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飛行汽車、宇宙開發(fā)、量子計(jì)算機(jī)、共享汽車、大數(shù)據(jù)分析、替代白領(lǐng)工作的軟件機(jī)器人、癌癥治療……縱觀全球，不斷涌現(xiàn)出一批能夠產(chǎn)生技術(shù)創(chuàng)新的初創(chuàng)企業(yè)，有的企業(yè)估值甚至高達(dá)數(shù)千到數(shù)萬億日元。今后，什么樣的企業(yè)能夠崛起，并在10年后取代GAFA呢？本書將揭開“改變世界的那些公司”之神秘面紗。

·7.9萬字

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人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用

本書主要介紹了人工智能的基礎(chǔ)知識(shí)和實(shí)用技術(shù)。本書共8章，包括“人工智能：開啟智慧新時(shí)代”“Python：人工智能開發(fā)語言”“線性回歸：預(yù)測未來趨勢”“分門別類：幫你‘分而治之’”“物以類聚：發(fā)現(xiàn)新簇群”“個(gè)性化推薦：主動(dòng)滿足你的需求”“語音識(shí)別：讓機(jī)器對你言聽計(jì)從”“人臉識(shí)別：機(jī)器也認(rèn)識(shí)你”。本書以培養(yǎng)學(xué)生人工智能素養(yǎng)、人工智能思維和人工智能基本應(yīng)用能力為設(shè)計(jì)理念，在內(nèi)容的選取和安排上符合學(xué)生的學(xué)情特點(diǎn)，以問題為導(dǎo)向、以案例為載體、以任務(wù)為目標(biāo)來構(gòu)建教學(xué)內(nèi)容，兼顧了人工智能的基礎(chǔ)性、通識(shí)性、典型性和實(shí)用性。本書側(cè)重于介紹人工智能通識(shí)性知識(shí)和實(shí)用應(yīng)用技能，可作為高職高專及中職院校人工智能公共基礎(chǔ)課程的教材，也可作為電子信息、計(jì)算機(jī)類相關(guān)專業(yè)人工智能課程的入門教材。此外，本書還可供廣大讀者作為人工智能學(xué)習(xí)與實(shí)踐的參考書使用。

·12.9萬字

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小創(chuàng)客學(xué)AI

本書通過講述卡通人物小智穿越時(shí)空來到2049年，度過了一段奇妙而有趣經(jīng)歷的方式，將晦澀難懂的人工智能知識(shí)通俗化和趣味化，使學(xué)生能夠?qū)W習(xí)到人工智能相關(guān)知識(shí)，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器學(xué)習(xí)；并結(jié)合生活化場景讓學(xué)生更容易理解人臉識(shí)別、語音識(shí)別、文字識(shí)別等人工智能應(yīng)用。在每節(jié)課的“AI課堂”活動(dòng)中，制作圖形化編程軟件，通過讓學(xué)生動(dòng)手實(shí)踐編寫與課程相關(guān)的程序，培養(yǎng)學(xué)生的動(dòng)手能力和計(jì)算思維。本書將人工智能知識(shí)與日常生活場景相結(jié)合，使人工智能知識(shí)融入青少年能夠看得見、摸得著、聽得懂的生活場景，是一本符合中小學(xué)生學(xué)習(xí)認(rèn)知能力的人工智能知識(shí)科普讀物。

·4.6萬字

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機(jī)器人圖形化編程：從0到1

本書由淺入深地介紹了圖形化編程的基礎(chǔ)知識(shí)及智能硬件的應(yīng)用原理。本書共分為7章，內(nèi)容包括：機(jī)器人概論章節(jié)，介紹了機(jī)器人的發(fā)展史和具有時(shí)代標(biāo)志性的發(fā)明案例。模塊化機(jī)器人章節(jié)，介紹了模塊化機(jī)器人在課堂教學(xué)中的優(yōu)勢以及部分生活中的應(yīng)用場景。圖形化編程章節(jié)，講解了編程的基礎(chǔ)知識(shí)，例如程序的三種基本結(jié)構(gòu)“順序結(jié)構(gòu)、選擇結(jié)構(gòu)和循環(huán)結(jié)構(gòu)”；程序中的運(yùn)算符種類，如“算術(shù)運(yùn)算符、賦值運(yùn)算符、比較運(yùn)算符和邏輯運(yùn)算符”以及變量等編程知識(shí)。傳感器部分，主要介紹了生活中常見的幾種傳感器以及課堂中常用的傳感器，如“手勢傳感器、觸摸傳感器、測距傳感器和壓力傳感器”。機(jī)器人編程實(shí)例，講解了結(jié)合智能硬件的編程案例。本書既可以作為中小學(xué)信息技術(shù)教師的教學(xué)參考用書，又可以作為從事機(jī)器人開發(fā)相關(guān)行業(yè)人員的指導(dǎo)用書。

