1.用户维度： 国内市场Manus智能体全领域应用指南手册的书籍很有限，智能体的使用对各行各业的人都是很有价值的，需求量会激增，用户需要一本完善和具体的指导手册。 2.内容价值维度： 1. 双重视角融合：同步满足学生群体的学术需求和职场人士的商业场景 2. 技术深度可控：每章设置"基础应用 阶技巧 底层原理"三级知识层 3. 风险防控体系：贯穿全流程的数据安全与操作规范指引 4. 效能可视化：包含任务耗时对比表、资源节约统计模型等量化工具 3.作者背景维度： 1.长期在互联网大厂任职，多年致力于机器学习算法方面的研究和实践工作，熟悉广告系统，搜索，智能体等相关业务。 2.联合多位知名技术专家行创造
党的二十大报告强调要加快建设教育强国、人才强国，教育强国需要 强学习 ，人才强国需要 重人才 。综合国力的竞争归根到底是人才的竞争，而人才的核心竞争力就在于他的学习力。《中国学生发展核心素养》明确把 学会学习 列为学生的六大素养之一。时代与社会的发展客观上对学习力提升的迫切性提出了要求。中小学生群体的大脑可塑性较强，可以更好地实现基于脑的学习。尤其是在2023年，细分市场呈现出强劲的增长势头。这类图书涵盖了从教育方法、心理辅导、亲子关系到具体学科辅导等多个方面，满足了广大家长和孩子的多样化需求。随着脑科学、学习心理学和认知心理学的不断发展，人们对学习过程的认知闭环有了更清晰的了解，小学生学习力的研究有了新的理论依据和实践路径。同时，越来越多的家长始意识到，单纯依赖传统的教学方法已难以满
（1）作者是环界云计算公司及其合作伙伴公司的技术专家，在推动AI技术与业务结合方面专业且权威。（2）实战案例来自真实场景，包括飞书推送机器人、智能客服、出游规划大师、招投标助手、智能问数、HR智能招聘助手、Graphviz流程图工坊、票据识别智能助手等，详细展示如何将理论落地为具备实际价值的AI应用。（3）每一个案例都秉承“可复现、可扩展、可商用”的原则设计，不仅提供清晰的实现步骤，更注重业务逻辑与技术方案的结合，帮助读者真正掌握以AI驱动创新的思维方式。（4）既适合AI初学者系统门，也适用于具备一定经验的发者、产品经理和企业技术负责人拓宽技术视野、解锁业务新可能。（5）资源配套非常齐全，包括作者答疑微信群、示例源文件、配图PDF文件、演示操作视频、PPT课件。发现问题直在微信群找作者答疑解惑。
国家出版基金项目，近百位高校、业内专家倾力造
使用深度学习行语音识别是近年来AI研究的热之一。本书可以帮助读者掌握深度学习的核心内容、TensorFlow实现语音识别的技术要以及从模型构建到应用程序编写的整套技巧。
如果你什么也不懂，那就从这本书开始。
一线资深技术专家撰写，凝结其自身多年的实践经验，深浅出阐述深度学习的发展历程、相关概念和工作原理涉及当前流行的两个深度学习工具：Caffe和TensorFlow，并且初步探讨强化学习的基本原理和应用
《具身智能:从理论到实践》是一本系统且实用的技术指南，深探讨了具身智能这一前沿领域的核心理论与实际应用。通过覆盖多传感器融合、ROS2平台、机器人运动规划与控制、以及机器学习与关键算法的部署优化，《具身智能:从理论到实践》为读者提供了从门到精通的全流程指导。不仅适合科研人员、工程师和发者，也为高年级本科生和研究生提供了理论与实践相结合的学习路径。书中丰富的案例与仿真实践，使读者能更好地将技术应用于实际项目，助力掌握未来智能科技的关键技术。
1.本书借孙悟空师徒四人取经的经典故事科普人工智能技术和应用，阐述自然语言处理、计算机视觉、音视频处理等人工智能技术和应用，配合丰富的实验内容，通过百度EasyDL平台体验AI技术的奥秘； 2.本书寓教于乐，结合课堂教学和实验，以及家庭亲子实践的方式，学习和体验AI技术的奥妙，适合8~16岁青少年学习AI门的启蒙书； 3.教育界多位知名青少年教育专家评推荐。
历史的新浪潮来了，下一次经济大繁荣近在咫尺！ 信息处理器、材料、机器，三大主要技术领域推动人类社会变革！ 颠覆投资理念， 云端 技术是 油井 ，数据资产才是新时代投资关键！ 一本书读懂什么是数据经济、数据安全、工业互联网！ 全赛博历史：细致梳理科技发展历程与经济变革关联！
