《人形机器人行业落地与应用》系统介绍了在AI时代，人形机器人的前沿技术探索，人形机器人的法律与伦理，人形机器人的社会影响与未来挑战，以及人形机器人在各领域的应用，为读者搭建了一座从理论到实践的桥梁。
《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。
《ChatGPT Excel高效数据计算与处理：视频教学版》讲述将ChatGPT和Excel两大工具完美结合，为读者呈现了一部极具实用价值的数据处理指南。《ChatGPT Excel高效数据计算与处理：视频教学版》系统性地介绍了ChatGPT的基本用法，以及如何利用ChatGPT整理和优化数据，辅以丰富的Excel函数和技巧，助力读者解决复杂的数据计算与处理问题。 无论是Excel初学者还是希望提高数据处理效率的专业人士，都能从《ChatGPT Excel高效数据计算与处理：视频教学版》中获得实用的知识和技能。 《ChatGPT Excel高效数据计算与处理：视频教学版》内容通俗易懂，配有清晰的步骤和图解。无论您是财务会计、人事行政还是办公文秘，《ChatGPT Excel高效数据计算与处理：视频教学版》都将成为您提升数据处理技能的得力助手。
1. 本书去繁化简地对深度学习的理论知识行梳理，并对算法实现做出浅显易懂的讲解，方便初学者学习。2. 本书精心挑选大量深度学习的案例，通过启发式的自学模式，使读者由浅深地学习并掌握常用的深度学习模型，快速行实战，为一步使用源深度学习平台与工具提供扎实的理论与实践基础。
复杂系统暨鲁棒控制的理论和应用（Theory and Applications of Complex Systems a
本书注重算法理论与实际案例相结合，将枯燥无味的预测算法原理用R语言重现，并通过案例让读者掌握预测模型的应用。 本书源码下载地址：https://github.com/cador/Predictive-Practice-With-R
《探秘机器人王国（第2版》是一部长篇科普小说。故事始于机器人王国的一则爆炸性新闻，即机器人要求和人类平等、与人类平分天下。为了探究那里到底发生了什么，主人公林灵（长衫市的初二学生）作为代表，同全世界各路媒体、学者一起，来到 机器人王国 考察，并前往各个国家的机器人产业了解机器人的真实样貌。全书分为18章，从历史、基本结构、工农林业、空间和海洋探索、国防与安保、医疗、家政服务、文化娱乐、教育等多方面，介绍了机器人发展的现状，为读者展现了一幅多彩的机器人画卷。以往机器人容易给人留下的机械工具、触感冰冷、没有感情、令人恐惧等印象转化为智能助手、幽默温和、感情丰富的新认知。希望通过本书，能够和广大读者分享机器人技术发展的真实现状，认识到真正的 机器人王国 是什么样子的，了解它们在人类生活中
微软搜索技术部门高级研发工程师实战经验分享 从源代码的角度深剖析Storm设计与实现 学习如何实现和高效利用“实时的Hadoop” 大数据处理是当前计算机科技的热，而流式实时大数据处理更是这皇冠上璀璨的明珠。实时流数据处理在搜索引擎、社交网络、电商网站、广告平台等领域有着相当广泛的应用。Storm是极其高效、灵活、高扩展的流式数据处理平台。它被Twitter、Taobao、Yahoo、Groupon等公司采用。 本书由微软公司互联网工程院经验丰富的一线程序员操刀编写，包含很多实战经验和使用心得，很好地结合了代码分析和应用实例。本书对于行流式数据处理的研究、Storm的深理解以及实际应用都有很好的参考价值。
