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醫學圖像分析已是當前醫學研究、診斷和治療中必不可少的技術手段。醫學圖像中含有重要的生理、病理信息等知識，但由于圖像中的信息量大、維度高，這些信息在醫學圖像中表現復雜，所以挖掘難度很大。盡管從二十世紀五六十年代起，學者專家都在嘗試用計算機輔助手段從中挖掘有價值的診斷信息，但效果一直不理想，直到近幾年，隨著機器學習算法陸續取得重要進展，人類步入深度學習時代，醫學圖像輔助檢測與診斷技術才有了較大進步。本書內容由淺入深，從易到難，各章節既相對獨立，又前后關聯。既適合對醫學圖像分析有興趣的愛好者作為入門讀物，以了解本領域背景和基礎知識，也能為計算機醫學圖像分析研究領域的學者帶來創新思路。

·9.4萬字

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Rasa實戰：構建開源對話機器人

Rasa是一款開源的對話機器人框架，能讓開發者使用機器學習技術快速創建工業級的對話機器人。得益于豐富的功能、先進的機器學習能力和可以快速上手的特性，Rasa框架是目前流行的開源對話機器人框架。本書首先介紹Rasa的兩個核心組件：RasaNLU和RasaCore的工作流程；然后詳細介紹通過使用Rasa生態系統從頭開始構建、配置、訓練和服務不同類型的對話機器人的整體過程，如任務型、FAQ、知識圖譜聊天機器人等，其中包括使用基于表單（form）的對話管理、ResponseSelector來處理閑聊和FAQ，利用知識庫來回答動態查詢的問題等，以及自定義Rasa框架，使用對話驅動的開發模式和工具來開發對話機器人，探索機器人能做什么，并通過交互式學習來輕松修復它所犯的任何錯誤；最后會介紹將Rasa系統部署到具有高性能和高可擴展性的生產環境中，從而建立一個高效和強大的聊天系統。

·5.4萬字

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人工智能開發語言：Python

本書以淺顯易懂的語言對Python進行了全面系統的介紹，采用范例加圖解的形式講解，讀者可輕松閱讀。全書主要內容包括Python語言的基礎語法、數據類型、運算符、函數、類、對象以及常用的標準功能模塊，最后以實例的形式介紹了開發機器學習和人工智能應用所需的知識及相應的功能模塊。本書適合有志于從事機器學習、人工智能技術開發的人員或愛好者，也可作為相關專業的教材。

·6.8萬字

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深度學習與機器人

本書基于卷積神經網絡和圖像識別方法，介紹了PyTorch和PaddlePaddle兩種框架，并結合移動機器人講解了具體的開發過程。書中所用的硬件平臺，帶有兩個攝像頭傳感器，為機器人和無人駕駛車輛多攝像頭導航提供了理論指導。書中提到的模擬沙盤，正是機器人作為園區巡檢或無人配送實例的縮影。通過基于理論的實踐，本書不局限于具體的平臺和場景，可以作為實現深度學習的通用化方法。本書源于工程化實踐，抽象為具體方法和案例，為學習基于深度學習的機器人技術提供了指南。

·5.8萬字

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人工智能技術基礎

《人工智能技術基礎》按照人工智能在不同領域的研究特點，通過專項應用來研究相關技術。全書分為11章，第1章介紹人工智能領域的基本概念，第2章說明Python語言編程工具的使用，第3章到第10章分別從應答機器人、物體識別、人臉識別、語音識別、視頻識別、生成對抗神經網絡、無人駕駛、區塊鏈和大數據等方面對人工智能從原理到實戰一步一步進行介紹，第11章提取了部分人工智能方面的面試題，供未來從事人工智能研究工作的讀者參考。無論讀者是否從事計算機相關專業的工作，有沒有過開發的經驗，是否熟悉Python語言，是否想要轉行從事相關的工作，均可通過《人工智能技術基礎》掌握編程的技巧和Python的基本技能。

