坏消息是什么意思

本書強調“把AI作為方法”（AI即ArtifcialIntelligence，人工智能）這一核心理念，旨在引導讀者掌握與AI對話的關鍵技巧，并將AI融入工作和生活真正體驗AI帶給人類的高效與便捷。本書從技術的發展規律人手，探討了把AI作為方法的必然性和必要性，進一步剖析了算法與哲學在內在邏輯上的貫通性。此外，本書通過豐富多樣的案例展示了AI的強大魅力，通過一系列“召喚術”幫助讀者運用AI創造性地完成各種各樣的任務，在這個過程中體驗和掌握運用AI的核心技巧。本書適合對AI有研究興趣、有使用需求、有產品研發需求或有投資意向的讀者閱讀。讀者可掃描文中的二維碼了解本書所介紹的與AI交互的秘訣。

·9.7萬字

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AI律師助手：律師實務ChatGPT實戰指南

本書具體包含以下內容：首先，探討ChatGPT對法律界的沖擊，以及律師等從業者的不同反應，進一步分析AI技術對行業的影響和發展趨勢。接著，簡要介紹ChatGPT的技術原理及應用場景。隨后，詳細討論如何將AI力量融入律師職業路徑，構建專業律師成長的新飛輪。接下來，分別討論如何將ChatGPT（GPTs）應用于渠道與案源、檢索與研究、案件分析，以及法律文書撰寫與合同審核，實現部分日常事務自動化執行。之后，提供復盤和知識管理的方法論與工具，不僅適用于律師，還可令其他知識工作者從中獲益。最后，從安全角度出發，討論大模型的私有化部署及如何提升回答可靠性，為對大模型持審慎態度的讀者提供進一步保障。并且展望未來，為新時代感到迷茫的讀者提供一些參考思路。

·10.6萬字

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大模型應用開發：核心技術與領域實踐

本書由科大訊飛與中國科大的大模型的資深專家聯合撰寫，一本書打通大模型的技術原理與應用實踐壁壘，深入大模型3步工作流程，詳解模型微調、對齊優化、提示工程等核心技術及不同場景的微調方案，全流程講解6個典型場景的應用開發實踐。本書共10章，從邏輯上分為“基礎知識”“原理與技術”“應用開發實踐”三部分。基礎知識（第1章）介紹大模型定義、應用現狀、存在的問題，以及發展趨勢。原理與技術（第2和3章）詳細講解大模型的構建流程、Transformer模型，以及模型微調、對齊優化、提示工程等核心技術，之后介紹了推理優化、大模型訓練、大模型評估、大模型部署等拓展技術。應用開發實踐（第4～10章）詳細講解大模型插件應用開發、RAG實踐，以及智能客服問答、學科知識問答、法律領域應用、醫療領域應用、智能助寫平臺等多領域的實踐。

·12.3萬字

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人工智能編程實踐：C++編程5級

青少年人工智能編程水平測試涵蓋從數學邏輯到計算思維、從拖曳程序模塊到程序編寫、從數學建模到算法設計等多學科知識，能夠對學生的多學科知識綜合運用能力做出評價；能夠通過設計的具體解決方案，對學生的計算思維、創造性思維等能力做出評價；在具體的解決方案中，能夠通過設計算法模型和實現算法，對學生掌握和運用編程的能力做出評價。本書結合生活中的實例，系統地介紹了不同進制之間的轉換、函數參數的作用域、枚舉算法、二分查找算法、選擇排序算法、歐幾里得算法等內容。通過分析和解決問題，培養青少年的邏輯思維能力。由知識內容的學習到具體案例的探究，由簡單到復雜、由直觀到抽象，幫助學生從編程意識、編程思維、編程學習與創新3個層面進行學習，掌握C++編程語言。

·2萬字

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AI自媒體寫作超簡單

本書結合作者10多年寫作經驗，基于AI應用ChatGPT、文心一言、智譜清言、訊飛星火、通義千問、Kimi等，詳細介紹了使用AI寫作的流程、方法和技巧，旨在幫助想要通過內容輸出加速個人發展的讀者，快速掌握AI自媒體寫作的方法和技巧。本書分為11章，涵蓋AI自媒體寫作概述、AI提示詞、AI起標題、AI做選題、AI角色化寫作、AI套路化寫作、AI仿寫、AI模塊化寫作、AI改寫、AI潤色、AI智能體寫作等內容。本書提供了實用的技巧和常見問題的解決方案，實操性強，適合所有想高效應對文字類工作的職場人、自媒體人及其他想提升內容產出效率的創作者。

