高文院士、李国杰院士、戴琼海院士作序推荐； 张钹 沈向洋 杨强 张正友 张建锋 王海峰 王小川联名推荐； 中国人工智能40余年发展历程全景之作； 全面、系统、深度梳理中国人工智能发展领域的重要人物、关键技术、里程碑事件； 细致呈现老中青三代科学家力向前、不断突破的生动故事； 从中国人工智能的起出发，厘清脉络，看见未来。
1.全领域覆盖：一册通AI生产力工具 2.零门槛上手：66个AI工具 实操技巧 真实案例 3.可视化图解：对初学者友好的分布 流程图 4.提示词秘籍：独家拆解三大提问法
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，在元宇宙造你的第二分身，掌握未来世界的数字化生存指南！ 超越人类身体的物理界限，实现人类思维和意识的永生不死！《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，向我们展现了一幅元宇宙生活图景！ 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，清华大学社会科学学院院长彭凯平、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、 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，人造生命之父、畅销书《生
中国人工智能学会副理事长焦李成先生推荐中国信息通信研究院云计算与大数据研究所所长 何宝宏博士作序推荐源自前华为技术专家的集大成之作人工神经网络的大师级学院派作品聚焦于原理讲解 不涉及编码实现 旨在传授纯粹的人工神经网络知识近年来，人工神经网络又一次成为了人工智能领域的研究热。随着研究工作的不断深，人工神经网络在图像识别、语音识别、自动语言处理、自动控制、数据挖掘、预测估计以及生物、医学、经济等领域取得了越来越多令人惊叹的成功应用。本书采用了浅显易懂、简洁明快的风格来讲解人工神经网络的原理性知识，其内容涵盖了生物神经元的基础知识、关键的数学知识，以及多种常见而典型的人工神经网络模型，如感知器（Perceptron）、多层感知器（MLP）、径向基函数神经网络（RBFNN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络
（1）百度旗下“深度学习技术及应用国家工程实验室”、百度技术学院联合北航人工智能专家共同撰写，行业实践与学术理论兼顾 （2）李德毅院士、百度公司总裁张亚勤博士、百度公司高级副总裁/AI技术平台体系总负责人王海峰、北京航空航天大学计算机学院教授/博士生导师吕卫锋 、百度技术委员会理事长/百度技术学院院长陈尚义联袂推荐
说话人识別是根据语音波形中反映说话人生理和行为的特征的语音参数.A动识別说话人身份的技术《本书作者结合多年的科研工作.分5个部分介绍了说话人识別的a本概念、方法以及**研究进展。
脑机口研究先驱、巴西世界杯 机械战甲 发明者米格尔 尼科莱利斯扛鼎力作！ 外骨骼、脑联网、大脑校园、记忆永生 2015年度关于人类未来*不可错过的 精彩大片 ！看脑机口如何激发人类潜能、绘制人类未来新图景！ 财讯传媒集团首席战略官段永朝专文推荐！清华大学心理学系主任彭凯平，英特尔中国研究院院长吴甘沙，浙江大学生物医学工程与仪器科学学院教授、求是高等研究院常务副院长郑筱祥，2003年诺贝尔化学奖得主彼得 阿格雷等各界精英联袂推荐！ 湛庐文化机器人与人工智能系列。
机器学习是人工智能领域中非常重要的一个研究方向，而深度学习作为机器学习的重要组成部分，伴随着近几年数据规模的增长和计算力的提升而备受关注。深度学习框架的快速发展大大降低了算法的门门槛，越来越多的深度学习从业者能够通过这些框架实现算法并应用到生活场景中，让我们的生活更加智能和便捷。 通过阅读本书，你将学到： MXNet、TensorFlow、Pytorch、Caffe等深度学习框架的差异 MXNet框架各主要模块的技术原理和应用实践 MXNet在图像分类、目标检测、图像分割中的应用，以及相关算法的训练、模型测试和实现细节 基于动态图构建网络结构的Gluon口 MXNet专门为计算机视觉任务推出的深度学习库GluonCV 从零始实现深度学习和计算机视觉算法的方法
