财神爷前身是谁

本書是一本全面介紹人工智能概念和新發展、新興技術、產業應用和安全倫理思考的通識類圖書，分為認知篇、前沿篇、行業篇、思考篇四部分，從人工智能的發展歷程、模型等基礎知識講起，通過智能機器人、自動駕駛、大模型、AI生成等熱門應用讓讀者對人工智能技術有直觀的認識和理解，并從多個領域對人工智能存在問題進行了深度分析。本書內容既有人工智能技術的深度，也有行業應用的廣度，對人工智能技術進行全面剖析。本書適合對人工智能感興趣的讀者使用，也適合零基礎讀者學習人工智能概念性、原理性內容使用。

·10.2萬字

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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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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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第三層大腦：腦機接口破解人類進化密碼

腦機接口技術在近兩年方興未艾，促使人類更加清晰地想要去探知腦科學這最后一塊人類身體的未知領域，這項技術即將改變人類存在的底層邏輯：新的自我認知、新的人際關系，新的學習和演化方式。其重要性不亞于計算機和互聯網，卻尚未被充分認識。我們即將迎來生活方式的又一次巨變。本書結合筆者多年創業的實戰經歷，介紹目前腦機接口的發展情況，包括侵入式腦機接口跟非侵入式腦機接口，未來腦機接口的發展方向以及制約其發展的因素，書中對可能的技術攻關手段進行了介紹，包括腦機接口相關的材料科學、神經科學、人工智能算法、可穿戴設備、芯片等方面的發展情況，以及未來腦機接口的科技暢想。

·11.1萬字

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自然語言處理技術：文本信息抽取及應用研究

信息抽取的目的是從海量互聯網文本信息中抽取結構化知識，是知識圖譜自動化構建、更新的基礎，為信息檢索、推薦系統、智能問答等諸多研究領域提供底層知識推理支撐并取得了重大突破，是推動人工智能技術由感知走向認知的關鍵要素，具有重要的研究意義和實用價值。本書梳理了命名實體識別、關系抽取、事件抽取等相關研究方向的知識資源、基礎理論和實踐應用，詳細介紹了實體關系聯合抽取、弱監督關系抽取、基于遷移學習的關系抽取、多實例聯合事件抽取、基于因變量的事件模板推導等前沿理論研究，并以領域知識圖譜、事理圖譜等為例，詳細介紹了信息抽取在圖譜構建中的應用。最后本書對信息抽取進行了總結和未來研究方向展望。

·18萬字

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機器視覺入門與實戰：人臉識別與人體識別

這是一本系統講解人臉識別和人體姿態識別技術、算法和應用的實戰性著作，是作者團隊多年研究成果和實踐經驗的總結。既有業界成熟的技術和算法，又有行業的新熱點和新趨勢。通過本書，讀者將能輕松掌握如下知識：機器視覺的概念以及索引技術，包括向量空間索引和度量空間索引；人臉識別技術，以及人臉檢測算法、人臉對齊算法、人臉特征提取算法；面向人臉檢索的高維空間快速索引技術；人體姿態識別技術、目標檢測算法以及算法的性能評測；面向嵌入式設備的人臉識別技術與算法，輕量級的人臉識別技術與算法，以及面向ARM設備的人臉精準識別方法VMFace；人臉識別、人體姿態識別相關技術和算法在門禁、安防和運動訓練等場景的應用。

·9.9萬字

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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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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

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現代人工智能技術

《現代人工智能技術》對現代人工智能的理論、算法、框架及應用進行了全面、系統的論述，剖析了人工智能研究領域的前沿學術成果，涵蓋了機器學習、深度學習、強化學習以及聯邦學習等諸多方向。讀者通過學習本書，能夠掌握人工智能的基本知識，并能了解人工智能研究的一些前沿內容，為進一步學習人工智能理論與應用奠定基礎。全書共分為9章，分別為緒論、知識表達、推理方法、智能算法、機器學習、神經網絡、深度學習、強化學習、聯邦學習。本書可作為計算機類、自動化類、電氣類、電子信息類專業的本科生、研究生學習人工智能課程的參考用書，也可供高等院校的教師、研究機構的研究人員，以及相關法律法規制定者和政府監管部門參考。

·16.9萬字

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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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人工智能能不能

人工智能這門學科一直伴隨爭議，有人認為人工智能無所不能，也有人認為它并不神奇。本書試圖以冷靜的心態、客觀的視角、求實的態度、基于邏輯的思考，通過對人工智能的全面審視和深入剖析，系統闡述人工智能究竟是“能”還是“不能”。本書介紹了人工智能的現狀和基本概念，并介紹了一系列關于人工智能的創新性見解，如人腦智能、人腦基本能力模型、機器智能、智能機器等，并重點論述了人工智能未來的潛力和局限性。本書適用于想了解人工智能的讀者，以及從事人工智能研究但需要創新思維的科研工作者。