·9.2萬字

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ChatGPT手冊：初學者指南與應用實戰

本書理論聯系實際，全面地介紹ChatGPT的主要應用場景，幫助讀者掌握ChatGPT的使用方法和技巧。本書不僅講述了ChatGPT在學習、寫作、工作、生活方面的應用案例，還介紹了一個打造個人品牌的綜合應用，內容實用，可操作性強。本書適合希望了解ChatGPT的初學者閱讀。

·9.6萬字

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人工智能基礎與應用

本書主要介紹了人工智能的基礎知識和實用技術。本書共8章，包括“人工智能：開啟智慧新時代”“Python：人工智能開發語言”“線性回歸：預測未來趨勢”“分門別類：幫你‘分而治之’”“物以類聚：發現新簇群”“個性化推薦：主動滿足你的需求”“語音識別：讓機器對你言聽計從”“人臉識別：機器也認識你”。本書以培養學生人工智能素養、人工智能思維和人工智能基本應用能力為設計理念，在內容的選取和安排上符合學生的學情特點，以問題為導向、以案例為載體、以任務為目標來構建教學內容，兼顧了人工智能的基礎性、通識性、典型性和實用性。本書側重于介紹人工智能通識性知識和實用應用技能，可作為高職高專及中職院校人工智能公共基礎課程的教材，也可作為電子信息、計算機類相關專業人工智能課程的入門教材。此外，本書還可供廣大讀者作為人工智能學習與實踐的參考書使用。

·12.9萬字

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人工智能編程實踐：Python編程5級

青少年人工智能編程水平測試涵蓋從數學邏輯到計算思維、從拖曳程序模塊到程序編寫、從數學建模到算法設計等多學科知識，能夠對學生的多學科知識綜合運用能力做出評價；能夠通過設計的具體解決方案，對學生的計算思維、創造性思維等能力做出評價；在具體的解決方案中，能夠通過設計算法模型和實現算法，對學生掌握和運用編程的能力做出評價。本書將生活中的一些案例和程序算法相結合，深入淺出地為學生講解不同進制之間的轉換、函數的作用域、字符串和列表的基本概念、排序算法等內容，引導學生對Python語言進行思考和實踐，幫助學生從編程意識、編程思維、編程學習與創新等層面進行學習，掌握Python編程語言。本書內容豐富、層次清晰、圖文并茂，適合作為青少年人工智能編程水平測試5級（Python）的輔導材料，也可作為校內、校外編程與人工智能興趣班的參考書（適合兩學期教學）。

·3.9萬字

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AI智能語音技術與產業創新實踐

本書從技術、應用和產業3個維度為切入點，對智能語音語義領域相關的熱點和趨勢展開研究。本書以“人與機器的對話”開篇，講述人類語音生成、傳播和感知的過程，引發對于機器智能語音聽說的思考，進而闡述技術探索發展史；然后，分析了以語音交互為核心的技術現狀，綜合剖析提出全雙工、端到端模型構建、語音假冒攻擊等熱點；其次，從政策、投融資和產業規模上，分析整體智能語音產業環境，縱觀國內外企業在相關技術和產品上的積極布局，介紹了智能語音的產業鏈和產業格局；最后，圍繞語音交互技術形成的應用，以智能汽車、智能家居、可穿戴設備、智能客服、醫療、教育等諸多細分領域為代表，提出“AI+基礎服務”“AI+硬件設備”“AI+垂直行業”的3種應用轉化參考模式，并列舉實際具體案例和解決方案。本書適合從事人工智能技術研發、產品應用、市場規劃的工程技術人員和管理人員參考使用，也可作為高等院校人工智能相關的專業師生參考。同時，也適合對人工智能語音技術感興趣的相關人員閱讀。

·13.6萬字

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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。

·9.9萬字

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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

