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本書是一本專為企業管理者和辦公人員打造的實用指南，旨在幫助企業通過人工智能技術實現數字化轉型，提升運營效率與競爭力。結合豐富的企業AI解決方案設計與實施經驗，深入剖析了DeepSeek這一領先的人工智能模型在企業中的廣泛應用場景。全書共分為四大部分，涵蓋了企業管理、市場營銷、銷售與客服等多個核心領域，詳細介紹了近100個企業使用場景，展示了如何通過DeepSeek實現效率的百倍提升。無論是人力資源招聘流程的自動化、員工培訓課程的智能設計，還是市場調研問卷的快速生成、競品分析報告的自動化處理，本書都提供了詳實的解決方案和實施建議。每個場景均配有具體的Prompt示例、工具推薦和實施流程圖，確保讀者能夠輕松上手，快速將理論轉化為實踐。本書特別適合企業管理者、人力資源從業者、市場營銷人員、銷售團隊以及IT技術人員閱讀。無論您是希望優化企業內部流程，還是提升市場競爭力，本書都將為您提供切實可行的AI應用策略。通過本書，您將掌握如何利用DeepSeek這一強大的AI工具，解決企業在數字化轉型中的各種挑戰，實現從效率提升到創新突破的全方位價值創造。

·8.7萬字

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DeepSeek一本通

AI時代的高效指南，一本在手，技術全有！從入門到精通，掌握DeepSeek實戰應用！AIGC應用博士郭子璇傾力打造，權威解讀，系統梳理DeepSeek技術，基礎到進階一網打盡！實戰為王，全書包含豐富案例+操作指南，覆蓋職場、學習、創意等場景，真正提升效率！內容零基礎友好，同時提供高階技巧，一本書滿足不同層次讀者的學習需求！本書是國內首本深度解析DeepSeek的實用指南，旨在幫助讀者從零基礎快速進階到實戰應用。從AI基礎到多場景應用（如智能文檔處理、創意生成等），提供了清晰學習路徑。并結合前沿案例與技術思考，助力讀者在AI浪潮中精準進階，解鎖高效工作與生活的智能鑰匙。

·6.8萬字

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因果推斷與機器學習

本書是一本理論扎實，同時聯系實際應用的圖書。全書系統地介紹了因果推斷的基本知識、基于機器學習的因果推斷方法和基于因果推斷的機器學習方法及其在一些重要領域的應用。全書共分6章。第1章從潛結果框架和結構因果模型出發，介紹因果推斷的基本概念和方法。第2章介紹近年統計和機器學習文獻中出現的一些重要的基于機器學習的因果推斷方法。第3章介紹能夠提高機器學習模型的泛化能力的因果表征學習。第4章介紹因果機器學習如何提高機器學習模型的可解釋性與公平性。第5章介紹因果機器學習在推薦系統和學習排序中的應用。第6章是對全書的一個總結和對未來的展望。本書對結合因果推斷和機器學習的理論與實踐進行了介紹。通過閱讀本書，讀者不僅可以掌握因果機器學習的基礎理論，還可對本書中提到的論文代碼進行鉆研，從而在實踐中加深對因果機器學習的理解。

·14.3萬字

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妙用DeepSeek：創意落地速通指南

在人工智能技術快速發展的時代，DeepSeek？作為國產自研的高性能？AI模型，在多領域得到廣泛應用。本書是關于DeepSeek的實踐指南，分為基礎認知、開發實戰、高能應用3篇。基礎認知篇介紹DeepSeek的核心功能、使用方法與對話技巧；開發實戰篇講解DeepSeekAPI的申請與使用，以及部署方法；高能應用篇展示DeepSeek在多媒體生成、辦公軟件、智能助手方面的應用。本書內容由淺入深，涵蓋從基礎概念到技術實操，再到多場景應用，全面、系統且實用。本書適合想要盡快上手DeepSeek的初學者、希望利用其提升工作效率的職場人士、對部署模型感興趣的技術愛好者，以及需要將AI創意方案落實到多種應用場景的創意工作者閱讀。