针对如何快速把握大数据与人工智能的精髓、避免陷过多的数学细节推导的问题，以及人工智能算法和大数据平台技术的结合问题，本书作者做出了不懈探索。一是选材上，不仅分别单独讲授人工智能和大数据，还突出两者相结合的内容。二是内容上，突出浅显易懂，繁杂的数学推导适当做减法，宏观的介绍和实战技能适当做加法。三是结构上，由浅深，由宏观到比较围观，由基础知识到新技术，由理论到实践。本书主要突出优如下。1.知识覆盖全。对大数据与人工智能领域的常用基础技术、算法、模型均有介绍，保障读者知识体系的完整性。而目前市场上相当同类书只涉及本领域其中的几个问题，使读者不能较好得从宏观角度来体会大数据和人工智能的技术。2.知识覆盖新。紧跟本领域zui新研究成果。尤其重介绍了深度学习基础知识及其应用。深度学习是当前人工
（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
读者对象： 希望了解TensorFlow结构和新特性的数据科学家、机器学习的发人员、深度学习的研究人员和具有统计知识的发者。要充分利用这本书，需要你掌握Python编程语言方面的知识。 TensorFlow是流行的、使用广泛的机器学习框架，它使得每个人都能轻松发机器学习解决方案。使用TensorFlow 2.0，你将研究一个改后的框架结构，它提供了大量的新特性，以提升发者的工作效率和便于发者使用。 本书通过聚焦于发基于神经网络的解决方案来介绍机器学习。本书从构建深度学习解决方案所需的概念和技术始介绍，之后将介绍如何创建分类器、构建目标检测和语义分割神经网络、训练生成式模型，以及使用TensorFlow 2.0的工具（如TensorFlow Datasets和TensorFlow Hub）加速发过程。 学完本书之后，你将能够使用TensorFlow 2.0发任何机器学习问题的解决方案，并能将它们部署到生产环
《国家智能制造标准体系建设指南（2016年版）》的权威案例解读，工业和信息化部部长作序推荐。
美国国家技术奖获得者、奇大学校长、谷歌公司工程总监雷库兹韦尔**力作。这是一部洞悉未来思维模式、全面解析 人工智能 创建原理的颠覆力作。库兹韦尔对于大脑和人工智能的理解，将对我们生活的方方面面、各行各业，以及我们有关未来的设想产生巨大的影响。库兹韦尔通过一系列推理告诉我们，我们有能力创造超越人类智能的非生物智能。 湛庐文化联合权威机构中国人工智能学会特设专家委员会！该专家委员会包括中国工程院院士李德毅、驭势科技（北京）有限公司联合创始人兼CEO吴甘沙、地平线机器人技术创始人余凯、IBM中国研究院院长沈晓卫、国际人工智能大会(IJCAI)常务理事杨强、科大讯飞研究院院长胡郁、中国人工智能学会秘书长王卫宁等专家学者，他们将以自身深厚的专业实力、卓越的洞察力和深远的影响力，对这些优秀图书行深度评。
工信部声称，机器人自动化将是实现 中国制造2025 这一目标的重要工具。中国迎来机器人大发展时代。 ★★从应用需求角度出发，淡化理论，建立工业机器人系统集成的整体概念★★ 本书从工业机器人应用的角度出发，全面地介绍了几款多用途机器人在通用行业的典型应用，内容包括：水平多关节机器人贴标（四轴）、装配机器人（六轴）、视觉贴合机器人、搬运机器人和机器人CNC技术发。内容涵盖工业机器人的基本知识及相关硬件技术、设计理念及实施过程，然后给出完整的操作流程和设计要领。
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。
按照从0到1的顺序，引导读者深理解OpenAI API； 10大核心API，涵盖从自然语言处理到复杂数据分析等多个领域； 12个关键应用场景，帮助读者精准应用OpenAI API； 3个标杆案例，展示OpenAI API的创新应用。
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