會員

基于信息增強的圖神經網絡學習方法研究

本書深入剖析了圖神經網絡領域所面臨的兩大核心挑戰：深度加深模型退化和監督信息過度依賴。針對這兩大挑戰，本書提出了一系列解決思路，涵蓋模型結構設計、訓練策略優化等方面的內容。全書共7章，第1章主要介紹了圖神經網絡研究的背景與意義，闡述了近年來國內外網絡表示學習與圖神經網絡的研究現狀，分析了圖神經網絡當前面臨的挑戰及其主要問題等；第2章主要對圖神經網絡進行概要論述，包括基礎的理論、典型的模型方法及應用；第3章針對圖神經網絡在節點聚合過程中面臨的節點鄰域混雜的問題，提出了一種基于混合階的圖神經網絡模型；第4章針對圖神經網絡在節點交互過程中面臨的全局結構信息缺失問題，提出了一種基于拓撲結構自適應的圖神經網絡模型；第5章針對自監督信息缺失且包含噪聲的問題，提出了一種圖結構與節點屬性聯合學習的變分圖自編碼器模型；第6章針對節點自監督信息貢獻不做區分的問題，提出了一種基于注意力機制的圖對比學習模型；第7章總結全書并對圖神經網絡可能的研究方向進行展望。本書可供從事人工智能、數據挖掘、機器學習及網絡數據分析等相關領域的科研及工程人員參考，也可作為高等院校計算機、人工智能等專業本科生與研究生的學習參考書。

·8.1萬字

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智能控制與強化學習：先進值迭代評判設計

在人工智能技術的大力驅動下，智能控制與強化學習發展迅猛，先進自動化設計與控制日新月異。本書針對復雜離散時間系統的優化調節、最優跟蹤、零和博弈等問題，以實現穩定學習、演化學習和快速學習為目標，建立一套先進的值迭代評判學習控制理論與設計方法。首先，對先進值迭代框架下迭代策略的穩定性進行全面深入的分析，建立一系列適用于不同場景的穩定性判據，從理論層面揭示值迭代算法能夠實現離線最優控制和在線演化控制。其次，基于迭代歷史信息，提出一種新穎的收斂速度可調節的值迭代算法，有助于加快學習速度、減少計算代價，更高效地獲得非線性系統的最優控制律。結合人工智能技術，對無模型值迭代評判學習控制的發展前景也進行了討論。本書內容豐富、結構清晰、由淺入深、分析透徹，既可作為智能控制、強化學習、優化控制、計算智能、自適應與學習系統等領域研究人員和學生的參考書，又可供相關領域的技術人員使用。

·8.7萬字

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AIGC：讓生成式AI成為自己的外腦

《AIGC：讓生成式AI成為自己的外腦》針對近期較為火熱的AIGC技術及其相關話題，介紹AIGC的技術原理、專業知識和應用。全書共分為九章。第一章介紹AIGC技術的基本概念和發展歷程；第二、三章介紹AIGC的基礎技術棧和拓展技術棧；第四、五章分別討論了AIGC技術在文本生成和圖像生成兩個領域的現狀和前景；第六章列舉了目前較為熱門的AIGC技術應用；第七章描述了AIGC的上、中、下游產業鏈及未來前景；第八章主要關注AIGC在法律和道德上可能存在的爭議與問題；第九章對AIGC技術進行了總結與展望。全書運用可視化的表達方式，對較為復雜的概念進行了生動易懂的闡述。本書適合AIGC從業人員、相關技術人員以及相關專業的學生參考和學習。

·12.8萬字

會員

人工智能新時代：核心技術與行業賦能

本書以人工智能為核心，上篇講述了人工智能理論知識及發展藍圖規劃，目的是幫助讀者認識人工智能，找到入局人工智能領域的途徑和方法；中篇羅列了可以為人工智能賦能的前沿技術，包括NLP、機器學習、大數據、物聯網、區塊鏈等；下篇總結了人工智能對交通、農業、醫療、制造、教育、金融、文娛等行業的影響和作用，旨在讓讀者了解人工智能是如何在這些行業實現商業化落地的。本書從多個角度出發，描繪了一幅完整的人工智能發展藍圖，不僅通俗易懂，而且有趣、有料。可以說，本書是探索人工智能領域的必備參考書。本書十分適合互聯網行業管理者、創業者、人工智能技術領域的研究人員對人工智能感興趣的人群閱讀。

·15.8萬字

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ChatGPT漫談

本書深度探討了構建和訓練ChatGPT模型涉及的核心技術，以及ChatGPT在各種實際應用中的作用。全書精心劃分為三部分，其中第1章為第1部分，第2章為第2部分，第3章和第4章為第3部分。首先，詳細闡述了機器學習的歷史演變與各種學習范式，同時也揭示了在人工智能生成內容（AIGC）領域下，圖像處理和自然語言處理技術的歷史發展趨勢；接下來，對ChatGPT的運行機制和關鍵算法進行深度解析，包括大規模模型結構、上下文學習、強化學習、涌現機制等，引導讀者深刻理解ChatGPT的本質和相應算法原理；最后，從應用角度出發，展示了ChatGPT在推動生產力變革方面的潛力，全面解析了ChatGPT在科研、教育、出版、醫療等行業的影響和未來前景。閱讀本書后，讀者可以獲得對AIGC和ChatGPT的全面而深入的理解。本書旨在服務不同層次的讀者。對于初學者，它可作為一部理解深度學習技術的入門教材；對于從事自然語言處理研究、應用實踐的科研人員和工程技術人員，它提供了深度的理論洞見和實踐參考；對于那些在文本工作領域從業的人士，本書同樣有著重要的參考價值。

