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《智能體時代》作為一部融合生物智能演化機制與人工智能技術突破的科普作品，通過對從單一神經元到復雜智能體系統的跨學科分析，不僅揭示了智能涌現的本質規律，還為讀者構建了一個從微觀到宏觀的智能進化全景圖。這部橫跨生物學、計算機科學和認知科學等多個領域的作品，以其獨特的“智能體視角”，系統性地闡釋了從Claude和GeminiUltra等大語言模型，到AutoGPT和MicrosoftAutoGen等自主智能體，再到腦機接口與元宇宙等未來科技的演進路徑，展現了一個正在加速到來的智能體文明圖景。在這個智能技術加速演進的時代，本書立足當下科技前沿，以其宏大而系統的視角，不僅幫助讀者理解了從神經元到智能體的演化歷程，還展現了一個人類與人工智能共同進化的未來圖景。本書適合人工智能、計算機科學、認知科學等領域的研究者，也將為關注技術前沿的產業界人士和決策者提供重要參考。它是理解智能體革命、把握AI技術變革方向的重要理論指南，也是探索人機共生未來的思想資源。

·21.2萬字

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智能體設計指南：成為提示詞高手和AI Agent設計師

對于我們每個普通人而言，核心的AI能力不是寫作不是繪畫，也不是編碼，而是AIAgent設計！這是一本能幫助每個人輕松構建從提示詞編寫到AIAgent設計完整知識體系的實戰指南，由LangGPT社區的的創始人等幾位國內提示詞編寫和AIAgent設計領域的領軍人物撰寫，得到了硅基流動創始人袁進輝、潤米咨詢創始人劉潤、通往AGI之路創始人AJ等眾多行業專家的高度評價。設計AIAgent，提示詞是關鍵。本書首先詳細介紹了提示詞的原理、編寫提示詞常用的6種方法，以及被奉為圭臬的結構化提示詞方法論，旨在為讀者深入使用各類AI助手和設計AIAgent打下堅實基礎。然后系統講解了AIAgent的工作原理、主流平臺、設計模式、設計方法和流程，配有大量案例和最佳實踐。

·21.3萬字

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Spring Boot 3：入門與應用實戰

隨著JDK的升級與迭代，SpringFramework與SpringBoot也分別升級到了全新的6.0與3.0版本，全新的版本帶來了更加強大的功能和特性。本書側重于核心功能和特性的講解，重點講解SpringFramework與SpringBoot在應用開發中的核心與應用，通過多個方面介紹應用開發中涉及的場景。本書分為六個部分，共15章。第一部分～第三部分介紹SpringFramework與SpringBoot的基礎與核心機制，包括IOC、AOP、SpringBoot應用特性；第四部分講解基于SpringBoot的WebMvc應用開發；第五部分對Dao層整合開發進行講解；第六部分則是SpringBoot的應用打包和生產級特性。閱讀本書之前，建議讀者至少對JavaWeb有一定的了解。本書適合想要迅速上手SpringFramework和SpringBoot的入門級開發者，也適合想要深入提升Java開發能力的初級或中級開發者。

·21.5萬字

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“硬”核：硬件產品成功密碼

本書全面闡述了硬件產品經理的能力模型、知識結構和工作流程，并配有豐富的圖表、示例。本書在介紹硬件產品經理工作中涉及的三大業務板塊（產品準備、產品落地和產品運維）的具體事務時，依次從產品需求管理、規劃和定義、設計與研發、項目管理、上市、維護和退市等方面詳細闡述了硬件產品經理的實操細節，并給出了立項任務書、產品需求文檔、產品體驗報告、GTM（GoToMarket，上市）文檔、評審報告等的詳細撰寫方法。本書適合硬件行業的各層級產品經理、設計師、工程師、項目管理人員、市場營銷人員、銷售人員、電商從業者和采購人員學習和參考，也適合各類經營者、管理者和人力資源從業者閱讀和參考。