1.讲解透彻易懂，深介绍天地一体化网络服务技术的功能组成、技术特。 2.结合信息技术的新研究展，使读者能够快速地理解该技术领域的相关技术及发展动态。 3.注重发展前沿，紧跟相关研究领域的新研究成果，对当前的热研究问题及其技术难行了系统的介绍。 4.内容详实、组织结构合理。网络通信及数据信息服务等相关领域研究人员、技术人员值得参考的书籍。
1.深浅出，通俗易懂 基于TensorFlow.js讲述如何在浏览器端发人工智能应用，深浅出地介绍了前端发、深度学习的相关知识，帮助读者提升智能前端发水平。 2.实用工具书，针对性强 从环境配置出发，详细介绍了卷积神经网络与移动端常用的几个网络模型。 3.实例丰富，参考性强 提供大量实际案例，具有较高参考价值。 4.适用性强，具有广泛性 适配新版本以及多类型设备，具有广泛参考性。
本书汇集了多位创客在智能小车机器人方面的丰硕成果，不仅为刚触机器人制作的初学者提供了详尽的门教程，还为有一定基础和经验的制作者提供了从基础到高级，覆盖循迹、避障、跟随、走迷宫、绘图、语音控制、无线遥控、Wi-Fi视频监控等全方位功能的丰富实例。通过阅读这本书，你会全面了解智能小车机器人的构成，在设计与制作智能小车机器人方面获得思路和灵感。 全面认识车轮、电机、电机驱动电路、电池、车架、主控制器、传感器、遥控器等部件。7个基础制作实例实现循迹、避障、跟随、走迷宫、蓝牙遥控、语音控制、绘图等常见功能。12个高级制作实例体感遥控、Wi-Fi远程视频监控、全向移动、视觉识别与跟随、自主导航，将这些高级功能应用在你的智能小车机器人上吧！2个完整设计与制作方案花费百元便能完成的多功能蓝牙遥控小车、基于单片
1 作者本身也是从小白始门深度学习的，无论从书中内容，还是讲解思路，以及语言风格，均适合你从零始深度学习这个充满魔力的世界。 2 实例简单而不简约，用到了生成对抗网络和注意力机制等目前相对前沿的深度学习技术。 3 虽然是一本门教程，但是对原理的讲述也不含糊，清晰易懂，让读者能知其然且知其所以然。
提出如下3种算法： ① 基于三维项集矩阵和向量的频繁项集挖掘算法。 ② 融合惩罚因子和时间权重的协同过滤算法。 ③ 基于用户属性和项目评分的协同过滤算法。 给出了一个图书推荐原型系统的构建方案。
全面反映新一代信息技术对机器人的变革作用，理论系统性强、理论联系实际，通过本书整合各种智能机器人的应用、科研展，通过思维导图、二维码等构建放性学习知识体系。
1.定位独特。中国共产党成立100周年献礼的主题出版图书，站在民族复兴高度，反映我国信息行业有代表性的高精尖科研成果。 2.作者知名。知名专家撰写，以充分反映信息技术领域的成就和成果。 3.亮突出。内容结构上既反映信息技术领域的发展概况，聚焦有重大影响力的亮；展示重大成果，感受科技之美，讲背后故事，宣扬传承科技精神。 4.创新引领。融合出版，融文、图、音频、视频、动画等于一体，限度地提升读者的阅读体验。
通过本书，你将学会如何使用TensorFlow行移动端机器学习应用的发，以及了解如下内容： ● TensorFlow对移动平台支持的起源和思路 ● TensorFlow对硬件加速技术的支持 ● TensorFlow Lite的架构和实现原理 ● TensorFlow在各种移动平台和嵌式平台上的发实例 ● 基于TensorFlow和谷歌云行机器学习的方法 ● 基于TensorFlow的机器学习服务框架 ● 基于TensorFlow的各种源技术和工程实践
本书主要阐述EDA技术和数字系统设计方法，按照“编程器件→设计语言→开发软件→系统设计”的顺序，系统地介绍PLD器件、VHDL设计语言、流行的EDA设计软件和数字系统设计方法等内容，力求涵盖数字系统开发设计中所涉及的主要方面，并在内容上进行精心编排，以着眼于综合开发能力的提高。