·10.8萬字

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Sora革命：重塑人工智能

Sora是一個文本生成視頻工具，本書介紹了Sora在視頻生成領域的巨大潛力。本書共9章，系統講解人工智能的演進、Sora的應用實踐、Sora深度解析、Sora的挑戰與未來等。本書內容全面、圖文并茂、經典易懂，適合想要學習Sora的初學者，以及想要學習文本生成文本、文本生成圖片、文本生成視頻等內容的人工智能愛好者、自媒體從業人員、短視頻制作者、設計師、相關專業的企業和高校人員閱讀。

·3.2萬字

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知識圖譜從0到1：原理與Python實戰

本書旨在幫助讀者全面理解知識圖譜的基本原理和概念。通過清晰的解釋和實例，讀者將深入了解知識圖譜的構建、表示、推理等關鍵知識點。此外，本書通過提供代碼實戰，引導讀者親自動手構建知識圖譜，并應用各種技術和工具進行實踐。這種實踐性的講解方法可幫助讀者更深入地理解知識圖譜的實際應用。本書的目標是幫助讀者全面理解知識圖譜的基本原理和概念，并通過代碼實戰構建知識圖譜。同時，本書也提供了關于大語言模型與知識圖譜相結合的內容，讓讀者進一步探索這兩個領域的交叉點。本書內容對于人工智能基礎研究有一定的參考意義，既適合專業人士了解知識圖譜、深度學習和人工智能的前沿熱點，也適合對人工智能感興趣的讀者閱讀，同時本書也可作為相關開發人員的自學用書和參考手冊。

·9.6萬字

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ChatGLM3大模型本地化部署、應用開發與微調

《ChatGLM3大模型本地化部署、應用開發與微調》作為《PyTorch2.0深度學習從零開始學》的姊妹篇，專注于大模型的本地化部署、應用開發以及微調等。《ChatGLM3大模型本地化部署、應用開發與微調》不僅系統地闡述了深度學習大模型的核心理論，更注重實踐應用，通過豐富的案例和場景，引導讀者從理論走向實踐，真正領悟和掌握大模型本地化應用的精髓。全書共分13章，全方位、多角度地展示了大模型本地化實戰的完整方案，內容包括大模型時代的開端、PyTorch2.0深度學習環境搭建、基于gradio的云上自托管ChatGLM3部署實戰、使用ChatGLM3與LangChain實現知識圖譜抽取和智能問答、適配ChatGLM3終端的Template與Chain詳解、ChatGLM3多文本檢索的增強生成實戰、構建以人為本的ChatGLM3規范化Prompt提示工程、使用ChatGLM3的思維鏈構建、GLM源碼分析與文本生成實戰、低資源單GPU微調ChatGLM3實戰、會使用工具的ChatGLM3、上市公司財務報表非結構化信息抽取實戰、上市公司財務報表智能問答與財務預警實戰。《ChatGLM3大模型本地化部署、應用開發與微調》適合大模型的初學者、有一定基礎的大模型研究人員、大模型應用開發人員。同時，《ChatGLM3大模型本地化部署、應用開發與微調》還可作為高等院校或高職高專相關專業大模型課程的教材，助力培養新一代的大模型領域人才。

·13萬字

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機器學習的算法分析和實踐

本書是一本全面介紹機器學習方法特別是算法的新書，適合初學者和有一定基礎的讀者。機器學習可以分成三大類別，監督式學習、非監督式學習和強化學習。三大類別背后的算法也各有不同。監督式學習使用了數學分析中函數逼近方法、概率統計中的極大似然方法。非監督式學習使用了聚類和貝葉斯算法。強化學習使用了馬爾可夫決策過程算法。機器學習背后的數學部分來自概率、統計、數學分析以及線性代數等領域。雖然用到的數學較多，但是最快捷的辦法還是帶著機器學習的具體問題來掌握背后的數學原理。因為線性代數和概率理論使用較多，本書在最后兩章集中把重要的一些概率論和線性代數的內容加以介紹，如果有需要的同學可以參考。另外，學習任何知識，動手練習加深理解的最新方法，所以本書的每一章都配備了習題供大家實踐和練習。

·7.4萬字

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