·21萬字

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生成式人工智能（基于PyTorch實現）

本書通過從零開始構建生成式人工智能模型來探討生成式人工智能的底層機制，并使用PyTorch對生成式人工智能模型進行編程的實踐指導，以期讓讀者在了解生成對抗網絡（GAN）、變分自編碼器（VAE）、循環神經網絡（RNN）、Transformer、擴散模型、大語言模型（LLM）和LangChain等技術原理之后，能構建可生成形狀、數字、圖像、文本和音樂的生成式人工智能模型。本書適合各種商業領域中的人工智能技術工程師和數據科學家在實踐生成式人工智能模型時隨手查閱，也適合生成式人工智能的初學者作為入門指南。

·22萬字

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構建可靠的機器學習系統

本書融合作者構建、運維和擴展大型機器學習系統的經驗，通過豐富的示例，詳細講解如何運行高效、可靠的機器學習系統。本書首先概述機器學習相關概念和數據管理原則，涵蓋數據管理、機器學習模型、評估質量、特征、公平性、隱私等主題；然后介紹機器學習模型及其生命周期；最后講述如何將機器學習引入組織，以及引入后組織會發生什么等復雜問題。

·26.5萬字

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AI時代的數據價值創造：從數據底座到大模型應用落地

本書旨在幫助數據行業的從業者在AI時代提升數據管理和數據技術認知水平，內容覆蓋數據價值創造的理論、技術和實踐。本書共8章。第1章回顧企業數據的發展歷史，并講解現代企業數據組織。第2章從多維度解析數據價值的創造路徑，包括從構建數字化決策、加速業務創新和推動AI變革等視角介紹數據價值創造的方法和成果。第3章系統講解數據管理的方法與技術，包括數據資產管理、數據資產運營、數據平臺架構的規劃及實踐案例。第4章講解數據要素價值化的路徑探索，包括數據要素在多行業的應用、基礎體系、可信數據流通技術及數據資產入表。第5章講解數據底座的技術與實踐，包括數據底座的架構要求、分布式存儲技術、分布式計算技術等，以及多種架構介紹。第6章講解數據與AI的融合，包括推薦系統、基于LLM的數據治理分析、數據標注等。第7章介紹企業AI應用的方法論與知識融合。第8章是數據領域技術趨勢與思考，包括數據技術的自主可控、開源技術的發展與挑戰、數據中臺的發展歷程與思考、數據編織技術的原理與展望。

·20.2萬字

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智能工程

全書共10章分別從構建非生物智能體、感知、描述、連接、記憶和理解、學習與交互、智能體運算模式與處理功能、資源和任務功能系統、生存、思維、控制與主體性、智能體生命周期等角度深入討論了智能體的方方面面，本書討論一個極為龐大、復雜，且沒有先例、沒有形成共識的智能體或機器智能系統的實現機理、過程、要點，沒有能、也做不到面面俱到，存在作者有意或無意忽略的環節。本書沒有在工程細節層面討論，只是在整體實現的主要環節的可實現性進行了框架性討論。

·21.8萬字

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數據要素價值化藍圖：全景、認知與路徑

本書內容分為五篇。第一篇從數據要素的基本概念和發展歷程入手，幫助讀者建立對數據要素的初步認知，并在此基礎上探索與數據要素相關的政策導向和環境，了解數據在當今社會中的地位和影響。第二篇詳細闡述如何實現數據要素價值化，具體包括數據資產管理、數據治理與確權、數據資產評估與定價等多個方面，還介紹了數據資源入表，數據監管、合規與安全，數據資產的交易等知識。第三篇重點介紹公共數據要素基本知識和公共數據要素價值藍圖。第四篇介紹產業數據要素基本知識和產業數據要素價值藍圖。第五篇介紹個人數據要素基本知識和個人數據要素價值藍圖。

·20.8萬字

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