（1）从智能体的基础概念出发，逐步深智能体的核心技术、发框架、发流程、发方法和行业应用，帮助读者系统掌握构建AIAgent的关键技能。（2）示例（Propmt、RAG、MCP、LangChain、LangGraph）和实战案例（问答Agent、多模态电商客服机器人、多模态试驾预约Agent、多Agent客户服务助手、多Agent旅行规划助手）非常丰富，能帮助初学者按图索骥，快速掌握AIAgent的发方法和技能。（3）配套示例代码、PPT课件、读者交流微信群，示例代码经过测试均能运行无误。
机器学习主要研究如何使计算机模拟或实现人类的学习行为，从而获取新的知识或技能，是人工智能领域的核心技术。基于机器学习发的应用程序可以灵活地处理新数据。本书将展示如何将机器学习技术应用于移动端的应用程序发中。 本书首先介绍TensorFlow Lite和Core ML的基础知识，然后讲述7个常见应用程序的发，*后讨论基于机器学习的云服务。通过本书，读者可以学会如何发一个预测年龄和性别的应用程序，如何对图片行艺术风格迁移，如何实现面部检测和条形码扫描，如何构建一个用于美化的AR滤镜，如何在移动设备上检测手写的数字，如何实现可以换脸的应用程序，如何利用迁移学习对食物行分类。 本书有助于读者掌握机器学习的概念，学会使用TensorFlow Lite和Core ML在手机上发功能强大的应用程序。
一直以来，作者刘晋峰就想有一种价格便宜、设计灵活、能培养孩子动手能力和思维训练的机器人制作方法，以普及机器人制作活动。在多年的单片机教学和科普活动辅导中，他发现这其实不难。很多孩子手中废弃的电动玩具就是非常好的机器人制作材料，价格便宜的单片机又为机器人提供了一颗跃动的“芯”。计算机编程和电路设计还能促孩子的学习，充分利用其宝贵的时间。机器人制作完全可以成为一种普及性很高的课外活动，如何引导这项活动成为作者编写《玩机器人学单片机》的初衷。
1.选题方向前沿，复现新的研究成果，包括ResNet、ShuffleNet、SqueezeNet等数据集中的成果；学习先的*法技术，包括对象检测、目标跟踪、迁移学习以及生成对抗网络等。 2.作者均是深度学习和计*机视觉领域的一线研究人员，拥有多*重大项目的发落地经验，获得多项科技步奖。 3.本书深浅出，用丰富详细的架构图、流程图生动展现，从根源剖析数据流的概念和原理，使晦涩难懂的专业概念清晰呈现。
乐高机器人是乐高公司推出的一款新产品，它包括一套用于搭建物理结构的零件库和一个控制行为动作的大脑。
机器学习是计算机科学和人工智能中非常重要的一个研究领域。
全书大部分章节紧扣实际需求展，不堆积知识，着重于解决问题时思路的启发与方案的实施，帮助读者真正理解与消化Python机器学习编程与实战。 书中案例全部源于企业真实项目，可操作性强，引导读者融会贯通，并提供源代码等相关学习资源，帮助读者快速掌握Python机器学习相关技能。
1.使用Python语言实现代码，清晰简洁地解读机器学习深层概念。 2.读者通过大量的示例详细阐述了机器学习的相关概念，能够快速掌握广泛使用的回归、聚类、神经网络等机器学习算法/技术，并将这些概念应用于日常应用和发。 阅读本书，你将学到： 通过简单易懂的方法学习数学和机器学习的原理； 了解广泛使用的机器学习算法和技术，并掌握它们解决实际问题的方法； 通过流行的编程框架了解先概念； 为从事机器学习领域的工作做好准备； 了解知名的强大的工具，并运用这些工具解决机器学习中涉及的计算问题； 掌握当前机器学习领域的概念，并将这些概念应用于有趣的前沿问题。