·3.3萬字

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基于機器學習的數據缺失值填補：理論與方法

這是一部講解如何基于機器學習技術實現數據缺失值填補的專著，與傳統的基于統計學的缺失值填補方法相比，效率上得到了較大的提升。作者基于多年的研究和實踐成果，創新性地提出了基于神經網絡的缺失值填補方法和基于TS模型的缺失值填補方法。全書共8章，可分為4個部分。第一部分（第1~3章）：首先介紹缺失值填補領域的缺失數據機制、基本概念、性能度量等基礎知識，隨后詳細闡述目前基于統計學、機器學習的缺失值填補理論與方法。第二部分（第4~5章）：對目前神經網絡在缺失值填補領域的研究成果進行歸納總結，并從網絡模型、填補方案角度闡述神經網絡填補方法的設計及應用。第三部分（第6~7章）：詳細介紹面向不完整數據的TS建模過程，隨后通過特征選擇算法處理TS建模中的特征冗余問題，并從前提參數優化和結論參數優化兩個角度改進TS模型。第四部分（第8章）：以缺失值填補方法在我國貧困問題研究中的應用為例，展現缺失值填補方法的現實意義。

·16.6萬字

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ChatGPT漫談

本書深度探討了構建和訓練ChatGPT模型涉及的核心技術，以及ChatGPT在各種實際應用中的作用。全書精心劃分為三部分，其中第1章為第1部分，第2章為第2部分，第3章和第4章為第3部分。首先，詳細闡述了機器學習的歷史演變與各種學習范式，同時也揭示了在人工智能生成內容（AIGC）領域下，圖像處理和自然語言處理技術的歷史發展趨勢；接下來，對ChatGPT的運行機制和關鍵算法進行深度解析，包括大規模模型結構、上下文學習、強化學習、涌現機制等，引導讀者深刻理解ChatGPT的本質和相應算法原理；最后，從應用角度出發，展示了ChatGPT在推動生產力變革方面的潛力，全面解析了ChatGPT在科研、教育、出版、醫療等行業的影響和未來前景。閱讀本書后，讀者可以獲得對AIGC和ChatGPT的全面而深入的理解。本書旨在服務不同層次的讀者。對于初學者，它可作為一部理解深度學習技術的入門教材；對于從事自然語言處理研究、應用實踐的科研人員和工程技術人員，它提供了深度的理論洞見和實踐參考；對于那些在文本工作領域從業的人士，本書同樣有著重要的參考價值。

·10.8萬字

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深度學習原理與應用

本書系統性地介紹了深度學習的原理、關鍵技術及相關應用，首先從基本概念、必備的線性代數、微積分、概率統計等數學知識等入手，這些預備知識可幫助讀者更好地理解深度學習技術。接著對深度學習方法和技術進行了詳細介紹，包括卷積神經網絡、反饋神經網絡、循環神經網絡、生成對抗網絡等，針對每個技術都力圖用簡單易懂的語言、詳盡的公式推導說明和生動的圖形展示知識點，并附上應用樣例，便于讀者將概念、原理、公式和應用融會貫通。本書還考慮到初學者盡快入門的需求，對深度學習開發工具和處理技巧進行了細致的梳理和總結。最后本書對深度學習應用前景、發展趨勢、未來研究趨勢等進行了分析，具有一定前瞻性。本書涵蓋了大量深度學習的技術細節，適用于不同層次的讀者。

·12.1萬字

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顛覆：AI時代的企業管理方式大變革

隨著人工智能越來越快地滲透商業世界，管理和商業領導力應該如何做出改變？作者重點關注技術革命帶來的管理和商業領導力的變化。本書是一部跨學科作品，各章節的作者均為決策理論、人工智能、組織理論、公司戰略和治理等方向的專家學者，他們聚焦人工智能對管理和領導力的具體影響，以及如何在人工智能的大背景下對組織進行管理。本書還是一部綜合、全面的作品，內容不僅包括如何更有效地使用人工智能工具，如何更好地對大數據進行分析，還包括企業領導人將如何在新背景下做出決策及激勵員工共同實現公司的目標。

·15.4萬字

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OpenCV深度學習應用與性能優化實踐

開源軟件開發作為一種開發模式，社區互動是必不可少的組成部分。我們和OpenCV社區的互動，最早可以追溯到2010年。彼時OpenCV已經在業內流行了，但來自國內的貢獻很少。最初，我們也經歷了彷徨和不安，擔心代碼會不被接受。經過一些嘗試后，我們逐漸與社區、OpenCV項目的維護者Vadim先生建立了良好的合作關系。待后來Intel收購了Itseez公司之后，大家成為同事，合作就變得更多了。本書的各位作者作為參與OpenCV項目的開發者，貢獻了重要算法的優化和實現。他們希望通過本書，分享自己的成長經歷，攜手國內開源社區的程序員和工程師一起參與OpenCV項目的開發。

