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深度學習應用與實戰

本書系統介紹了神經網絡和深度學習，并結合實際應用場景和綜合案例，讓讀者深入了解深度學習。全書共16章，分為4個部分。第1部分介紹了深度學習基礎算法與應用，主要包括神經網絡和深度學習的相關概念、多層神經網絡的基本原理和具體應用、卷積神經網絡的原理及項目案例實現、優化算法與模型管理。第2部分介紹了深度學習進階算法與應用，主要包括經典的深度卷積神經網絡，ResNet、DenseNet和MobileNet，目標檢測的基本概念和常見算法，循環神經網絡的基本概念和具體應用。第3部分介紹了時空數據模型與應用，主要包括CNN-LSTM混合模型的基本概念和具體應用，多元時間序列神經網絡、注意力機制和Transformer的基本結構和具體應用。第4部分介紹了生成對抗網絡及其應用，主要包括生成對抗網絡的基本概念及其模型的結構和訓練過程，使用檢測模型、識別模型對車牌進行檢測與識別。本書適合對人工智能、機器學習、神經網絡和深度學習等感興趣的讀者閱讀，也適合作為本科院校和高等職業院校人工智能相關專業的教材。本書可以幫助有一定基礎的讀者查漏補缺，使其深入理解和掌握與深度學習相關的原理及方法，并能提高其解決實際問題的能力。

·7.7萬字

三維人臉建模方法研究與應用

真實感三維人臉建模技術是計算機視覺領域一個備受關注的研究熱點，基于形變模型的三維人臉建模方法是目前建模效果最好的方法之一。本書結合作者自身的研究經歷，回顧該領域的發展過程，介紹形變模型建模方法的基本原理和關鍵技術。本書可分為四部分：第一部分介紹三維人臉建模的預備內容（發展概述、初始三維人臉樣本獲取方法、三維人臉樣本規格化的方法和目前主流的三維人臉建模方法）；第二部分介紹基于形變模型的三維人臉建模方法以及筆者在此方面所做的工作包括：基于典型相關性分析的三維人臉建模，基于粒子群優化算法的三維人臉建模方法研究；第三部分介紹三維人臉識別方面的工作，包括基于LBP的三維人臉識別，基于系數表示的三維人臉識別、基于幾何特征的三維人臉識別和帶表情三維人臉識別；第四部分介紹三維人臉建模方法的相關應用，包括基于形變模型的三維人臉樣本生成，三維人臉衰老數據生成，戴眼鏡三維人臉樣本的生成，三維人臉識別和三維人臉表情建模和識別；最后一部分是三維人臉建模在動畫方面的應用，包括基于MPEG-4的三維人臉動畫研究、基于多層次模型驅動的三維人臉動畫研究和基于一般模型驅動的三維人臉動畫研究。

·7.7萬字

樹莓派4與人工智能實戰項目

本書主要介紹樹莓派不同類型的特性，以及樹莓派入門所需要的基礎知識；涵蓋了樹莓派GPIO的不同操作方法，以及樹莓派的I2C總線、SPI總線、UART串口、PWM脈寬調制等偏硬件操作的內容；同時也為讀者準備了一些樹莓派上常見的服務類型的搭建和配置，包括樹莓派推流服務器搭建的方法，常見數據庫MariaDB、PostgreSQL的安裝配置操作，MQTT服務器的搭建配置，DHCP服務器的搭建配置等。此外，還加入了一些比較有趣的實驗，例如利用TensorFlow實現對象檢測，使用OpenCV制作一個樹莓派掃描儀，或利用OpenCV實現換鼻子的實驗，帶領讀者了解樹莓派通過攝像頭能夠實現的一些應用。本書為初學者全面入門了解樹莓派提供了很好的切入點，使讀者可以了解更多樹莓派的使用方法以及操作小技巧。同時，在整體的編程過程中使用了C語言、Python語言及Shell腳本語言等常見語言，對于擁有此類語言編程經驗的用戶更友好。希望讀者能夠在這里找到自己喜歡的實驗，并順利入門樹莓派！

ROS與ROS2開發指南

本書是學習ROS的實用化書籍。從對機器人的介紹開始，由淺入深依次講解ROS依賴的Linux系統、常用的高級編程語言Python、ROS環境和機器人編程開發實訓等內容。在學習ROS開發過程中，本書在實戰篇加入了SLAM建圖、視覺跟隨和物聯網控制等前沿知識的介紹，使讀者在學習編程技能的同時，能夠更加深入地理解最新的機器人控制理論。為了發揮ROS與ROS2各自的優勢，本書提出了ROS與ROS2混合編程方法，并給出了翔實的實踐案例。本書可供從事無人駕駛和移動機器人研究的科研工作者、高校教師及相關專業學生使用。