本书系统地阐述了过程控制系统的结构、原理、特点、适用场合、系统设计及应用等问题，并在分析稳态和动态数学模型的基础上，探讨了过程工业（石化、化工、轻工、医药等）生产过程中典型单元操作的控制方案，并介绍了典型工业生产过程（合成氨过程、常减压过程、催化裂化过程、乙烯过程、聚合过程、生物发酵过程、制浆造纸过程和冶金过程）的控制。
本书系统介绍对抗样本的基本原理，从相关的背景知识始，包含搭建学习对抗样本的软硬件环境、常用工具，带领读者快速上手实践。本书作者在安全领域有多年实践经验，对业界常见的方法做了系统的归纳总结，包含大量案例，深浅出，实践性强。本书所有示例代码在GitHub上可以下载:https://github.com/duoergun0729/adversarial_examples 主要内容包括： 对抗样本相关的深度学习背景知识，如梯度、优化器、反向传递等。 如何搭建学习对抗样本的软硬件环境。 对抗样本领域的一些常见图像处理技巧。 常见的白盒攻算法与黑盒攻算法。 对抗样本在目标检测领域的应用。 对抗样本的常见加固算法。 常见的对抗样本工具以及如何搭建NIPS对抗样本竞赛环境。 如何站在巨人的肩膀上，快速生成自己的对抗样本，行攻防对抗
神经网络已成为从大量原始的，看似无关的数据中提取有用知识的强大技术。 Java语言是用于实现神经网络的zui合适的工具之一，也是现阶段非常流行的编程语言之一，包含多种有助于发的API和包，具有 一次编写，随处运行 的可移植性。本书完整地演示了使用Java发神经网络的过程，既有非常基础的实例也有高级实例。首先，你将学习神经网络的基础知识、感知机及其特征。 然后，你将使用学到的概念来实现自组织映射网络。 此外，你还会了解一些应用，如天气预报、疾病诊断、客户特征分析和光学字符识别（OCR）等。 zui后，你将学习实时优化和自适应神经网络的方法。首先，你将学习神经网络的基础知识和它们的学习过程。 然后我们关注感知机及其特征。 下来，您将使用您学到的概念实现自组织映射。 此外，您将了解一些应用，如天气预报，疾病诊断，客户
谷歌 AlphaGO 战胜李世石，标志着机器智能新时代来袭 人工智能火热来袭，未来 5 年，人工智能会怎样改变我们的生活？未来 15 年呢？ 人工智能的下一个 BAT 会在什么领域产生？ 科技大咖倾情推荐，内容涵盖人工智能前沿研究热与发展趋势 分享许多知名学者专家难得的不同角度与侧面认识追求 产生了对人工智能未来发展的天马行空想象空间与好奇 将机器人、无人车、深度学习、大数据、虚拟现实等智能技术的变革结合起来，将预示一个大时代的到来，即所谓的 超智能时代 。《新智元：机器 人类 = 超智能时代》深分析了人工智能时代的技术和发展、机遇和挑战，带我们提前走超智能时代。
读者对象： 1、人工智能领域的技术工程师，尤其是机器学习和深度学习领域的工程师； 2、高校人工智能专业学生、教师以及研究人员； 3、希望了解人工智能尤其是深度学习的技术工程师和产品经理。 （1）本书由百度官方出品，PaddlePaddle总架构师共同创作。 （2）百度公司CTO王海峰博士作序，张钹院士、李未院士、百度集团副总裁吴甜联袂推荐 （3） 内容全面、由浅深、注重实践 ，结合新近PaddlePaddle技术版本，详细讲解了PaddlePaddle的技术和原理，以及如何从零始快速掌握深度学习。
本书通过严谨简明的预备知识介绍，首先帮助读者掌握有关大模型架构、分布式训练等理论知识；然后围绕造首先行业智能助手这一有重大价值的实际问题，向读者展示如何将该问题分解为一系列大模型技术，并展示完整的技术实施和优化过程。 本书侧重于行业实践。同时对涉及的相关理论、框架原理行一定深度的讲解。这样既降低了门难度，又提升了实践的高度。
本书详解Spark 3.0 ML机器学习框架行大数据分析与挖掘的方法，配套示例源码、PPT课件、数据集、发环境、思维导图和答疑服务。