·2.2萬字

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生成對抗網(wǎng)絡(luò)入門指南

生成對抗網(wǎng)絡(luò)毫無疑問是2018年最熱門的人工智能技術(shù)之一，被美國《麻省理工科技評論》評選為2018年“全球十大突破性技術(shù)”。《生成對抗網(wǎng)絡(luò)入門指南》是一本結(jié)合基礎(chǔ)理論與工程實(shí)踐的入門型書籍，深入淺出地講解了生成對抗網(wǎng)絡(luò)的各類模型以及技術(shù)發(fā)展。本書面向機(jī)器學(xué)習(xí)從業(yè)人員、在校相關(guān)專業(yè)學(xué)生以及具備一定基礎(chǔ)的人工智能領(lǐng)域愛好者。通過本書的學(xué)習(xí)，能夠了解生成對抗網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)原理，并通過書中的代碼實(shí)例深入技術(shù)細(xì)節(jié)。本書共分10個(gè)章節(jié)，其中前半部分分別介紹了目前研究領(lǐng)域已經(jīng)較為成熟的生成對抗網(wǎng)絡(luò)模型，比如DCGAN、WGAN等等，以及大量不同結(jié)構(gòu)的生成對抗網(wǎng)絡(luò)變種。本書后半部分介紹了生成對抗網(wǎng)絡(luò)在文本到圖像的生成、圖像到圖像的生成以及其它應(yīng)用中的研究與發(fā)展。希望本書能夠幫助廣大讀者跟上人工智能技術(shù)的潮流，成為AI時(shí)代的先行者。

·8.9萬字

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當(dāng)我點(diǎn)擊時(shí)，算法在想什么？

我們生活在一個(gè)由算法構(gòu)筑的世界：這些基于數(shù)據(jù)的算法不僅掌控著社會(huì)的運(yùn)轉(zhuǎn)、篩選著我們的網(wǎng)絡(luò)見聞，還構(gòu)成了自動(dòng)駕駛、智能家居、前沿醫(yī)療、智慧城市乃至元宇宙發(fā)展的根本。它們是人類步入智能化新紀(jì)元的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力。隨著我們對數(shù)字技術(shù)的依賴日益加深，數(shù)學(xué)家和數(shù)據(jù)研究者得以透過它們窺探我們的日常生活。他們通過收集我們的購物記錄、消費(fèi)傾向、興趣愛好和旅行路徑等數(shù)據(jù)，試圖解碼我們的日常行為模式。但是，這些數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的分析結(jié)論究竟有多精確？若不深入了解數(shù)學(xué)的能力與局限，我們又怎能洞悉它是如何悄無聲息地重塑我們的世界？在《當(dāng)我點(diǎn)擊時(shí)，算法在想什么？》中，大衛(wèi)·薩普特帶領(lǐng)我們深入算法的神秘腹地。薩普特通過對谷歌、臉書、推特、亞馬遜等科技巨頭的數(shù)據(jù)專家的訪談，拆解了這些科技巨頭的算法模型，為我們破解了它們的算法黑箱、揭示了數(shù)字時(shí)代智能產(chǎn)品背后的奧秘。只有理解算法背后的運(yùn)作邏輯，我們才能擺脫算法的控制，并按我們自己的想法塑造算法以及數(shù)字科技。

·15.2萬字

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MindSpore大語言模型實(shí)戰(zhàn)