·12.7萬字

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人工智能導論

本書致力于推動人工智能的普及教育，結合最新的人工智能科學技術的發展成果，使用通俗易懂的語言深入淺出地介紹了人工智能的相關知識，重點介紹了人工智能的孕育、人工智能的誕生、人工智能的復蘇、人工智能的高速發展、人工智能的應用分支和哲學與思考等方面，在每章節后都有與之對應的章節習題，供學習者學習，以強化學生解決問題的能力。

·16.7萬字

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EV3機器人之快樂搭建

本書是北京市教委“高校支持北京市小學教育特色發展項目”（簡稱“高參小”）工作中，結合小學特色項目打造過程中的實際需要和低年級小學生的特點而編寫的機器人搭建類教材。書中內容從生活中的實例出發，以培養學生的科學素養和動手創新能力為目標，以實踐項目的形式，通過機器人實例和搭建配圖，闡述機器人結構原理、構建并進行一體化設計，講解初級機器人的機械結構搭建，引導學生去想象和思考，為學生將來構建出自己的機器人奠定基礎。本書可以作為小學低年級的機器人教材，也可以作為小學機器人愛好者的啟蒙讀本，還可以作為家長指導孩子搭建機器人的參考用書。

·2.9萬字

DeepSeek高效提問指南：提出好問題，才有好答案

如今，以DeepSeek為代表的AI工具迅速崛起，深刻地改變了人類獲取與處理信息的方式。但在應用DeepSeek的過程中，很多人發現，向DeepSeek提出問題后，得到的回復往往不盡如人意，或是過于寬泛、缺乏針對性，或是未能切中要點、不能解決實際問題。導致這一問題的根本原因是，提問者缺乏有效的提問技巧，無法精準引導AI發揮強大的運算與分析能力。《DeepSeek高效提問指南》正是針對這一痛點，構建了一套全面、系統的提問策略體系，旨在幫助讀者提升與DeepSeek的交互能力，掌握提問技巧，高效獲取信息，解決工作、生活、學習中的難題。本書共12章內容，在解決了“怎么問，DeepSeek才能回答得好”這一基本問題后，分別介紹了請求檢索查詢推薦、請求解釋描述說明、請求步驟程序流程、請求創意創作創建、請求歸納演繹總結11個工作、生活、學習常見領域，以及88個常見提問場景的提問策略。作者詳細拆解了每個場景的提問需求，分別從關鍵詞、句式模板和提問案例入手，幫助讀者在面對各種復雜問題時，找到合適的提問方法，從DeepSeek中獲取滿意答案。

·11.4萬字

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基于深度學習的道路短期交通狀態時空序列預測

這本書系統闡述了深度學習方法論在道路短期交通狀態時空序列預測領域的最新研究成果。需要著重說明以下幾點：1.領域限定在了道路交通，因為交通是個大系統，存在著航空、水運、道路等多種運輸方式，而本書所闡述的研究均是針對道路交通領域的數據以及面向道路交通領域的應用；2.本書所討論的研究問題是道路短期交通狀態時空序列預測問題，該問題是時空數據挖掘領域中時空預測問題的一個重要子集，在本書的第1章中將會對這個問題進行數學上的形式化定義；3.本書針對道路短期交通狀態時空序列預測問題的討論，完全是基于深度學習的方法論，所參考的文獻絕大部分發表于2017年以后，并不涵蓋前人對該研究問題所采用的全部方法論（如ARIMA，卡爾曼濾波、SVR等）。

·11.4萬字

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深度學習實戰：基于TensorFlow 2和Keras（原書第2版）

本書簡潔地介紹了現代神經網絡、人工智能和深度學習技術，專門為軟件工程師和數據科學家設計。第1章逐步介紹神經網絡的基礎知識。第2章比較TensorFlow1.x和TensorFlow2.0編程模型。第3章重點介紹回歸。第4章介紹卷積神經網絡及其在圖像處理中的應用。第5章討論了CNN在圖像、視頻、音頻和文本處理方面的高級應用。第6章重點介紹生成對抗網絡。第7章介紹詞嵌入。第8章介紹基本嵌入方法的各種擴展。第9章介紹自動編碼器。第10章深入研究無監督學習模型。第11章重點介紹強化學習。第12章介紹AutoML。第13章介紹用于移動設備和物聯網的TensorFlow的基礎知識。第14章討論了云環境以及如何利用它來訓練和部署模型。第15章討論了深度學習背后的數學。第16章介紹TPU。本書內容豐富，易于理解，示例具有代表性，是學習深度學習的絕佳指南。