·9.7萬字

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共存：重塑AI時代的個人和組織

數字時代，個人和組織如何轉型和生存？本書寫給那些想了解自己需要做什么，然后實際采取行動的人。當人工智能和其他數字技術帶來第四次工業革命時，作為個人，我們需要提升哪些技能，以便能夠與人工智能和諧共處并發揮自身價值？本書并不是在個案研究以及實現方法均不明確的情況下空談理想，而是詳細分析了成功和失敗兩種案例，通過大量調研，反復構建、驗證和修改假設，提供了一種讀者能夠自己選擇變革的方法論，從而讓讀者選擇一種方法來改造自己及其組織，而不是被錯誤的認知哄騙：認為人工智能正在使人們成群結隊地失業，除數據科學家之外任何人都沒有工作機會。熟練使用人工智能將幫助我們創造適應環境的新任務，提供新產出。這是一本實用的書，將幫助你選擇合適的方法，實現自己想要的美好未來。

·10.2萬字

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人工智能簡史

2018年，原力覺醒，喚醒天賦的最佳禮物，文科生和青少年暢讀無壓力。《人工智能簡史》從多個角度介紹人工智能的發展歷史，重點介紹人工智能領域杰出的科學家，以及他們創造非凡成果的有趣故事。透過搜索引擎、網上購物、社交網絡、智能家居等應用，人工智能已經開始影響所有人的工作和生活，未來這種影響還會越來越大，最終人工智能將會像電力一樣，成為一個無所不在的基礎設施。

·7.4萬字

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人工智能實戰進階導引

本書選擇以遮擋人臉識別這一當今世界難題為例，探索人工智能技術實戰進階之路。本書重現了筆者對人臉有無口罩識別、口罩分割提取、遮擋人臉識別等方面的技術探索與實現過程。從視頻圖像的智能分割、圖像區域生長算法設計與實現、智能采集、智能分割、智能變換、智能融合、圖像邊緣智能檢測、圖像非局部均值濾波等角度入手，嘗試了遮擋人臉圖像處理的探索，并最終分別基于MATLAB和Python實現了遮擋人臉識別。本書內容通俗易懂，適用于對人工智能實戰應用感興趣但缺少專業指導的讀者。無論是對遮擋人臉識別技術感興趣的大學生，還是希望向人工智能領域轉型的技術人員，都可以通過本書的指引，輕松完成人工智能實戰進階。

·9.9萬字

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人工智能革命：開啟超級智能新時代

人工智能時代已經來臨，這項技術正在改變人類的認知和行為習慣，也對很多領域和行業造成了影響。本書共3篇，認知篇介紹了人工智能的理論知識與發展現狀，詳細講述人工智能與5G、物聯網、區塊鏈等技術的融合；價值篇主要講述了人工智能的價值，分析其為生活、社會、商業、醫療帶來的變革；場景篇從服務場景、工作場景、教育場景、營銷場景入手介紹人工智能的應用，為讀者提供應用指導。如今，人工智能已成為不可逆轉的趨勢。本書向讀者闡述與之相關的知識，并且告訴讀者應該如何跟上潮流。總之，本書是一本不可多得的實戰書，不僅具備很強的可操作性，還具備一定的前沿性，是讀者提升技術能力的必備工具。

·9.4萬字

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云計算：在智能交通系統中的應用

本書首先在分析國內外智能交通系統建設現狀的基礎上，提出了智慧交通云的概念，并對智慧交通云做了簡要介紹，深入講解了云計算的關鍵技術、智慧交通云的總體框架、智慧交通云的建設內容；然后就智慧交通云的關鍵技術，如基于云計算的交通信息采集與處理、基于云計算的交通控制、基于云計算的交通誘導、基于云計算的交通控制與誘導協同等進行了詳細的論述，最后探討了智慧交通云系統設計的相關問題。本書可供道路交通管理部門、建設部門、科研機構和生產廠家等參考，也可作為交通類、計算機類相關專業本科生、研究生的參考資料。