本书以边缘计算技术发展为主线，从边缘计算的基本概念、系统架构、相关技术到云计算、雾计算、移动边缘计算及相关范例均做了详细说明。本书既可满足计算机相关专业本科生的需要，也可作为从事边缘计算相关工作的专业人士参考读物，使读者在学习中增强对边缘计算的了解并掌握相关技术。
1.热结合。 2017年，国务院发布了《新一代人工智能发展规划》。2022年政府工作报告中提出，促数字经济发展，完善数字经济治理，释放数据要素潜力，更好赋能经济发展、丰富人民生活。2023年4月28日，政治局会议指出 重视通用人工智能发展 ，2023年5月5日，中央财经委会议强调，要把握人工智能等新科技革命浪潮，适应人与自然和谐共生的要求，保持并增强产业体系完备和配套能力强的优势，高效集聚全球创新要素，推产业智能化、绿色化、融合化，建设具有完整性、先性、安全性的现代化产业体系。 2.创新性。 从ChatGPT，到AIGC，再到AGI。目前市场上围绕数字经济、人工智能方面的图书品类较多，但以全球视野展望通用人工智能发展方面的图书品类较少。数字经济时代推动下，人工智能作为关键性的新型技术能力，被视为数字经济发展的助推器和推动力，本书
如果你什么也不懂，那就从这本书开始。
热话题。元宇宙是社会热话题，如何从概念引申到具体行业的应用，一步加深和深化大众对元宇宙的理解，本书可能从更加具体的维度诠释了这一。 创新性。作者在本书中提出的 元宇宙 ，是对元宇宙概念的扩展和延伸，角度比较新颖，有一定创新性，让读者对元宇宙体系有更深切的认识。 抢占先机。就目前来看，市场上暂无 元宇宙 概念的书。本书如果能在较短时间内出版，就抓住了关于这一话题的先机和制高。
《机器学习门与实战 MATLAB实践应用》的编写是作者在多年机器学习及工作经验的基础上，对大量的网络资源、论文和相关书籍行总结、整理、分析而来。全书共分为三部分，分别为机器学习概念篇、MATLAB机器学习基础篇、机器学习算法与MATLAB实践篇。
◎畅销书《幸福的陷阱》作者哈里斯博士作品。 ◎基于纳承诺疗法（ACT），在患病、失业、离婚、丧亲、重大意外等艰难时刻，帮助你处理痛苦情绪，跳出生活的陷阱，勇敢前行。
《范式变更：碳中和的长潮与大浪》为与碳中和发展紧密相关的政府部门、企业的从业人员，以及大众读者量身定制，从零碳金融到清洁能源，为读者解答未来之路。 权威专家贡献观： 《范式变更：碳中和的长潮与大浪》聚集了中国国际经济交流中心副理事长朱民，诺贝尔经济学奖得主、世界银行前首席经济学家约瑟夫 斯蒂格雷茨，中国气候变化事务特使、国家发展和改革委员会原副主任解振华，中国工程院院士汤广福，华为副董事长、轮值董事长胡厚崑等20余位专家，为读者提供来自不同领域的深刻观，阵容强大，确保读者能够获得最权威的信息。 全面多维度剖析： 《范式变更：碳中和的长潮与大浪》从政策动向、科技展和市场趋势三大维度出发，全面剖析能源、交通、城建、工业、农业和土地等核心产业，为读者提供关于各行业、各领域如何实现碳
1.以通俗易懂的方式，从数据科学的角度系统的阐释重要且实用的统计学概念，介绍如何将各种统计方法应用于数据科学中； 2.运用清晰的解释和丰富的示例，将实用的统计学术语与数据挖掘实践相结合，适用于数据科学的门初学者； 3.相比于上一版，本书新增了更多Python和R语言示例，读者可以更深的了解如何在数据科学项目中正确运用各种统计方法； 4.通过本书，你将掌握以下知识： 为什么探索性数据分析是启数据科学任务的关键一步 随机抽样如何降低偏差并提高数据集的质量 实验设计原则如何针对问题生成确定性答案 如何使用回归方法估计结果并检测异常 用于预测记录所属类别的主要分类方法 从数据中 学习 的统计机器学习方法 从未标记的数据中提取信息的无监督学习方法
本书重介绍因求解大规模问题十分有效而风靡机器学习界的交替方向乘子法,该方法可以广泛应用于机器学习的优化求解，尤其是分布式凸优化问题。