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！
深度序列模型与自然语言处理:基于TensorFlow 2实践
《深度序列模型与自然语言处理：基于TensorFlow2实践》旨在帮助读者掌握深度学习和自然语言处理的基本原理和实际运用，讲述了最新的研究成果，以及人们最感兴趣的深度学习生成自然语言等热门领域。此外，《深度序列模型与自然语言处理：基于TensorFlow2实践》提供了基于深度学习框架TensorFlow的实际编程示例，使理论与实践相辅相成。
本书旨在为读者提供与机器学习有关Python3的基本编程概念。前4章快速介绍了Python 3、NumPy和Pandas。第5章介绍了机器学习的基本概念。第6章主要介绍机器学习分类器，例如逻辑回归、kNN、决策树、随机森林和SVM。第7章介绍了自然语言处理和强化学习。本书还提供了基于Keras的代码示例作为理论讨论的补充。此外还为正则表达式、Keras和TensorFlow 2提供了单独的附录。
AIGC近年来发展迅速。想要深观察和理解 AIGC，需要系统性地学习、思考和实践。《洞察AIGC：智能创作的应用、机遇与挑战》一书正是应对这样的需求产生，希望本书能够帮助读者从爱好者转变成专业的思考者、理解者，再一步找到自己运用或发展 AIGC 的领域与路径。
计算机视觉之深度学习：使用TensorFlow和Keras训练高级神经网络
中国社会科学院专家通俗、深入、专业解读全国政协委员、中国社会科学院国际研究学部主任张蕴岭、国家发展和改革委员会学术委员会秘书长张燕生、国家全球战略研究智库负责人、中国社会科学院亚太与全球战略研究院院长李向阳、财新智库研究部主管、首席经济学家何帆联袂推荐
TensorFlow是源机器学习库。本书将教你如何使用TensorFlow行复杂数据计算，让你对数据有更深刻的理解。书中循序渐地讲解了TensorFlow的变量、矩阵和各种数据源等基本概念，深度剖析线性回归、支持向量机、*近邻域、神经网络和自然语言处理等算法，并结合丰富的实例详细讲解情感分析、回归分析、聚类分析、神经网络和深度学习实战等应用。此外，本书还给出了TensorFlow产品级应用的*佳实践和扩展用法，可以帮助你由浅深地掌握机器学习核心思维，构建起立体完备的机器学习概念体系。 通过阅读本书，你将： 熟悉TensorFlow模块中的基本组件 掌握TensorFlow的线性回归技术 学习SVM算法及其实践 使用神经网络优化模型预测 将NLP和情感分析应用到你的数据中 通过实践掌握CNN和RNN 使用梯度提升随机森林算法行预测 学习TensorFlow产品化
适读人群： 人工智能，尤其是机器学习相关领域的研究者； 有相关项目发需求的软件工程师； 高校信息学科或相关交叉学科的教师； 高校计算机、软件、电子、自动化相关专业的三、四年级本科生及研究生； 其他了解一定人工智能基础的学习者和对此感兴趣的爱好者。 （1）作者专注于数据缺失值填补的研究和实践多年，参与大量项目，期刊发表相关论文若干，经验十分丰富。 （2）传统的数据缺失值填补方法是基于统计学的，本书是基于*新的人工智能技术机器学习的，填补该领域空白。 （3）作者创新性地提出了基于神经网络和TS模型的缺失值填补方法，大幅提升填补效率。
全面、深剖析机器学习的算法原理和模型构建等核心技术 结合大量实例和两个实战项目案例展现各种算法的实际应用 详解监督学习、无监督学习和强化学习的理论基础与应用场景 详解模型训练中的风险函数、参数寻优方法，以及欠拟合与过拟合解决方案 深解析机器学习常用经典模型的基本原理及其Python实现 详解数据标准化、异常值检测、缺失值处理和特征筛选等数据预处理技术 详解两个典型项目实战案例，带领读者动手实践，提高实际发水平 内容丰富：详解机器学习的基础知识和相关算法原理并行实践，还对深度学习的基础知识行讲解，帮助读者系统掌握机器学习的完整知识体系。 循序渐：从机器学习的基本概念和环境搭建始讲解，逐步深其算法原理和模型构建等核心技术，最后行项目实战，学习梯度非常平滑。 理论结合实践：不仅深剖析机器学习的常用算