隨著ChatGPT等大語言模型的迅速發(fā)展，大語言模型已經(jīng)成為人工智能領(lǐng)域發(fā)展的快車道，不同領(lǐng)域涌現(xiàn)出各種強(qiáng)大的新模型。開發(fā)者想要獨(dú)立構(gòu)建、部署符合自身需求的大語言模型，需要理解大語言模型的實(shí)現(xiàn)框架和基本原理。本書梳理大語言模型的發(fā)展，首先介紹Transformer模型的基本原理、結(jié)構(gòu)和模塊及在NLP任務(wù)中的應(yīng)用；然后介紹由只編碼（Encoder-Only）到只解碼（Decoder-Only）的技術(shù)路線發(fā)展過程中對應(yīng)的BERT、GPT等大語言模型；接下來介紹大語言模型在部署、訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)過程中涉及的各種關(guān)鍵技術(shù)，如自動(dòng)并行、預(yù)訓(xùn)練與微調(diào)、RLHF等，并提供相應(yīng)的實(shí)踐指導(dǎo)；最后以開源大語言模型BLOOM和LLaMA為樣例，介紹其架構(gòu)和實(shí)現(xiàn)過程，幫助讀者理解并構(gòu)建、部署自己的大語言模型。本書還提供了基于MindSpore框架的豐富樣例代碼。本書適合人工智能、智能科學(xué)與技術(shù)、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、電子信息工程、自動(dòng)化等專業(yè)的本科生和研究生閱讀，同時(shí)也為從事大語言模型相關(guān)工作的軟件開發(fā)工程師和科研人員提供翔實(shí)的參考資料。

·6.6萬字

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2019年華北五省（市、自治區(qū)）大學(xué)生機(jī)器人大賽：人工智能與機(jī)器人創(chuàng)意設(shè)計(jì)賽論文集

人工智能與機(jī)器人創(chuàng)意設(shè)計(jì)賽為大學(xué)生提供一個(gè)創(chuàng)新創(chuàng)意展示平臺(tái)，旨在培養(yǎng)和鍛煉學(xué)生的自主學(xué)習(xí)能力、創(chuàng)新能力、工程實(shí)踐能力、團(tuán)隊(duì)合作能力等四個(gè)能力，為培養(yǎng)新一代卓越工程師提供平臺(tái)。該項(xiàng)比賽鼓勵(lì)新思路、新理論、新技術(shù)在機(jī)器人設(shè)計(jì)和人工智能應(yīng)用中的探索與創(chuàng)新，鼓勵(lì)學(xué)生進(jìn)行自己動(dòng)手設(shè)計(jì)制作人工智能與機(jī)器人系統(tǒng)，提交論文到競賽組委會(huì)。本論文集是經(jīng)過專家組評審，評選出的人工智能與機(jī)器人創(chuàng)意設(shè)計(jì)賽優(yōu)秀論文匯編而成。所收集的論文主要面向解決社會(huì)需求和熱點(diǎn)問題，提出人工智能與機(jī)器人創(chuàng)新設(shè)計(jì)方案，并完成人工智能與機(jī)器人系統(tǒng)設(shè)計(jì)工作，有著很強(qiáng)的理論意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。論文集的出版將進(jìn)一步促進(jìn)大學(xué)生在人工智能與機(jī)器人領(lǐng)域的技術(shù)合作與學(xué)術(shù)交流。

·10.8萬字

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深度學(xué)習(xí)初學(xué)者指南

本書分為三部分。第一部分將幫助你快速理解從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)基本架構(gòu)、如何準(zhǔn)備數(shù)據(jù)，以及深度學(xué)習(xí)中經(jīng)常使用的基本概念。第二部分將重點(diǎn)介紹無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。從自編碼器開始，然后轉(zhuǎn)向?qū)訑?shù)更深、規(guī)模更大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。第三部分介紹監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，你將掌握基本和高級(jí)深度學(xué)習(xí)模型的實(shí)現(xiàn)方法，并能夠?qū)⑦@些模型用于分類、回歸以及從潛在空間生成數(shù)據(jù)等應(yīng)用場合。

·13.3萬字

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機(jī)器視覺入門與實(shí)戰(zhàn)：人臉識(shí)別與人體識(shí)別

