苹果双卡手机怎么设置用哪个卡打电话

隨著ChatGPT等人工智能和語言模型不斷進(jìn)步，了解這些技術(shù)的含義和潛在陷阱比以往任何時候都更加重要。作為享譽全球的跨技術(shù)和設(shè)計學(xué)科思想家，前田約翰利用他的豐富經(jīng)驗，為企業(yè)、產(chǎn)品設(shè)計師和決策者提供了可行的指導(dǎo)。通過深思熟慮和偶爾異想天開的例子，他構(gòu)造了一個可以描述任何機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的關(guān)鍵功能的框架，并展望了可以如何使用它們來創(chuàng)造富有包容性和改變世界的產(chǎn)品。對任何想要深入了解機器如何“思考”以及未來可能會發(fā)生什么的人來說，本書都不容錯過。

·9.6萬字

會員

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(fā)展。本書旨在采用對深度學(xué)習(xí)愛好者友好的方式，構(gòu)建量子人工智能應(yīng)用。全書共13章，第1章和第2章系統(tǒng)介紹量子計算機發(fā)展脈絡(luò)和量子計算編程的基礎(chǔ)知識。第3~7章分別介紹不同的深度學(xué)習(xí)方法和在這些算法邏輯上構(gòu)建量子啟發(fā)算法的方式，用量子線路中的相位作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可學(xué)習(xí)參數(shù)，重構(gòu)為量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子。這些算子可以在PyTorch環(huán)境中直接調(diào)用。第8章和第9章是量子人工智能的進(jìn)階知識，講解不同量子算法的可行的評估方式和量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基于Torch.Script技術(shù)進(jìn)行算子化的內(nèi)容。第10~13章通過在原生的深度學(xué)習(xí)PyTorch環(huán)境中引入量子算法，帶來可能的量子增強，并分別實現(xiàn)了對材料晶體結(jié)構(gòu)相變過程搜索，冠狀病毒RNA序列變異預(yù)測、藥物虛擬篩選中親和能的預(yù)測及基因表達(dá)藥物設(shè)計等案例。

·7.6萬字

會員

如何教人工智能說人話？

AI的本質(zhì)是什么？自然語言和人工語言的區(qū)別在哪里？ChatGPT究竟是人工智能發(fā)展道路上的里程碑，還是某種誤入歧途的“假AI”？我們不許諾美麗空洞的AI前景，而是告訴讀者，未來的AI之路到底有多少激流險灘——對于統(tǒng)計學(xué)工具與硬件升級的片面崇拜，對于智能科學(xué)基本原理的蔑視，是目前AI研究的大危機。在我們看來，萬眾期待的ChatGPT，只是新時代的“牛頓煉金術(shù)”。

·17.8萬字

會員

人工智能實戰(zhàn)進(jìn)階導(dǎo)引

本書選擇以遮擋人臉識別這一當(dāng)今世界難題為例，探索人工智能技術(shù)實戰(zhàn)進(jìn)階之路。本書重現(xiàn)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(shù)探索與實現(xiàn)過程。從視頻圖像的智能分割、圖像區(qū)域生長算法設(shè)計與實現(xiàn)、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(xiàn)了遮擋人臉識別。本書內(nèi)容通俗易懂，適用于對人工智能實戰(zhàn)應(yīng)用感興趣但缺少專業(yè)指導(dǎo)的讀者。無論是對遮擋人臉識別技術(shù)感興趣的大學(xué)生，還是希望向人工智能領(lǐng)域轉(zhuǎn)型的技術(shù)人員，都可以通過本書的指引，輕松完成人工智能實戰(zhàn)進(jìn)階。

·9.9萬字

會員

基于機器學(xué)習(xí)的聲發(fā)射信號處理算法研究

本書共5章，介紹了聲發(fā)射信號處理方法、研究現(xiàn)狀，結(jié)合人工智能發(fā)展探討了機器學(xué)習(xí)在聲發(fā)射信號消噪和識別中的應(yīng)用，研究了K-means聚類算法與小波分析對聲發(fā)射信號進(jìn)行去噪的方法，以及小波分析提取聲發(fā)射信號特征的方法，并利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對聲發(fā)射信號特征進(jìn)行分類識別以確定聲發(fā)射信號的類型。本書介紹了部分人工智能前沿動態(tài)，適合聲發(fā)射信號處理、人工智能方向的研究人員閱讀，也可作為相關(guān)專業(yè)研究生的參考資料。