1. 跨学科融合：将AI技术与其他学科知识相结合，如数学、计算机科学、图像图形学、语言学等，通过AI机器人的对话，展现AI如何融合多学科知识实现自我进化，拓宽读者的视野。 2. 拟人化呈现：将AI技术拟人，赋予它们性格与情感，使得抽象的技术概念变得具象且富有亲和力，极大地提升阅读趣味性和接受度。 3. 情感共鸣：在讲述AI技术应用的同时，注重挖掘人与AI之间的情感纽带，如AI机器人作为家庭一员的角色定位，以及它们在陪伴、教育等方面的情感价值，引发读者的情感共鸣。 4. 互动体验：鼓励读者在阅读过程中思考AI技术如何融入自己的日常生活，甚至设计自己心中的AI机器人形象和功能，增强阅读的参与感和互动性。 5. 寓教于乐：通过日常化的语言、幽默的文风串联知识点，让学习过程变得简单有趣。读者在跟随情境对话发展的同时，更容易理解、掌
本书融合作者多年从业和教学经验，全面阐述使用Java从非结构化数据中组织和提取有用文本的各种实用方法。 本书重介绍NLP应用中可能遇到的核心NLP任务，每个任务都从问题的描述以及应用领域始，循序渐地行分析并给出解决方案，便于你更好地理解NLP技术，高效地解决实际问题。 全书内容丰富，不仅全面描述和总结了自然语言处理的基础知识，还详细介绍了自然语言处理的多种技术，包括NLP工具、文本分词、文本断句、词性判断、任务识别、文本分类、关系提取和组合应用等。书中结合多个示例行深分析，并采用Java编程语言行处理与结果分析。
1.内容全面 俯瞰全领域，网罗人工智能发基础理论和技术； 2.图文并茂 334张图示帮助理解，以图配文，知识清晰直观； 3.专业实用 详略得当，辅以公式和代码，为深研究基础。 知识涵盖： 机器学习/深度学习/强化学习/图像和语音的模式识别/自然语言处理/分布式计算
《物品编码标识》从信息标准化人手，系统介绍了物品编码标识系统的相关知识及其应用。
《用户体验增长》共分为理念与趋势、成长与管理、方法与实践3章，深浅出地通过一个个实践案例，全面丰富地介绍设计手段、方法与策略。希望每一位设计行业从业者、产品创新实践 者，都能通过阅读本书在变局中从容地应对挑战，把握机遇。在不同的维度，利用设计思维 和设计文化，去推动整个产业的数字化、智能化、绿色化程。
1. 深度学习系统的一大步 GAN，在图像生成和数据增强领域有出色表现； 2.以Python语言实现，很强的实战性，涵盖构建、训练、优化全过程； 3.英国创企孵化器Founders Factory计算机视觉领域的联合创始人Jakub Langr与美国纽约一家初创公司的高级产品经理Vladimir Bok合力写就； 4. 获Simeon Leyzerzon、Dana Robinson、Grigory V. Sapunov、Bachir Chihani等人联袂推荐； 5.提供本书示例代码。
本书系统地总结了人脸识别研究领域，填补国内有关该领域图书的空白，很好地总结了近年人脸识别算法研究成果，并提供了具体算法实现和研究结果，为该领域研究人员提供很好的借鉴。从事人脸识别研究的读者结合本书及**的相关科技期刊进行人脸识别研究，可以大大地减少研究前期为进入本领域而进行论文阅读和相关论文总结所需要的时间。目前各地对人脸识别研究更加关注和投入，出版这本图书可为相关领域研究人员提供便捷工具，并提高研究机构在该领域研究的普及化。
（1）作者来自于微软亚洲研究院，在人工智能、大数据和算法等领域经验非常丰富。 （2）以实战为导向的深度学习全栈技术指南，作者凭借多年经验，精选初学者需要掌握的知识精要，大大降低深度学习的门槛 （3）详细讲解深度学习的知识系统、核心技术和算法，以及它们在机器视觉、语音识别、人脸识别、自动驾驶等领域的应用
读者对象： 1、图像视频应用与处理架构师；2、图像视频发人员；3、深度学习应用发人员；4、深度学习算法工程师；5、其他对视频技术感兴趣的人员。 1）作者阵容豪华。Intel与阿里巴巴高级图形图像专家联合撰写； 2）范围全面。从应用、架构、加速原理与技巧，全面覆盖； 3）案例丰富。完整人脸活体检测案例与主流视觉项目解析； 4）内容独特。涵盖Intel推理引擎加速等鲜见一手深度信息。