這是一本系統(tǒng)講解人臉識(shí)別和人體姿態(tài)識(shí)別技術(shù)、算法和應(yīng)用的實(shí)戰(zhàn)性著作，是作者團(tuán)隊(duì)多年研究成果和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的總結(jié)。既有業(yè)界成熟的技術(shù)和算法，又有行業(yè)的新熱點(diǎn)和新趨勢。通過本書，讀者將能輕松掌握如下知識(shí)：機(jī)器視覺的概念以及索引技術(shù)，包括向量空間索引和度量空間索引；人臉識(shí)別技術(shù)，以及人臉檢測算法、人臉對齊算法、人臉特征提取算法；面向人臉檢索的高維空間快速索引技術(shù)；人體姿態(tài)識(shí)別技術(shù)、目標(biāo)檢測算法以及算法的性能評測；面向嵌入式設(shè)備的人臉識(shí)別技術(shù)與算法，輕量級(jí)的人臉識(shí)別技術(shù)與算法，以及面向ARM設(shè)備的人臉精準(zhǔn)識(shí)別方法VMFace；人臉識(shí)別、人體姿態(tài)識(shí)別相關(guān)技術(shù)和算法在門禁、安防和運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練等場景的應(yīng)用。

·9.9萬字

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MLOps工程實(shí)踐：工具、技術(shù)與企業(yè)級(jí)應(yīng)用

這是一本能指導(dǎo)企業(yè)利用MLOps技術(shù)構(gòu)建可靠、高效、可復(fù)用、可擴(kuò)展的機(jī)器學(xué)習(xí)模型從而實(shí)現(xiàn)AI工程化落地的著作。由國內(nèi)AI領(lǐng)域的獨(dú)角獸企業(yè)第四范式的聯(lián)合創(chuàng)始人和技術(shù)VP領(lǐng)銜撰寫，從工具、技術(shù)、企業(yè)級(jí)應(yīng)用、成熟度評估4個(gè)維度對MLOps進(jìn)行了全面的講解。本書深入淺出、循序漸進(jìn)地講解了如何在實(shí)際項(xiàng)目中利用MLOps進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型的部署、監(jiān)控與優(yōu)化，以及如何利用MLOps實(shí)現(xiàn)持續(xù)集成與持續(xù)交付等高效的工作流程。通過企業(yè)級(jí)的MLOps案例和解決方案，幫助讀者輕松掌握MLOps的設(shè)計(jì)思路以及如何應(yīng)用MLOps解決實(shí)際問題。

·17.4萬字

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虛擬現(xiàn)實(shí)與增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)

虛擬現(xiàn)實(shí)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)目前在智能制造中得到了越來越多的應(yīng)用。本書重點(diǎn)介紹在應(yīng)用此類技術(shù)涉及的關(guān)鍵技術(shù)，包括繪制技術(shù)、人機(jī)交互技術(shù)、開發(fā)平臺(tái)特別是幾何引擎和動(dòng)力學(xué)引擎等，對于其在智能制造中的典型應(yīng)用給予了專門介紹。書中大部分案例都取自作者所在課題組實(shí)際開發(fā)的工程實(shí)例，是一本理論與實(shí)用兼顧的參考工具書。

·13.5萬字

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高能效類腦智能：算法與體系架構(gòu)

本書從對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概述開始，討論基于速率的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用和訓(xùn)練，介紹實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多種方法，如從通用處理器到專用硬件，從數(shù)字加速器到模擬加速器。接下來展示了一個(gè)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)動(dòng)態(tài)規(guī)劃而建立的高能效加速器，然后是脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)概念和流行的學(xué)習(xí)算法，以及脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件概述。本書還為讀者介紹了三個(gè)實(shí)現(xiàn)書中學(xué)習(xí)算法的設(shè)計(jì)案例（兩個(gè)基于傳統(tǒng)CMOS工藝，一個(gè)基于新興的納米工藝），最后對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件進(jìn)行總結(jié)與展望。

·14.5萬字

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水中仿生機(jī)器人導(dǎo)論

本書主要介紹了機(jī)器人、水中機(jī)器人及仿生機(jī)器人的定義、分類及發(fā)展?fàn)顩r，較深入的闡述了兩類水中仿生機(jī)器人（仿鯵科機(jī)器魚及單關(guān)節(jié)機(jī)器魚）的機(jī)械結(jié)構(gòu)、軟硬件系統(tǒng)及其推進(jìn)系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)原理及控制機(jī)理。本書深淺適宜,通俗易懂，作為教材兼科技類圖書，既可以作為大中專學(xué)生的選修課教材,也可以作為機(jī)器人相關(guān)課程的參考書籍。

