13.2萬字

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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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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。

·10萬字

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簡易機器人制作入門

本書中所有的機器人都是以PVC為主要材料制作的，是“低成本、易實現”的一項機器人DIY活動。這本教程適用于初學的小創客，書中詳細介紹了制作PVC機器人的基本過程，還有各類機器人獨特的原理解釋與分析。教程采用圖文并茂甚到是以圖片為主的“看圖說話”方式，力求更清晰明了和通俗易懂，使小創客們能夠更加直觀、清晰地了解整個制作過程并能夠完成機器人的制作。

·4.6萬字

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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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產品意象造型智能設計

感性工學目的在于發掘消費者對產品的感覺和需求，并據此建立以消費者需求為導向的新產品研發系統。在產品設計領域，感性工學是將人們對“物”的感性意象定量、半定量地表達出來，并與產品設計特性相關聯，以實現在產品設計中體現“人”的感性感受，設計出符合“人”感覺期望的產品。本書以感性工學理論方法為主線，綜合運用設計學、心理學、人工智能等理論方法，圍繞產品感性意象挖掘、產品形態描述、產品形態設計要素辨識、產品感性意象與設計要素的關聯分析、產品意象造型智能設計等最新研究成果，構建了完備的感性工學理論框架與產品意象造型先進設計方法。本書可作為高等院校設計學學科設計理論方向、機械工程學科工業設計方向的科研參考資料，也可作為相關專業研究生教學參考用書，對從事人工智能與藝術設計跨界融合的專業技術人員也有一定的參考價值。

·10.6萬字

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AIGC基礎與應用

本書深入淺出地講解AIGC基礎知識與實際應用。全書共8章，包括認識AIGC、AIGC的使用方式、AIGC助力高效辦公、AIGC助力學習成長、AIGC豐富生活、AIGC造就繪畫大師、AIGC成就編程小能手、AIGC的發展與展望。本書結合案例講解，將理論與實踐相結合、實用性強，可幫助學生及時鞏固知識，提升操作能力。全書內容豐富、圖文并茂、重點突出、通俗易懂，可作為本科院校和職業院校相關專業的教材，也可作為信息技術領域的專業技術人才的參考書。

·12.8萬字

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Rasa實戰：構建開源對話機器人

Rasa是一款開源的對話機器人框架，能讓開發者使用機器學習技術快速創建工業級的對話機器人。得益于豐富的功能、先進的機器學習能力和可以快速上手的特性，Rasa框架是目前流行的開源對話機器人框架。本書首先介紹Rasa的兩個核心組件：RasaNLU和RasaCore的工作流程；然后詳細介紹通過使用Rasa生態系統從頭開始構建、配置、訓練和服務不同類型的對話機器人的整體過程，如任務型、FAQ、知識圖譜聊天機器人等，其中包括使用基于表單（form）的對話管理、ResponseSelector來處理閑聊和FAQ，利用知識庫來回答動態查詢的問題等，以及自定義Rasa框架，使用對話驅動的開發模式和工具來開發對話機器人，探索機器人能做什么，并通過交互式學習來輕松修復它所犯的任何錯誤；最后會介紹將Rasa系統部署到具有高性能和高可擴展性的生產環境中，從而建立一個高效和強大的聊天系統。

·5.4萬字

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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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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。

·9.9萬字

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云計算安全：機器學習與大數據挖掘應用實踐

本書既有理論研究，又有實踐探討，共分為6章，講解了云計算安全中人工智能與大數據挖掘技術的應用實踐。第1章從概念、發展、標準等角度宏觀地介紹了云計算安全；第2章從云計算安全需求的角度闡釋云計算安全的核心目標、公有云場景下的安全需求和私有云場景下的安全需求；第3章全面、系統地介紹了公有云安全技術體系和私有云安全技術體系；第4章詳細介紹了人工智能技術在云計算安全領域的應用實踐；第5章詳細介紹了大數據挖掘技術在云計算安全領域的應用實踐；第6章介紹了人工智能和大數據挖掘技術的綜合應用，提出云數據中心安全防護框架，并詳細介紹了云數據中心安全態勢感知系統。本書是人工智能與大數據挖掘技術在云計算安全領域的應用實踐參考書，適用于人工智能、大數據挖掘、云計算、網絡信息安全相關領域的從業人員。

·17.4萬字

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圖像處理與深度學習

本書內容由淺入深、循序漸進，涵蓋了深度學習在圖像處理中的應用技術。本書共8章，首先簡要介紹圖像處理技術，以及深度學習在圖像領域中的應用；接著對深度學習在圖像處理中的應用技術進行詳細介紹，包括圖像陰影檢測、圖像陰影去除、圖像噪聲處理、圖像勻光和勻色等內容；然后對基于卷積神經網絡的圖像超分辨率重建方法進行講解；最后以基于深度學習的紅樹林提取和屋頂提取與綠化評價為例，詳細講解深度學習在圖像處理中的應用。

·14.4萬字

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虛擬現實：另一個宜居的未來

“一個可以讓人生活在其中的虛擬現實系統”是虛擬現實技術的終極發展目標，也是本書希望討論的一個重要問題。本書首先從人對虛擬環境的需求入手，討論虛擬現實技術存在的意義；之后通過對過往二十余年間相關領域的研究進行總結，對如何實現多感官高沉浸的虛擬環境進行討論；此后，本書分別討論虛擬現實與心理學、虛擬現實與電影工業的關系，最終提出并詳細闡述“宜居的虛擬現實”這一概念。

·15萬字

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因果推斷與機器學習