量子人工智能

量子計算與人工智能的交叉融合，促使量子人工智能的不斷發展。本書旨在采用對深度學習愛好者友好的方式，構建量子人工智能應用。全書共13章，第1章和第2章系統介紹量子計算機發展脈絡和量子計算編程的基礎知識。第3~7章分別介紹不同的深度學習方法和在這些算法邏輯上構建量子啟發算法的方式，用量子線路中的相位作為神經網絡的可學習參數，重構為量子神經網絡算子。這些算子可以在PyTorch環境中直接調用。第8章和第9章是量子人工智能的進階知識，講解不同量子算法的可行的評估方式和量子神經網絡基于Torch.Script技術進行算子化的內容。第10~13章通過在原生的深度學習PyTorch環境中引入量子算法，帶來可能的量子增強，并分別實現了對材料晶體結構相變過程搜索，冠狀病毒RNA序列變異預測、藥物虛擬篩選中親和能的預測及基因表達藥物設計等案例。

機器人制作從入門到精通（第3版）

本書從仿生機器人的角度出發，以實例形式詳細介紹了當今流行的機器人設計、選材和制作方法，意在讓讀者以最快的速度掌握制作小型機器人所需的知識和技能，提高制作水平。本書第3版在第2版的基礎上新增了4個制作實例，新增篇幅占總篇幅的1-4左右，內容更加豐富。書中收錄的17個精彩實例涵蓋了模擬機器人、神經網絡機器人、數字機器人、數字式電子計算機等4大門類，內容包括機器人的工作原理、設計思路和具體實現方法，可以循序漸進地助你從入門者進階為高手。

深度學習計算機視覺實戰

本書是一本看懂計算機視覺的實戰指南，使用理論與實踐相結合的思想，真正一站式搞定理論學習、算法開發到模型部署上線。全書內容共分為四個部分。第一部分包括第1、2章，主要講解深度學習和計算機視覺基礎，如計算機視覺領域的經典網絡和常見的目標檢測算法；第二部分包括第3～6章，主要講解圖像處理知識，結合應用案例，對知識點進行分析說明；第三部分包括第7～11章，主要講解計算機視覺中的實戰項目，對實現細節做了追本溯源的講解；第四部分包括第12～13章，主要講解模型的落地部署，該部分的講解基于TensorFlowLite框架，該框架受眾廣、熱度高，且在各種平臺都有對應的支持與優化加速方案，方便讀者使用。本書中的上百個知識點與50多個案例都是作者工程應用中的經驗總結，每章末尾均有“進階必備”，給讀者提供更多的拓展知識。本書適合計算機視覺的初學者、計算機視覺算法開發人員、對深度學習有興趣的用戶或者亟須工程落地使用的用戶，也適合作為高校相關專業的學生教材使用。

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

智能家居設計：樹莓派上的Python實現

本教材拋棄傳統的面面俱到的做法，簡單介紹Python及庫的安裝后，馬上利用開源軟件Homeassistant在計算機上進行智能家居的實踐，包括語音、短信、攝像頭、飛利浦燈具、小米智能家居設備；隨后根據進一步擴大智能家居功能的目標出發，介紹Python的相關程序開發方法并把它結合到Homeassistant中；同理介紹OpenCV及其在Homeassistant的應用，包括人臉識別、運動檢測等。隨后引入樹莓派進行Homeassistant智能家居的開發，通過樹莓派在外網利用手機操作智能家居的方法。最后通過幾個綜合案例提升智能家居的開發能力。

·7.5萬字

物聯網追溯系統及數據處理

數據流處理技術是目前的研究熱點，掌握數據流處理技術有助于更好地研究利用大數據，挖掘出數據背后潛在的價值。本書圍繞物聯網追溯系統的研發及數據流處理過程中的聚類、追溯、預測與建模關鍵技術進行了研究。全書共6章，第1章是緒論，主要介紹物聯網的概念及中國農業物聯網產業化發展現狀及其國內外大數據的研究現狀和熱點。第2～5章，主要極少數據流聚類算法、數據流追溯方法、數據流預測方法、數據流預測方法、數據流建模方法。第6章，介紹了物聯網追溯系統的研發和軟硬件環境配置，并對本書的主要內容進行總結和展望。

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。

如何高效向GPT提問

人工智能正以前所未有的速度改變著世界。GPT作為強大的人工智能語言模型，具有廣泛的應用場景，必將改變人類的生產與生活方式，為人類社會帶來巨大且深遠的影響。而只要一個人開始使用GPT，他將大概率發現向GPT提問頗為關鍵。很大程度上，提問的質量決定著回答的質量，提問的效率決定著工作的效率。本書旨在幫助讀者學會如何高效向GPT提問，從而獲得更加準確、系統、深入的回答，繼而在不同的實際場景下提高工作效率節省時間、解決問題。

人工智能簡史

2018年，原力覺醒，喚醒天賦的最佳禮物，文科生和青少年暢讀無壓力。《人工智能簡史》從多個角度介紹人工智能的發展歷史，重點介紹人工智能領域杰出的科學家，以及他們創造非凡成果的有趣故事。透過搜索引擎、網上購物、社交網絡、智能家居等應用，人工智能已經開始影響所有人的工作和生活，未來這種影響還會越來越大，最終人工智能將會像電力一樣，成為一個無所不在的基礎設施。