·17.9萬字

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聯邦學習技術及實戰

本書針對產業界在智能化過程中普遍面臨的數據不足問題，詳細地闡述了聯邦學習如何幫助企業引入更多數據、提升機器學習模型效果。互聯網數據一般分布在不同的位置，受隱私保護法規限制不能共享，形成了“數據孤島”。聯邦學習像“數據孤島”之間的特殊橋梁，通過傳輸變換后的臨時變量，既能實現模型效果提升，又能確保隱私信息的安全。本書介紹了聯邦學習技術的原理和實戰經驗，主要內容包括隱私保護、機器學習等基礎知識，聯邦求交、聯邦特征工程算法，三種常見的聯邦形式，以及工程架構、產業案例、數據資產定價等。

·18.5萬字

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人工智能數據處理

本書是大數據處理的基礎教材。從介紹基礎的大數據采集開始，關注數據的采集、數據預處理、數據的可視化、數據的標注，以及大數據的相關應用等大數據的處理知識。其中，既包括文本或數值相關數據的處理，也包括對圖片這樣的非結構化數據的梳理。知識內容涵蓋面較為廣泛。本書以項目制的方式編寫，淺顯易懂，可以讓沒有相關經驗的讀者，比如高職高專的人工智能相關專業的學生，在短時間內了解人工智能數據處理相關知識，并在各自的領域提高工作效率和產出。

·5.8萬字

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云上的中國3：劇變中的AI時代

在大模型競相涌現并賦能干行百業的時代背景下，吳曉波帶領作者團隊經過實地調研與深入采訪，從人工智能技術流派、AIGC創新企業、傳統應用場景下的創新、人工智能產業鏈上下游四個主要維度，對來自計算機、互聯網、新能源、醫藥、科研、設計、電商、游戲、音頻、金融、圖像、繪畫、心理咨詢、智能硬件等熱門行業和領域的近50個極具代表性案例進行了真實記錄與分析。本書通過橫向對比海內外人工智能技術的發展情況，將行業內的專家觀點與躬耕產業一線代表的獨到見解深度結合，重點回答了人工智能大模型如何讓各行業煥發新的生機，詳細介紹人工智能在諸多細分場景的新嘗試、新應用、新規律和新的競爭空間，揭示產業智能化趨勢中獨具一格的技術和鮮為人知的機遇，全景式呈現智能原生時代大模型的應用與未來。

·12.7萬字

制造業大模型的構建與實踐

本書分兩篇，為讀者提供基于制造業視角的大模型理論與應用指南。基礎篇深入大模型理論層面，主要介紹大模型的基礎知識、構建路徑、價值對齊策略，同時涉及多模態與AIGC技術、提示詞工程的相關知識。應用篇則聚焦于大模型的實踐應用層面，主要講解垂直制造領域微調、RAG等構建技術，AIAgent的原理與應用，以及大模型壓縮與部署策略，并且通過具體案例來展示大模型在工業制造及設備運維等方面的應用，最后對大模型進行總結與展望。

·18.3萬字

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科學+預見人工智能

在科學技術發展一日千里的今天，“人工智能”成為了時代熱詞。人工智能引領的科技浪潮席卷而來，正從方方面面改變著你我的生活、推動著社會和時代的進步。關于人工智能，每個人有著不同的解讀。在本書中，你將看到科學家、投資人，甚到藝術家，從各自的角度暢談對科學技術的獨到見解，探討人工智能未來發展的無限可能。李開復、張亞勤、張首晟、李飛飛、魯白、張元豪、梁晗、楊培東、鮑哲南等20余位科學家通過對從業領域的深度思考和對科技發展規律的總結，勾勒出“科學復興，跨界共振”的美好愿景。《科學+預見人工智能》對于人工智能的討論深入淺出，觀點犀利，適合人工智能領域從業者、研究者、關注者閱讀與探討。

·11.8萬字

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