·9.9萬字

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深度學習與深度合成

以深度學習為代表的人工智能技術正改變著世界，并且已經步入到人們的日常生活之中。深度合成作為一種人工智能內容合成技術，在2017年引起人們關注。隨著技術的發展，深度合成技術已經衍生出包括圖像合成、視頻合成、聲音合成和文本生成等多種技術，能夠應用于新聞傳媒、影視制作、娛樂、教育和電子商務等諸多領域。本書面向對深度學習技術感興趣的初學者，內容側重于深度學習和深度合成的基礎知識和實現方法。為了讓盡可能多的讀者通過本書了解深度學習和深度合成，書中沒有使用過多的數學公式，而是從實踐角度介紹深度學習的基本知識，給出了人工神經網絡、深度合成技術以及深度學習系統的實現方法，書中附有的大量關鍵程序代碼力圖幫助讀者結合實踐操作快速入門。

·8.5萬字

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擁抱AIGC

本書先概述生成式人工智能所涉及的技術和工具，幫助你了解如何訓練模型以生成新數據；接著展示如何用ChatGPT提高營銷、科研和軟件開發等相關工作的生產力和創造力；隨后介紹如何通過改進提示設計從與ChatGPT的交互中獲得好的效果，以及如何在企業級場景中使用OpenAI模型。通過閱讀本書，你可以了解生成式人工智能的相關概念，以及如何通過有效的提示設計增加ChatGPT的價值，如何基于Python語言構建和部署生成式人工智能系統，如何利用AzureOpenAI服務實現企業級應用。本書適合想用生成式人工智能提升工作效率的所有人閱讀，包括但不限于商務人士、數據科學家、軟件開發人員、營銷人員和科研人員。

·7萬字

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機器人的設計與制作

本書以送餐機器人為例，從機器人的發展歷程與應用領域、機器人機械結構的建模與裝配、機器人控制電路的設計與制板和機器人控制程序的編寫與調試四個方面詳細地介紹了設計與制作機器人的過程，讓學習者通過本書的學習從而能夠自行設計和制作相應功能的機器人，服務于日常的生產生活。

·3.6萬字

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圖深度學習從理論到實踐

圖神經網絡是人工智能的一個熱點方向，從圖的視角解讀大數據，可以靈活建模復雜的信息交互關系，吸引大量學者的關注并在多個工業領域得到廣泛應用。《圖深度學習從理論到實踐》由淺入深，全面介紹圖神經網絡的基礎知識、典型模型方法和應用實踐。《圖深度學習從理論到實踐》不僅包括一般的深度學習基礎和圖基礎知識，還涵蓋了圖表示學習、圖卷積、圖注意力、圖序列等典型圖網絡模型，以京東自研的Galileo平臺為代表的圖學習框架，以及圖神經網絡在電商推薦和流量風控方面的兩個典型工業應用。《圖深度學習從理論到實踐》既適合對數據挖掘、機器學習方向以及圖建模交叉方向感興趣的高年級本科生和研究生作為教材使用，也適合互聯網電商、金融風控、社交網絡分析、藥物研發等企業的從業者參考學習。

·9.5萬字

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DeepSeek就該這樣學：AI賦能學習+創作+職業發展

本書是一本專門為AI初學者撰寫的入門指南，以備受關注的AI大模型DeepSeek為切入點，借助豐富的案例和通俗易懂的講解，全面且系統地介紹有關AI的知識，幫助讀者走出AI認知誤區，逐步掌握AI應用技巧，進而抓住AI時代的機遇。本書不僅剖析了DeepSeek的特點和影響，還深入探討AI在學習、生活、內容創作等多個領域的應用，能幫助讀者提升學習和工作效率、進行自媒體創作等。另外，本書還為想進入AI行業的讀者介紹了AI崗位知識和進軍AI的攻略。通過閱讀本書，讀者能將學到的AI操作方法運用于實際。無論是學生群體還是職場人士，本書都將助力讀者跨越技術門檻，在技術浪潮中搶占先機。