许多介绍自然语言处理（NLP）的书通过精心设计的示例和定义良好的数据集来展示如何解决NLP问题。但是，构建生产级NLP系统不能仅靠纸上谈兵。如果你想跨越理论与实践的鸿沟，在真实的业务环境中构建、迭代和扩展NLP系统，那么这就是为你而写的指南。 本书凝集了作者在微软、谷歌等头部公司的实践经验，详细阐释了NLP在文本分类、信息提取、聊天机器人、搜索和信息检索、主题建模、文本摘要、文本推荐、机器翻译、问答系统等常见场景中的应用，内容覆盖电商、社交媒体、医疗、金融、法律等垂直应用领域。通过阅读本书，你将为从0到1发切实可用的NLP系统奠定牢固的知识基础。
1.本书对大数据与人工智能有一个综述性的介绍，包括大数据的本体论、机器学习的基本理论等内容，为具体场景、算法的实践奠定了基础。。 2.同时也提供了多个不同场景中的用例，帮助读者了解真实场景中技术工具的使用。 3.本书作者Anand Deshpande和Manish Kumar分别是Datametica Solutions的大数据交付总监和高级技术架构师，他们在数据生态系统技术和数据管理方面拥有丰富的经验。 数据与人工智能是未来几十年的重要发展方向。随着人工智能的快速应用及普及，大数据不断累积，深度学习及强化学习等算法不断优化，大数据技术将与人工智能技术更紧密地结合，具备对数据的理解、分析、发现和决策能力。
比史蒂夫 乔布斯、埃隆 马斯克更偏执的 科技狂人 ，现实版 弗兰肯斯坦 ，美国知名生物制药公司联合治疗公司创始人兼CEO 玛蒂娜 罗斯布拉特缔造不死未来的世纪争议之作！ 超越人类身体的物理界限，实现人类思维、意识永生不死！《虚拟人》通过思维文件、思维软件、思维克隆人及思维克隆技术等核心概念，向我们展现了一幅人类未来思维永生的大图景！ 驭势科技（北京）有限公司联合创始人兼CEO吴甘沙，Ehang亿航创始人兼CEO胡华智，清华大学心理学系主任、加州大学伯克利分校心理学系终身教授彭凯平，中国当代知名科幻作家、畅销书《三体》作者刘慈欣，中国科学院国家天文台研究员、中国科学院大学教授、 第十一届文津奖 获奖图书《星际穿越》译者苟利军，奇大学校长、谷歌工程总监、畅销书《人工智能的未来》作者雷 库兹韦尔，人造生
本书目标读者是大三以上的学生，以及广大的工程技术人员，研发人员。亦可以作为统计、计算机、大数据以及相关专业和各交叉学科的教材使用。
测控技术近年来发展迅速，是一门集光、机、电、算于一体的工程性和综合性技术。
使用深度学习行人脸识别是近年来AI研究的热之一。本书可以帮助读者掌握深度学习的核心内容、TensorFlow实现人脸识别的技术要以及从模型构建到应用程序编写的整套技巧。
本书系统介绍深度强化学习的理论和算法，并配有大量的案例。全书核心内容可以分为3部分，部分为经典强化学习，主要内容有动态规划法，蒙特卡洛法、时序差分法；第二部分为深度强化学习，主要内容有值函数近似法、策略梯度法、策略梯度法阶；第三部分重介绍了深度强化学习的经典应用 AlphaGo系列算法。 ★ 大多数每个算法配有一个或多个测试案例，便于读者理解理论和算法； ★ 每个案例都配有编程实现的代码，便于读者理论联系实际，并亲自上手实践； ★ 为减轻读者编写代码的难度，本书所有案例的代码都是可以独立运行的，并且尽量减少了对依赖包的使用。
《模拟化生存：虚拟与现实之间》是大卫 萨克斯继《模拟的复仇》之后的又一杰作。透过新冠疫情这一全球事件，他带我们穿越数字化的迷雾，探索技术与人类如何更和谐共生。在萨克斯的笔下，未来并不是冰冷的代码和机器，而是充满人性化、社会性和创新的。这不只是一次科技的思考，更是一场关于人、社会和未来的对话。
欲建高楼，必重基础。本书讲授诸如维度法、距离度量算法、聚类算法、误差计算、爬山算法、模拟退火算法、Nelder-Mead算法和线性回归算法等人工智能基础算法。本书中所有算法均配以具体的数值计算示例。 人工智能算法 系列图书的目标读者是那些没有良好数学基础，又对人工智能感兴趣的人。本书读者只需具有基本的大学代数和计算机编程知识，任何超出这个范围的内容都会在书中详细说明。本书为读者提供配套的示例程序代码， 当前已有Java、C#、R、C/C 和Python的语言版本，还有社区支持维护的Scala语言版本。
