棋牌牛牛打团是怎么打的

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章從結構因果模型和潛在結果框架出發，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。并在第1版的基礎上對一些陳舊的內容做了更新。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。

·14.1萬字

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洞察AIGC：智能創作的應用、機遇與挑戰

《洞察AIGC：智能創作的應用、機遇與挑戰》內容分為3篇：第1篇AIGC的蛻變講述AIGC的發展歷史及其背后的智能；第2篇AIGC的應用講述AIGC在文學創作、日常辦公、知識管理、科研出版、工業制造、健康醫療、金融服務、品牌營銷領域的應用現狀及常用工具；第3篇AIGC的機遇與挑戰講述AIGC的資本與技術前景，同時提出需要注意的風險。

·13.9萬字

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神經網絡與機器人科研項目申請與實踐

本書分為神經網絡與機器人項目申請，神經網絡與計算機項目申請，機械臂理論項目申請、進展與結題，機械臂實物項目申請與進展，時變問題神經網絡求解項目申請、評議與進展，和基函數、多類與海量神經網絡項目申請與評議共六部分，每一部分都是由相關的申請報告，進展報告，同行反饋意見和/或結題報告系統化地構成，并整理出具有啟發性的總結。值得指出的是，同行評議意見一般都非常中肯，問題指出也非常到位；對同行評議意見的認真分析總結以及對應的申報書改進與完善是非常重要和有益的。

·17.3萬字

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智能控制

本書較全面地敘述了智能控制的基本理論、方法和應用。全書共11章。主要內容為：專家控制的基本原理和應用；模糊控制的基本原理和應用；神經網絡控制的基本原理和應用；遺傳算法及其應用和迭代學習控制方法及其應用。本書系統性強，突出理論聯系實際，敘述深入淺出，適合于初學者學習。書中給出了一些智能算法的Matlab仿真程序，并配有一定數量的習題和上機操作題。

·12.6萬字

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AI源碼解讀：卷積神經網絡（CNN）深度學習案例：Python版

本書以人工智能發展為時代背景，通過20個機器學習模型和算法案例，為讀者提供較為詳細的實戰方案，以便進行深度學習。在編排方式上，全書側重對創新項目的過程進行介紹，分別從整體設計、系統流程和實現模塊等角度論述數據處理、模型訓練和模型應用等過程，并剖析模塊的功能、使用及程序代碼。為便于讀者高效學習，快速掌握人工智能程序開發方法，本書配套提供項目設計工程文檔、程序代碼、實現過程中出現的問題及解決方法等資料，可供讀者舉一反三，二次開發。本書語言簡潔，深入淺出，通俗易懂，不僅適合對Python編程有興趣的愛好者，而且可作為高等院校相關專業的參考教材，還可作為從事智能應用創新開發專業人員的技術參考書。

·4.2萬字

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大模型項目實戰：Agent開發與應用

這是一本面向初中級讀者的Agent學習指南，作者既是資深的AI技術專家，又是經驗豐富的項目導師，融合作者親身實踐、培訓反饋與官方資源，為Agent使用者和開發者提供了快速上手的實用指導。本書從基礎知識、操作和應用開發3個維度循序漸進地講解Agent實戰技巧，分為三篇：基礎篇（1~2章）：介紹Agent定義、發展歷程、常用開源技術、主要組件等基礎知識和開發環境的搭建過程。應用篇（3~6章）：從通用型、任務驅動型、輔助開發型和檢索增強型4大類，通過AutoGPT、MemGPT、BabyAGI、Camel、Devika、CodeFuse-ChatBot、DB-GPT、QAnything這8種具體類型，詳細描述Agent的安裝、配置和使用等操作步驟。開發篇（7~16章）：展開分析10個不同場景的Agent應用開發實例。一方面，以AgentScope、LangChain、LangGraph、AutoGen、LlamaIndex、CrewAI、Qwen-Agent這7種被廣泛應用的開源Agent開發框架為基礎，針對每個框架各講解一個開發案例。另一方面，通過案例介紹Agent開發過程中關鍵的Function-calling特性及大語言模型開發技術。此外，對基于CogVLM2的多模態模型應用開發，也提供詳細的案例演示。

·7.2萬字

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AI原生應用開發：提示工程原理與實戰

本書結合AI原生應用落地的大量實踐，系統講解提示工程的核心原理、相關案例分析和實戰應用，涵蓋提示工程概述、結構化提示設計、NLP任務提示、內容創作提示、生成可控性提示、提示安全設計、形式語言風格提示、推理提示和智能體提示等內容。本書的初衷不是告訴讀者如何套用各種預設的提示模板，而是幫助讀者深入理解和應用提示設計技巧，以找到決定大語言模型輸出的關鍵因子，進而將提示工程的理論知識應用到產品設計中。本書適合AI原生應用開發領域的從業者和研究人員，以及人工智能相關專業的教師和學生閱讀。