·9.4萬字

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基于深度學(xué)習(xí)的高分辨率遙感圖像場景分類

高分辨率遙感圖像場景分類是遙感影像解譯中的一個(gè)關(guān)鍵任務(wù)，具有廣泛的應(yīng)用前景。本書介紹了高分辨率遙感圖像場景分類的基本知識(shí)和現(xiàn)有的研究方法，并系統(tǒng)總結(jié)了作者在基于深度學(xué)習(xí)的高分辨率遙感圖像場景分類方面的研究工作。全書共6章，分為4個(gè)部分：第一部分（第1章）介紹了高分辨率遙感圖像場景分類的的定義、研究背景和現(xiàn)有研究工作，以及本書的主要內(nèi)容；第二部分（第2-3章）將特征提取策略和監(jiān)督方式對高分辨率遙感圖像場景分類性能的影響進(jìn)行了定性分析和定量實(shí)驗(yàn)評估；第三部分（第4-5章）介紹了兩種不同解決思路的高分辨率遙感圖像場景分類方法來應(yīng)對人工標(biāo)注成本較高的問題；第四部分（第6章）對本書的主要內(nèi)容進(jìn)行總結(jié)，并對未來的研究工作進(jìn)行展望。第2-5章都附有相關(guān)的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證工作，以便有興趣的讀者進(jìn)一步鉆研探索。

·5萬字

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Manus極簡入門：從0到1快速打造你的AI智能體

本書是一本全面介紹Manus及其應(yīng)用的實(shí)用指南，旨在幫助讀者深入了解Manus的核心技術(shù)、獨(dú)特優(yōu)勢及其在各個(gè)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，為讀者在智能化時(shí)代的學(xué)習(xí)、工作和生活提供有力支持。首先，本書深入剖析智能體的本質(zhì)與技術(shù)基礎(chǔ)，詳細(xì)闡述AIAgent的核心架構(gòu)、運(yùn)作原理，及其與傳統(tǒng)AI模型的區(qū)別，并從不同維度對比Manus與其他AI大模型（如DeepSeek、ChatGPT），讓讀者對Manus的技術(shù)優(yōu)勢有清晰的認(rèn)識(shí)。其次，本書重點(diǎn)介紹Manus在個(gè)人工作與學(xué)習(xí)中的應(yīng)用，涵蓋智能日程優(yōu)化、職場技能提升、學(xué)習(xí)輔助等多個(gè)方面，為個(gè)人提升工作效率和學(xué)習(xí)效果提供實(shí)用方法與工具。接著，本書依次探討Manus在市場營銷、銷售收益優(yōu)化、供應(yīng)鏈管理等商業(yè)領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用，包括AI虛擬代言人、動(dòng)態(tài)內(nèi)容營銷、談判策略生成、價(jià)格彈性預(yù)測、多級(jí)庫存優(yōu)化等內(nèi)容，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營銷、高效銷售和精益管理。此外，本書深入分析Manus在產(chǎn)品服務(wù)創(chuàng)新、組織管理、風(fēng)險(xiǎn)管理等方面的應(yīng)用案例，如AI概念生成、虛擬焦點(diǎn)小組、智能包裝設(shè)計(jì)、組織網(wǎng)絡(luò)分析等，為企業(yè)的產(chǎn)品創(chuàng)新和內(nèi)部管理提供新思路。最后，本書還關(guān)注Manus在戰(zhàn)略決策、日常生活等領(lǐng)域的應(yīng)用，包括市場進(jìn)入模擬、技術(shù)成熟度評估、健康與身心管理、家庭與社交關(guān)系優(yōu)化等方面，助力讀者從宏觀戰(zhàn)略到微觀生活全方位提升智能化水平。