深度学习是机器学习中的一个流行子集，能够帮助用户更快速地构建复杂模型，并提供更准确的预测。《深度学习案例精粹》将带领读者深度学习的世界，通过实际操作示例来加深理解。 1.《深度学习案例精粹》语言简练，通过问题简述、方法概括及代码，让读者可以尽快理解并上手深度学习的算法。 2.《深度学习案例精粹》给出的代码非常详细，可以直运行，可以为急于将深度学习应用于实际项目的工程师提供有力帮助，读者可至异步社区下载源代码及彩图文件。 3.《深度学习案例精粹》涵盖了大多数的主流深度学习任务，包括图像领域的图像识别、目标检测任务，自然语言处理中的词嵌、情感分析任务，以及无监督学习任务等。还介绍了几个深度学习的经典模型，当下深度学习的大多数模型都是在这些基础模型上的改与组合，不同领域的从业人员或多或少都能
本书从工程实际应用角度出发，以典型工业现场总线为基线，在追踪国内外该领域技术发展的基础上，详细阐述了典型工业现场总线的基本模式及在国内处于主流地位的若干种工业现场总线的相关理论、技术、应用实例与系统设计等方面的内容。
复杂系统暨鲁棒控制的理论和应用（Theory and Applications of Complex Systems a
国内外服务机器人研发展、服务机器人创业团队未来两三年服务机器人市场发展
可学AI团队倾力造，详解AI视频生成的核心知识与场景应用 只讲干货，重在实践提升，通过36个案例快速提高读者的实际动手能力 采用 图书 教学视频 拓展学习 答疑解惑 的立体教学方式 赠送教学视频、案例素材、提示词、教学PPT等超值资源 提供QQ书友群、B站和公众号等完善的售后服务渠道 本书特色 轻松上手：通过 图书 教学视频 拓展学习 答疑解惑 的立体教学方式，带领读者轻松上手。 内容全面：涵盖AI视频生成的发展历史、基本原理、工具与平台、源模型、基础操作、场景应用和项目实战等，涉及25个AI视频类在线平台与工具、27款源AI视频模型、20种常用ComfyUI工作流，带领读者一站式掌握AI视频生成的核心知识与应用。 技术新颖：紧跟技术发展趋势，基于当前的主流工具、平台和模型行讲解，以确保内容的时效性与准确性。 图文并茂：结合300多幅图行讲解，
● 深浅出 在系统阐述理论的同时，深浅出地结合前沿论文、代码实践及合适的应用场景，为读者提供通俗易懂的自然语言处理任务的环境和案例。 ● 衔连贯 采用同一套代码框架贯穿全书，强调知识体系的全面性和可拓展性，注重理论与实践的前后连贯性。 ● 技术前沿 介绍自然语言处理的起源与发展、文本分类、机器阅读理解、命名实体识别、文本生成、模型蒸馏与剪枝等前沿技术，激发读者学习兴趣，拓读者视野。
懂算法、精工程、善部署的“大模型工程师”正站在时代风口，《大模型工程师面试:算法原理、发实践与系统部署》系统介绍了了大模型工程师岗位所需的理论基础与实战技能，围绕算法原理、发实践与系统部署三大维度展，可以帮助希望系统转型为大模型工程师的发者成功通过面试。《大模型工程师面试:算法原理、发实践与系统部署》的特色是以工程实践能力+面试胜任能力为导向，各章内容都从实际面试出发，归纳整理出15类500余道高频面试题，每类列举若干典型问题并附答案，同时还提供了200余道自测题，使求职者在巩固知识的同时，测试自己能力水平。《大模型工程师面试:算法原理、发实践与系统部署》共12章内容，逻辑上可划分为四部分，分别说明如下：●基础篇（1-2章）：介绍行业生态与岗位图谱，帮助求职者精准定位自身角色优势；掌握高质量数据
笔者根据多年的学习和工作经验，总结出一条有效的学习路线：先抓主干，后抓枝节。学习一个算法就好比遍历一棵大树上的所有枝节，算法越是复杂其对应的枝叶也就越多。一个算法的学习，笔者将它归结成了5个层次：理解主要思想、掌握算法原理、熟练源模型、完成数学推导和行源码实现，帮助读者分阶段地学习，轻松迈机器学习的大门。
1、前沿：国内外大厂创新设备技术解析 2、实践：空间智能时代的新作品与新体验 3、解读：数字内容设计与产品发思路 4、洞察：生产、生活与社交方式的重塑和迭代
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