·4.7萬字

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深度學習必學的十個問題：理論與實踐

本書兼顧了數學上的理解和代碼實踐，內容主要包括基礎知識和深度學習模型。第1章介紹深度學習的簡潔發展思路和表示學習機制；第2章、第3章介紹神經網絡的基于梯度的優化方法、神經網絡的優化難點以及相應的解決方法；第4章討論神經網絡遇到的過擬合問題；第5章分析神經網絡的最小組成部分：神經元；第6章討論三種方案解決深層網絡的訓練難題：批標準化、SELU、ResNet；第7章、第8章講述了兩種重要的神經網絡模型：卷積神經網絡和循環神經網絡；第9章討論了對于神經網絡的無監督學習方式；第10章詳細討論以變分自編碼器和對抗生成網絡為代表的概率生成網絡。本書適合對于深度學習感興趣的大學生、工程師閱讀參考。閱讀本書需要具備基礎的Python編程技術和基本的數學知識。

·5.1萬字

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Python元學習：通用人工智能的實現

元學習是當今人工智能研究的熱門領域之一，被視為實現通用人工智能的基礎。本書介紹元學習及其原理，講解各種單樣本學習算法，例如孿生網絡、原型網絡、關系網絡和記憶增強網絡，并在基于Python的TensorFlow與Keras中實現它們。讀者能夠從本書中了解先進的元學習算法，如模型無關元學習、Reptile和元學習的上下文適應。此外，本書還探索如何使用元隨機梯度下降法來快速學習，以及如何使用元學習來進行無監督學習。本書適合機器學習愛好者、人工智能研究人員和數據科學家閱讀。

·6萬字

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基于信息增強的圖神經網絡學習方法研究

本書深入剖析了圖神經網絡領域所面臨的兩大核心挑戰：深度加深模型退化和監督信息過度依賴。針對這兩大挑戰，本書提出了一系列解決思路，涵蓋模型結構設計、訓練策略優化等方面的內容。全書共7章，第1章主要介紹了圖神經網絡研究的背景與意義，闡述了近年來國內外網絡表示學習與圖神經網絡的研究現狀，分析了圖神經網絡當前面臨的挑戰及其主要問題等；第2章主要對圖神經網絡進行概要論述，包括基礎的理論、典型的模型方法及應用；第3章針對圖神經網絡在節點聚合過程中面臨的節點鄰域混雜的問題，提出了一種基于混合階的圖神經網絡模型；第4章針對圖神經網絡在節點交互過程中面臨的全局結構信息缺失問題，提出了一種基于拓撲結構自適應的圖神經網絡模型；第5章針對自監督信息缺失且包含噪聲的問題，提出了一種圖結構與節點屬性聯合學習的變分圖自編碼器模型；第6章針對節點自監督信息貢獻不做區分的問題，提出了一種基于注意力機制的圖對比學習模型；第7章總結全書并對圖神經網絡可能的研究方向進行展望。本書可供從事人工智能、數據挖掘、機器學習及網絡數據分析等相關領域的科研及工程人員參考，也可作為高等院校計算機、人工智能等專業本科生與研究生的學習參考書。

·8.1萬字

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量子人工智能

量子計算與人工智能的交叉融合，促使量子人工智能的不斷發展。本書旨在采用對深度學習愛好者友好的方式，構建量子人工智能應用。全書共13章，第1章和第2章系統介紹量子計算機發展脈絡和量子計算編程的基礎知識。第3~7章分別介紹不同的深度學習方法和在這些算法邏輯上構建量子啟發算法的方式，用量子線路中的相位作為神經網絡的可學習參數，重構為量子神經網絡算子。這些算子可以在PyTorch環境中直接調用。第8章和第9章是量子人工智能的進階知識，講解不同量子算法的可行的評估方式和量子神經網絡基于Torch.Script技術進行算子化的內容。第10~13章通過在原生的深度學習PyTorch環境中引入量子算法，帶來可能的量子增強，并分別實現了對材料晶體結構相變過程搜索，冠狀病毒RNA序列變異預測、藥物虛擬篩選中親和能的預測及基因表達藥物設計等案例。

·7.6萬字

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