·17.6萬字

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工業物聯網技術及應用

面向智能制造應用需求，以物聯網技術與先進制造技術深度融合為主線，主要介紹：工業物聯網概念和體系架構；工業現場智能感知技術；工業現場海量數據實時傳輸技術；工業大數據存儲與處理技術；工業大數據集成與融合技術；工業物聯網技術行業應用，包括汽車制造、3C制造、軌道交通裝備、航空航天等。

·18.8萬字

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解碼智能時代2021：從中國國際智能產業博覽會瞭望全球智能產業

本書分“盛會”“趨勢”“實踐”“成果”“重慶”五章。“盛會”：對2020線上智博會的記錄與介紹。突出對創新思想的記錄，展現全球精英在智能化方向的思想演進。“趨勢”：展望了智能產業的發展趨勢。“實踐”：“趨勢”空中展開、“實踐”具體落地，聚焦制造業、農業、城市建設、公共衛生等各種場景應用。“成果”：回到讀者的身邊，檢視人工智能已經實現的成果，智能材料、工業互聯、自動駕駛、智慧文旅、智慧防疫、智慧金融、智慧政務等，不再是想象，而是可感知的現實。“重慶”：回到重慶，站在一個全新時代重新審視，從想象、戰略、實踐與未來等多個視角，探究這個“智造重鎮”、這座“智慧名城”，從何而來，向何處去。

·11.1萬字

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新智人新時代

本書分為十四個章節，分別從新智器時代降臨、身邊的智能應用、計算機真的有智能嗎、智能來自何方、刷出你的臉、計算機視覺識別原理、機器識物、像人類一樣學習、人工智能之棋藝、辯論賽、機器識字、智能管家、智慧校園、未來已來等方面介紹人工智能，以淺顯易懂的語言，理論聯系實際，向讀者展示了人工智能的原理、應用和發展。人工智能在社會和學校中的應用還是新生事物。在中小學開展人工智能教育意義重大，學校既可將人工智能作為教學內容，又可將人工智能作為教學手段，更可將人工智能與學科教學、學生發展結合起來，積極推動人工智能和教育深度融合，促進教育變革創新。編委會全體成員認真探索、不斷總結，整理了一些人工智能與中小學教學相結合的課程素材，并編寫成書。本書適合在校學生和對人工智能感興趣的讀者閱讀。

·3.1萬字

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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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秒懂AI提問：讓人工智能成為你的效率神器

我們在運用AI的時候，有時得不到自己想要的回答，于是責怪AI不夠智能。我們容易忽略的是，AI的回答質量往往取決于提問的質量。《秒懂AI提問：讓人工智能成為你的效率神器》系統地介紹了20種向AI提問的有效方法，用這些方法可以讓AI給出高質量的回答。在介紹提問方法時，本書緊扣日常工作和生活，并通過對比讓讀者直觀感受不同提問方法的效果，最后引出更多場景下的應用，讓讀者真正學以致用。《秒懂AI提問：讓人工智能成為你的效率神器》適合各行業對AI技術應用感興趣的人群閱讀。

·5.4萬字

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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

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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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秒懂AI寫作：讓你輕松成為寫作高手

《秒懂AI寫作：讓你輕松成為寫作高手》針對職場、學習、生活、藝術創作領域常見的40余種寫作應用場景，遵循“場景+方法+總結”的框架，詳細介紹了如何正確利用AI完成多種寫作任務，并歸納出使用AI寫作的方法和技巧。《秒懂AI寫作：讓你輕松成為寫作高手》分為6章。第1章通過5個步驟、6大場景介紹了如何駕馭AI完成多種類型的寫作任務；第2章至第6章分別詳細介紹了在職場應用文寫作、商業營銷文案寫作、新媒體寫作、調查研究與論文寫作、生活藝術創作等多種場景中使用AI寫作的技巧，幫助讀者充分發揮AI的潛力，讓寫作變得簡單有趣。《秒懂AI寫作：讓你輕松成為寫作高手》適合各行業有寫作需求的人群閱讀。

·8.1萬字

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人工智能數學基礎與Python機器學習實戰

本書分為3個部分：第1章和第2章是人工智能的數學基礎，主要介紹了機器學習的概念、Python開發環境的搭建、機器學習bibei的數學知識，以及線性代數和概率論的相關知識；第3~12章主要介紹了回歸模型、分類模型、聚類模型、半監督模型的建立和相關算法的理論，以及如何使用sklearn具體實現相關算法模型的搭建；第13章介紹了Spark機器學習，筆者認為對于機器學習，不能只限于Python中的sklearn的學習，還要緊跟大數據時代的發展。

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人工智能導論（通識版）