本书对元宇宙近年来的发展变化行了归纳；展现了各种科技设备带元宇宙后，人们体验到的沉浸感、现实感以及感知反馈；分析了元宇宙如何凝聚虚拟现实、游戏引擎、社交网络、云计算、大数据、人工智能、区块、3D 印等新技术，而成为当今的创新集合，同时让人们认识元宇宙建立的过程、技术发展、应用场景、创新机会以及未来人类文明发展等，畅想生命的未来发展趋势 人类数字迁徙之路。元宇宙涵盖范围广，突破了习惯的思维方式，能与不同传统行业结合，创造新的经济模式，将推动数字经济发展，为经济全球化辟新途径。 本书采用时下流行的轻松、诙谐语言，易于阅读。不仅适合各行业的干部、企业家们学习，也适合愿意在科技迅猛发展中，寻找新赛道的人们。
读者对象：1、希望在多个平台的C 环境下始使用OpenCV的计算机视觉新手；2、计算机视觉工程师；3、从初级到高级的各级学生、教师、研究人员；4、其他对计算机视觉和OpenCV感兴趣的人员 1、鼓励 复制 粘贴 运行 这种学习方式并尝试将数学基础保持在*限度； 2、涵盖计算机视觉热门主题，提供完整的项目代码; 3、新增 为项目找到*OpenCV算法 、 避免OpenCV中的常见陷阱 ； 4、超越基础知识，从更高层次来设计和实现复杂图像识别项目。 5、版本新：OpenCV的API（v4.0.0）
系统整合人工智能技术与计算机视觉理论，兼顾基础原理与前沿展。 内容涵盖传统视觉算法与现代智能技术，全面呈现计算机视觉的技术演脉络与核心方法论。 概念表述严谨清晰，技术解析深透彻，配套案例真实典型。 本书既可作为高等院校计算机视觉、人工智能相关专业的核心教材，也可作为科研机构展视觉算法研究的参考手册；既适合初学者建立系统的知识框架，也能为工程师提供前沿技术的工程化落地思路。无论是教学科研、学术攻关还是技术研发，本书都是计算机视觉学习者与从业者值得信赖的知识指南与实用工具。
本书对近年来数字人产业的发展和现状进行了研究，是数字人行业的首本产业报告。
六多：实例多、图表多、公式多、算法多、代码多、习题多（40+实例、130+图表、500+公式推导、50+代码源文件、50+笔试/面试题、160+习题）。 注重通过实例和图表介绍算法，原理讲解透彻，让读者明白 是什么，为什么，怎么实现，怎么应用，怎么改 。 详解公式推导过程，扫清从零学习的障碍。公式推导没有跳步，每步都有解释说明。 一种模型提供多种算法实现，满足不同业务场景。附赠50+源代码文件，下载即可运行 习题丰富多样，分为数值计算题、理论分析题、编程实践题三大类，满足理论学习和实践应用的需求。 每个模型都有代码实现，并与scikit-learn官方库的效果行对比，性能相当甚至更优。
1.吴曼青院士、刘利刚教授、陈绪博士作序推荐，周鹏远、李力恒、许彬院士等国内外十余位精英倾心编著。 2.结合国内外多位相关领域专家的精彩见解，由浅深地剖析了元宇宙的重要技术、生态和发展，将读者快速带元宇宙世界，了解元宇宙的重要知识。 3.层次分明，提供多个视角，方便不同群体阅读和了解元宇宙。
初学者学习机器学习课程一般都会面临两大障碍。*大障碍是数学基础。机器学习要求有数学基础，书中大量的公式是初学者的噩梦，尤其是对于已经离大学走向工作岗位的爱好者来说，从头始去学习和理解数据分布和模型背后的数学原理需要花费很多的时间和精力，学习周期非常漫长。第二大障碍是编程实践。并不是所有人都擅长编代码，而只有亲手用代码实现机器学习的各种算法，亲眼见到算法解决了实际问题，才能更深理解算法。除非想做高精尖的前沿研究，理论研究和公式推导并非大多数人的专长，如果只是想更合理地应用机器学习来解决实际问题，掌握必需的数学知识就可以理解问题该如何解决，使用Python编程实现机器学习算法也比使用C 或Java等语言容易得多。 本书就是为了让初学者顺利门而设计的。首先，本书只讲述机器学习常用算法的基本原理，并
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