人工智能：從科幻中復活的機器人革命

《人工智能：從科幻中復活的機器人革命》一書主要分三條脈絡，對人工智能進行介紹，首先介紹人工智能的過去、發展現狀及未來，讀者可以從這一脈絡對人工智能有所初步了解，第二主線則從人工智能目前所取得的主要成績、遇到的問題等方面進行分析，讀者可以從這一方面了解人工智能的發展狀況以及面臨的瓶頸；第三主線為人工智能的發展趨勢以及隱憂，作者從專業的角度，分析人工智能的未來和當其發展到一定程度將會遇到的問題，讀者可以從這里了解到人工智能終將以何種方式達到其頂峰。本書將利用當前流行的機器人和理論對人工智能進行討論，力求做到有趣和全面。另外，本書從專業的角度，提出作者對于人工智能深刻而新穎的見解。這是一本幽默風趣的漫畫心理書，有知識，有故事。你準備好成為自我情緒管理教練了嗎？

DeepSeek實操指南：引爆AI時代個人效率核聚變

《DeepSeeK實操指南：引爆AI時代個人效率核聚變》是一本專為職場人士量身打造的AI工具使用指南，旨在幫助讀者通過DeepSeek這一強大的AI工具，全面提升工作效率，解鎖職場新技能。本書不僅詳細介紹了DeepSeek的基礎知識和核心優勢，還提供了40個實用的職場AI技能，涵蓋從文案創作、數據處理到社交媒體運營等多個領域，助力讀者在職場中脫穎而出。通過豐富的實操案例和技巧，本書深入講解了如何運用DeepSeek進行公文寫作、合同校對、產品說明書撰寫等復雜任務，并提供了社交媒體創作指南，教你如何生成吸引眼球的標題、文案和視頻腳本，輕松打造高人氣內容。此外，本書還詳細介紹了如何在本地部署DeepSeek，并結合第三方工具構建個人知識庫，實現更高效的數據處理和自動化工作流。無論你是職場新人、內容創作者、企業管理者還是技術愛好者，本書都將為你提供一套完整的AI工具使用方案，幫助你在職場中游刃有余，輕松實現效率倍增。通過本書的學習，你將掌握如何利用DeepSeek這一強大的AI工具，解鎖職場新技能，成為職場中的效率達人。

基于機器學習的個性化推薦算法及應用

個性化推薦作為一種重要的信息過濾技術，廣泛應用于電子商務、社交服務以及基于位置的服務等領域，隨著數據量的爆炸式增長，原有的推薦算法存在執行效率低和數據稀疏性等問題。為了解決原有推薦算法存在的問題，本書提出了3種新的算法，分別是基于三維項集矩陣和向量的頻繁項集挖掘算法、融合懲罰因子和時間權重的協同過濾算法以及基于用戶屬性和項目評分的協同過濾算法，并介紹了一個個性化圖書推薦原型系統的構建方案。本書結構清晰、文字流暢，適合對機器學習、個性化推薦感興趣的讀者閱讀。

·7.3萬字

秒懂AI輔助論文寫作

本書是一本深入探討AI在論文寫作中應用的指南。本書通過九章內容，全面介紹如何在論文選題、前言寫作、大綱寫作、正文寫作、數據分析、摘要寫作、結語撰寫、文稿翻譯與潤色、答辯PPT制作、查重投稿等環節借助AI提高效率和質量。本書不僅討論了AI的使用倫理，還針對論文寫作的具體問題，提供了提示詞示例（已全部收錄到秋葉AI智能鼠標平臺），為論文寫作提供了廣闊的視角和新的方法。本書可作為缺少學術論文寫作經驗的大學生或科研人員的參考書。

·7.3萬字

AIGC從入門到實戰：ChatGPT+Midjourney+Stable Diffusion+行業應用

本書旨在探討AIGC的發展歷程、應用范圍及其對社會和個人的影響，從而幫助讀者深入了解并應用人工智能技術。本書共分為8章。第1章介紹了ChatGPT和AIGC的發展歷史，以及核心技術的演進與應用。第2章詳細探討了ChatGPT的特點、功能，以及它在文科和理科領域的應用。第3章深入介紹了ChatGPT及其他AIGC對個人的賦能，包括原理、成本、應用場景、高質量答案的提問技巧，以及如何利用ChatGPT進行編程。此部分還提到了AIGC時代下的職業規劃。第4章重點介紹了AIGC在創意領域的應用，特別是Midjourney工具的使用。第5章講解了如何使用AIGC技術來創建數字人分身，使他們能夠說話、唱歌，甚至成為主播。第6章強調了AIGC如何賦能職場，包括輔助設計、思維導圖生成、文本創作、市場調研與策劃、短視頻創作，以及辦公軟件使用。第7章介紹了AIGC在不同行業和領域的創新場景，包括電商、傳媒、金融、教育行業，以及工業領域等。第8章介紹了如何有效應對AI革命。書末還推薦了許多AIGC相關的資源。

·7.2萬字