·16.8萬字

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應(yīng)用人工智能：工程方法（原書第2版）

大多數(shù)的AI書籍主要聚焦于AI背后的理論方法，卻很少關(guān)注AI應(yīng)用程序的工程化。目前存在哪些AI庫、框架和服務(wù)？在哪種情況下應(yīng)該選擇哪種庫、框架和服務(wù)？如何將它們整合到一個(gè)具有良好用戶體驗(yàn)、易于維護(hù)的AI應(yīng)用程序中？如何滿足功能性要求和非功能性要求，特別是高性能要求？針對上述問題，本書結(jié)合當(dāng)前的新興技術(shù)和具體實(shí)例給出了很好的答案。本書首先介紹AI的定義以及AI的簡要發(fā)展史，接著介紹主要的AI方法，包括機(jī)器學(xué)習(xí)和知識(shí)表示，之后給出AI應(yīng)用程序架構(gòu)設(shè)計(jì)的指導(dǎo)原則，最后聚焦于AI的各個(gè)分領(lǐng)域，包括信息檢索、自然語言處理及計(jì)算機(jī)視覺。書中涵蓋大量應(yīng)用實(shí)例，其中，虛擬博物館實(shí)例貫穿全書。此外，本書還提供相關(guān)AI產(chǎn)品列表及源代碼樣例，方便讀者快速開發(fā)自己的應(yīng)用。

·5.3萬字

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撬開人工智能的黑匣子（《商業(yè)評論》MIT斯隆管理評論精選）

如今，科技創(chuàng)新已經(jīng)成為商業(yè)未來的方向，大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新勢不可擋。為了順應(yīng)大勢，《商業(yè)評論》于2015年獨(dú)家引入創(chuàng)業(yè)、創(chuàng)新、科技領(lǐng)域全球最權(quán)威的雜志《麻省理工學(xué)院斯隆管理評論》。《麻省理工學(xué)院斯隆管理評論》雜志由全球排名前列的世界頂級(jí)商學(xué)院——麻省理工學(xué)院斯隆管理學(xué)院出版發(fā)行，是世界最頂尖的綜合管理類期刊之一，也是全球頂級(jí)企業(yè)高管、科技創(chuàng)新者、創(chuàng)業(yè)家、思想領(lǐng)袖、管理大師、商學(xué)院教授進(jìn)行對話的首選平臺(tái)，用最前沿的管理理念深刻影響了全球企業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)和創(chuàng)新方式。在本期“MIT斯隆管理評論精選”中，我們選擇“人工智能”這個(gè)時(shí)下最熱的話題，奉獻(xiàn)給大家一道AI思想盛宴。

·2.9萬字

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第三層大腦：腦機(jī)接口破解人類進(jìn)化密碼

腦機(jī)接口技術(shù)在近兩年方興未艾，促使人類更加清晰地想要去探知腦科學(xué)這最后一塊人類身體的未知領(lǐng)域，這項(xiàng)技術(shù)即將改變?nèi)祟惔嬖诘牡讓舆壿嫞盒碌淖晕艺J(rèn)知、新的人際關(guān)系，新的學(xué)習(xí)和演化方式。其重要性不亞于計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)，卻尚未被充分認(rèn)識(shí)。我們即將迎來生活方式的又一次巨變。本書結(jié)合筆者多年創(chuàng)業(yè)的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)歷，介紹目前腦機(jī)接口的發(fā)展情況，包括侵入式腦機(jī)接口跟非侵入式腦機(jī)接口，未來腦機(jī)接口的發(fā)展方向以及制約其發(fā)展的因素，書中對可能的技術(shù)攻關(guān)手段進(jìn)行了介紹，包括腦機(jī)接口相關(guān)的材料科學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、人工智能算法、可穿戴設(shè)備、芯片等方面的發(fā)展情況，以及未來腦機(jī)接口的科技暢想。

·11.1萬字

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生成對抗網(wǎng)絡(luò)：原理及圖像處理應(yīng)用

本書深入淺出地介紹了近年來AI領(lǐng)域中十分引人注目的新型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的基本原理、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及其在圖像處理領(lǐng)域中的應(yīng)用；同時(shí)，分析了近年來在GAN訓(xùn)練、GAN質(zhì)量評估及多種改進(jìn)型GAN方面取得的進(jìn)展；在實(shí)踐方面，給出了基于Python的基本GAN編程實(shí)例。另外，本書還介紹了支撐GAN模型的基礎(chǔ)理論和相關(guān)算法，以使讀者更好地理解和掌握GAN技術(shù)。

·15.8萬字

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人工智能

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