·2.3萬字

會員

AI時代產(chǎn)品經(jīng)理升級之道：ChatGPT讓產(chǎn)品經(jīng)理插上翅膀

本書是一本面向產(chǎn)品經(jīng)理的實用新書，分12章探討如何用ChatGPT提升產(chǎn)品管理工作的效率和質(zhì)量。第1章介紹了人工智能對產(chǎn)品管理的影響；第2章介紹用ChatGPT提高文檔寫作效率；第3章介紹用ChatGPT進(jìn)行競品和市場分析；第4章介紹用ChatGPT優(yōu)化需求管理；第5章介紹用ChatGPT分析產(chǎn)品數(shù)據(jù)；第6章介紹用ChatGPT改進(jìn)用戶體驗；第7章介紹用ChatGPT設(shè)計產(chǎn)品原型；第8章介紹用ChatGPT管理產(chǎn)品項目；第9章介紹用ChatGPT測試和控制產(chǎn)品質(zhì)量；第10章介紹用ChatGPT發(fā)布和運營產(chǎn)品；第11章介紹用ChatGPT驅(qū)動產(chǎn)品創(chuàng)新；第12章介紹用ChatGPT維護(hù)和支持產(chǎn)品。

·11.5萬字

會員

云計算管理配置與實戰(zhàn)

本書圍繞云計算核心進(jìn)行展開，從基礎(chǔ)知識到集群架構(gòu)實現(xiàn)，全面系統(tǒng)地講解了如何從一個什么都不懂的云計算初學(xué)者成長為可以根據(jù)業(yè)務(wù)需求進(jìn)行技術(shù)選型實施云計算集群架構(gòu)。全書分為上下篇，上篇主要是Linux系統(tǒng)原理和使用，云計算的環(huán)境是以此為基礎(chǔ)，尤其是關(guān)于防火墻和網(wǎng)絡(luò)跟云計算的實現(xiàn)關(guān)系緊密，了解其原理和使用是有必要的；下篇主要介紹了云計算集群的設(shè)計和實踐，從基礎(chǔ)知識的介紹、發(fā)展趨勢及應(yīng)用、云計算項目的核心組件、企業(yè)項目分析及技術(shù)選型、云計算集群的搭建、小型集群的調(diào)優(yōu)、大型集群的部署方案、多種網(wǎng)絡(luò)環(huán)境配置、虛擬機和容器的部署使用、不同鏡像的制作方案及使用規(guī)范、常見問題及解決方案等多個方面進(jìn)行展開和實踐，內(nèi)容從基礎(chǔ)到高階，技術(shù)從概念到原理，項目從業(yè)務(wù)拆分需求分析到技術(shù)選型搭建使用，遵循逐步遞進(jìn)的原則，逐步深入和提高。希望讀者通過本書可以了解并掌握云計算集群的使用，并對業(yè)務(wù)技術(shù)架構(gòu)有自己的思考。對于有一定的開發(fā)、設(shè)計經(jīng)驗的技術(shù)人員，并想了解云計算集群的搭建和使用，本書具有很大的參考意義。本書涵蓋了Linux基礎(chǔ)知識與原理，對于沒有開發(fā)經(jīng)驗的人員，可以穩(wěn)扎穩(wěn)打從基礎(chǔ)部分學(xué)習(xí)，以及云計算的核心技術(shù)與原理和大型云計算集群的實踐案例，可以詳細(xì)了解到云計算集群的架構(gòu)及相關(guān)問題的解決思路和方案。

·18.7萬字

會員

數(shù)智化轉(zhuǎn)型：人工智能的金融實踐

人工智能技術(shù)是金融體系進(jìn)化的動力之一，但要用好這一技術(shù)，還需要理解金融體系本身的邏輯。在金融行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的過程中我們要解決的問題很多、很雜，但是在金融領(lǐng)域已經(jīng)形成一套完整的運行規(guī)則。如果不能深刻理解問題、痛點在哪兒，金融機構(gòu)在轉(zhuǎn)型的過程中很容易陷入僵局。在本書中，作者基于“客戶—資管—風(fēng)控”框架，梳理了金融領(lǐng)域中涉及的多種業(yè)務(wù)場景，探討其智能化方向。關(guān)注要解決的核心業(yè)務(wù)問題，從核心業(yè)務(wù)問題中抽象出其技術(shù)需求，解釋具體業(yè)務(wù)落地時可能存在的差異性。本書幫助金融科技的從業(yè)者，在思考金融行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型時有更清晰的思維框架，不至于陷入謀一域而難謀全局的困境。