·18.2萬字

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PyTorch 2.0深度學習從零開始學

PyTorch是一個開源的機器學習框架，它提供了動態計算圖的支持，讓用戶能夠自定義和訓練自己的神經網絡，目前是機器學習領域中的框架之一。《PyTorch2.0深度學習從零開始學》共分15章，內容包括PyTorch概述、開發環境搭建、基于PyTorch的MNIST分類實戰、深度學習理論基礎、MNIST分類實戰、數據處理與模型可視化、基于PyTorch卷積層的分類實戰、PyTorch數據處理與模型可視化、實戰ResNet卷積網絡模型、有趣的WordEmbedding、基于循環神經網絡的中文情感分類實戰、自然語言處理的編碼器、站在巨人肩膀上的預訓練模型BERT、自然語言處理的解碼器、基于PyTorch的強化學習實戰、基于MFCC的語音喚醒實戰、基于PyTorch的人臉識別實戰。

·11.3萬字

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無人機：知道這些就夠了

不久的將來無人機將像智能手機一樣司空見慣，而你對無人機的了解有多少？你知道無人機有哪些用途嗎？無人機對你和你的家庭又會產生什么樣的影響呢？知道這些就夠了。

·5565字

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深度學習與計算機視覺：項目式教材

本書基于國產自主可控龍芯處理器，系統地介紹計算機視覺領域的基本理論與實踐，并結合當前主流的深度學習框架和龍芯平臺以項目式教學的形式講述任務的實施。本書主要包括OpenCV基礎功能實戰、深度學習框架的部署、計算機視覺技術基礎知識、圖像分類網絡的部署、目標檢測網絡的部署、圖像分割網絡的部署、龍芯智能計算平臺模型的訓練和龍芯智能計算平臺的推理部署等內容。通過閱讀本書，讀者能夠了解和掌握深度學習在計算機視覺中的應用，并基于國產自主可控龍芯處理器進行工程實踐。本書適合深度學習與計算機視覺領域的從業者、深度學習與計算機視覺的愛好者閱讀，也可作為高等院校計算機相關專業的教材。

·10萬字

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人工智能

從《終結者》、《黑客帝國》、《機器人瓦利》再到《超驗駭客》，我們多數人對人工智能的認識還停留在好萊塢電影階段，然而，人工智能作為一門計算機科學分支究竟是什么樣的？目前發展到了什么階段？能夠戰勝人類的終極AI機器真的會存在嗎？從這本書中，你很快就會發現問題的答案。本書將全面介紹人工智能的發展歷史、探究過程以及在各個領域的應用，以通俗易懂的語言和生動有趣的示例為你揭示人工智能不為人知的奧秘。全面介紹了人工智能的歷史及其在各個領域的發展及應用。既有科學的嚴謹性，又不乏趣味性，以通俗的語言和生動的示例將科學之美展現得淋漓盡致，有助于讀者開闊視野，激發進一步探索科學的興趣。

·13.4萬字

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量子機器學習及區塊鏈技術導論

機器學習是人工智能發展和研究過程中最受重視和應用最廣泛的方向之一，與人工智能并行發展的量子計算，其被廣泛關注的領域之一是量子機器學習。量子計算給現代密碼體制帶來了巨大的沖擊，而建立在現代密碼體制基礎之上的區塊鏈技術也將受到影響。基于量子密碼體系的區塊鏈，即量子區塊鏈系統便是一種探索。本書主要對機器學習、深度學習、區塊鏈和量子計算技術及其應用進行全面介紹，主要內容包括機器學習基礎、量子信息與量子計算基礎、量子計算與機器學習、區塊鏈技術基礎、區塊鏈技術應用、量子區塊鏈初探。

·10.4萬字

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TensorFlow技術解析與實戰

TensorFlow是谷歌公司開發的深度學習框架，也是目前深度學習的主流框架之一。本書從深度學習的基礎講起，深入TensorFlow框架原理、模型構建、源代碼分析和網絡實現等各個方面。全書分為基礎篇、實戰篇和提高篇三部分。本書深入淺出，理論聯系實際，實戰案例新穎，基于zui新的TensorFlow1.1版本，涵蓋TensorFlow的新特性，非常適合對深度學習和TensorFlow感興趣的讀者閱讀。