一本风格较为轻松，简明易学，可直观参照，并迅速上手实操的AIGC工具使用手册。旨在指导读者如何快速高效地学会使用AIGC工具，并且通过书中的指导流程和作者总结出的高效Prompts（提示词）提高自己向ChatGPT提问的能力，让AIGC工具输出令人满意的高质量创意内容。
（1）极验AI 图项目团队倾力之作 （2）资深图神经网络专家多年研究和实践总结，白翔、俞栋等学术界和企业界领军人物强烈推荐 （3）从原理、算法、实现、应用4个维度详细讲解图神经网络，理论与实践相结合 作者亲授 图神经网络 直播课，与图书搭配学习效果更佳！ 回放 PPT获取方式： 1.微信关注 华章计算机 （微信号：hzbook_jsj） 2.在后台回复关键词:GNN
（1）星环科技人工智能平台团队合著，凝结星环科技人工智能和大数据团队丰富的实战经验 （2）从技术视角提供当前人工智能相关技术的深介绍，不仅讲解人工智能知识体系的理论基础，也可以指导基于实战的平台环境行操作。 （3）针对各种类型的机器学习问题，基于星环自研的人工智能平台（Sophon）环境，结合真实案例，依照数据、分析、建模的演历程行系统化阐述并行实战讲解。
本书是东南大学信息科学与工程学院与苏州第十中学联手造的一本适合中学生学习人工智能的门教材
Python是一门通用型编程语言，也是一门相对容易学习的语言。因此，数据科学家在为中小规模的数据集制作原型、实现可视化和分析数据时，经常选择使用Python。本书填补了机器学习和Web发之间的鸿沟。本书重讲解在Web应用中实现预测分析功能的难，重介绍Python语言及相关框架、工具和库，展示了如何搭建机器学习系统。你将从本书学到机器学习的核心概念，学习如何将数据部署到用Django框架发的Web应用；还将学到如何挖掘Web、文档和服务器端数据以及如何搭建推荐引擎。随后，你将一步探索功能强大的Django框架，学习搭建一个简单、具备现代感的影评情感分析应用，它可是用机器学习算法驱动的！本书是写给正努力成为数据科学家的读者以及新晋的数据科学家的。读者应该具备一些机器学习经验。如果你对发智能（具备预测功能的）Web应用感兴趣，或正在从事相
采用Python编写的Keras能够快速准确地训练卷积和递归神经网络，这使得Keras在很短的时间里就成为一个流行的深度学习库。 本书介绍了如何在时下流行的Keras库的帮助下，解决训练深度学习模型时遇到的各种问题。从安装和设置Keras始，展示了如何使用Keras行深度学习；从加载数据到拟合、评估模型获得*性能，逐步解决工作过程中遇到的每一个问题。在本书的帮助下，你可以分别实现卷积神经网络、递归神经网络、生成式对抗网络等。除此之外，本书还讲述了如何训练这些模型以完成图像处理和语言处理的任务。 本书*后还给出了一些实例，可以帮助你直观地了解Python和Keras在深度学习上的强大功能 通过阅读本书，你将学到： 在TensorFlow中安装和配置Keras 使用Keras库行神经网络编程 了解不同的Keras层 使用Keras实现简单的前馈神经网络、卷积神经网络和递归神
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。
适读人群： 本书可以作为高等院校人工智能、电子信息工程、物联网工程、数据科学与大数据技术、通信工程等专业高年级本科生以及智能科学与技术、信号与信息处理、网络空间安全、通信与信息系统等学科研究生的参考教材，也可供从事语音处理技术研究与应用的科研及工程技术人员参考。 十余年深耕智能语音处理的研究结晶 人工智能在语音处理领域的应用成果
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