·11.8萬字

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人工智能入行實戰：從校園到職場

本書主要講解人工智能的技術發展和行業現狀，旨在幫助讀者掌握進入人工智能行業工作的知識和方法。本書首先介紹人工智能的技術概況、人工智能對人們的生活和工作的影響，以及人工智能的三大技術--機器學習、深度學習和大數據的基本原理與應用。其次，本書介紹人工智能從業者所需要的專業技術，并提供相應的學習方法。接著，本書介紹人工智能的行業概況，并將人工智能行業的崗位分為算法崗、工程崗、數據崗和產品崗，詳細介紹各崗位的工作內容、能力要求、發展方向等。隨后，本書講解在人工智能行業求職的方法，包括求職前的準備工作和求職過程中的注意事項。最后，本書通過3位人工智能行業新人的入行經歷，以及對5位有一定工作經驗的人工智能從業者的采訪，幫助讀者切實了解人工智能行業，并為讀者樹立求職信心。本書可作為想要入行人工智能領域的高校學生或在職人士的就業指導，亦可作為人工智能行業的人力資源師、獵頭、行業分析師等的參考圖書。

·9.3萬字

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突破邊界：AI大模型驅動數智化能力變革

數智化能力的演進發展正在對個人、企業、社會、國家產生革命性影響。數智化能力將成為企業最重要的生產資料、最寶貴的物質財富、最有效的競爭手段。本書對某電信運營商AI大模型體系內涵、合作生態和重點開放能力進行了闡釋，介紹了AI大模型在企業發展中的應用，從企業能力建設的角度，分析它帶來的機遇與挑戰，并提供一系列戰略建議和實踐案例。同時，本書介紹了數智化能力演進過程，重點展示了業務能力、數據能力、技術能力等數智化能力的典型應用場景，并提出了數智化能力的規劃建設方法，對處于數字化轉型中的企業具有參考價值。

·13.7萬字

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寧夏無人機遙感監測理論與實踐

本書從三個層面全面介紹了無人機的發展歷程、功能特點、應用領域、創新成果及前景展望以及寧夏無人機的應用情況。

·10萬字

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人工智能與人機博弈（物聯網在中國）

人工智能技術在20世紀50年代誕生，是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門綜合性技術科學。人工智能技術的發展經歷過數次起伏，在螺旋式上升中不斷取得新的突破。人機博弈是人工智能領域的一個重要分支。近20年來，出現了多次可以稱之為里程碑式的“人機大戰”。本書從人機博弈幾次里程碑式的事件切入，對技術發展進程中的重要人物、節點和技術突破進行詳細介紹，從中梳理出人工智能研究方法論的演進，并對人工智能技術未來發展方向提出展望

·14.3萬字

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人工智能數學基礎與Python機器學習實戰

本書分為3個部分：第1章和第2章是人工智能的數學基礎，主要介紹了機器學習的概念、Python開發環境的搭建、機器學習bibei的數學知識，以及線性代數和概率論的相關知識；第3~12章主要介紹了回歸模型、分類模型、聚類模型、半監督模型的建立和相關算法的理論，以及如何使用sklearn具體實現相關算法模型的搭建；第13章介紹了Spark機器學習，筆者認為對于機器學習，不能只限于Python中的sklearn的學習，還要緊跟大數據時代的發展。

·0字

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智能機器人養成記：開發人類友好型機器人

在本書中，作者先描述了人工智能的缺陷（一個關鍵的缺點是：它沒有具象化），然后提出了一種制造類人機器人的不同方法：成長型機器人，它受到成長心理學及其對早期嬰兒行為的描述的啟發。他講述了自己對iCub類人機器人的實驗，以及它從新生兒水平到相當于9個月大的嬰兒的能力水平的成長，解釋了iCub如何從自己的經驗中學習。

·19.6萬字

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AI虛擬仿真從入門到參賽

本書全面探討人工智能三維仿真競賽，包括競賽的立意、類型和流程，并詳細介紹人工智能三維仿真軟件的核心功能，如編程、控制、循跡、定位等的應用。本書首先介紹人工智能三維仿真競賽的基礎知識，為讀者打下堅實的理論基礎；其次轉向人工智能三維仿真軟件的詳細教學，通過具體案例強化讀者的學習效果；最后總結人工智能三維仿真競賽中的常見任務類型，并結合歷史競賽案例，為讀者提供實際參考。本書適合準備參加人工智能三維仿真競賽的讀者，以及對機器人設計和編程感興趣的廣大科技愛好者閱讀。無論是競賽新手還是有一定競賽經驗的讀者，都能從本書中受益，提升自己的技術水平并激發創新思維。

·4.4萬字

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人工智能

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屬性

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