·11.8萬字

會員

人工智能數(shù)學(xué)基礎(chǔ)與Python機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)

本書分為3個部分：第1章和第2章是人工智能的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，主要介紹了機器學(xué)習(xí)的概念、Python開發(fā)環(huán)境的搭建、機器學(xué)習(xí)bibei的數(shù)學(xué)知識，以及線性代數(shù)和概率論的相關(guān)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(jiān)督模型的建立和相關(guān)算法的理論，以及如何使用sklearn具體實現(xiàn)相關(guān)算法模型的搭建；第13章介紹了Spark機器學(xué)習(xí)，筆者認(rèn)為對于機器學(xué)習(xí)，不能只限于Python中的sklearn的學(xué)習(xí)，還要緊跟大數(shù)據(jù)時代的發(fā)展。

·0字

會員

解碼智能時代2021：前沿趨勢10人談

本書收錄10位專家與企業(yè)家的精彩訪談。徐宗本：數(shù)學(xué)如何讓人工智能更智能。約瑟夫·希法基思：人工智能如何獲得社會信任。賀東東：工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)如何重塑未來制造。周濤：如何打造新一代數(shù)據(jù)治理體系。吳曉如：智能化如何為生活添彩。肖風(fēng)：區(qū)塊鏈如何構(gòu)建新型生產(chǎn)關(guān)系。羅熙文：數(shù)字空間如何與現(xiàn)實世界共舞。李遠(yuǎn)清：腦機智能如何孕育“最強大腦”。謝更新：月球上的第一片綠葉意味著什么。金賢敏：量子科技如何打開人類新紀(jì)元。

·10.1萬字

會員

3小時吃透DeepSeek智能辦公

如果你是DeepSeek零基礎(chǔ)、想快速成長的職場新人；如果你迫切希望快速上手AI，成為真正高效工作的職場人；如果你不想被日報、總結(jié)、PPT、數(shù)據(jù)表等煩瑣的任務(wù)壓到喘不過氣，那么恭喜你翻開了本書。本書將手把手教你用DeepSeek解決實際問題，實現(xiàn)“提案一次過”“升職加薪快人一步”等目標(biāo)。本書深度綁定DeepSeek，圍繞DeepSeek的核心功能（如“追問技巧”“職場場景適配”）展開講解，而非泛談工具操作；結(jié)合職場常見業(yè)務(wù)場景，針對“客戶臨時改需求”“PPT反復(fù)返工”等真實困境，提供DeepSeek專屬解決方案；搭配AI細(xì)分領(lǐng)域工具（基于需求），為你篩選并搭配AI繪畫、智能體、AI音視頻等多領(lǐng)域的AI工具，形成“輸入需求-工具配合-輸出成果”的完整工作流程。愿閱讀本書的每位讀者都能解鎖高效能辦公的無限可能。

·4.8萬字

會員

深入淺出人工智能：原理、技術(shù)與應(yīng)用

本書旨在幫助讀者從零開始學(xué)習(xí)人工智能，掌握人工智能的原理、技術(shù)和應(yīng)用。本書共10章，首先是人工智能概述，接著深入淺出地講解人工智能的原理和技術(shù)，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)可視化、機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、監(jiān)督學(xué)習(xí)模型、無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)、訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等內(nèi)容，最后講解人工智能的應(yīng)用，包括智能對話和知識圖譜。本書適合想要學(xué)習(xí)并掌握人工智能技術(shù)和應(yīng)用的零基礎(chǔ)讀者閱讀，還可以作為高等院校人工智能相關(guān)課程的教材或輔導(dǎo)書。

·11.3萬字

會員

基于信息增強的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方法研究

本書深入剖析了圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域所面臨的兩大核心挑戰(zhàn)：深度加深模型退化和監(jiān)督信息過度依賴。針對這兩大挑戰(zhàn)，本書提出了一系列解決思路，涵蓋模型結(jié)構(gòu)設(shè)計、訓(xùn)練策略優(yōu)化等方面的內(nèi)容。全書共7章，第1章主要介紹了圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的背景與意義，闡述了近年來國內(nèi)外網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究現(xiàn)狀，分析了圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)當(dāng)前面臨的挑戰(zhàn)及其主要問題等；第2章主要對圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行概要論述，包括基礎(chǔ)的理論、典型的模型方法及應(yīng)用；第3章針對圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在節(jié)點聚合過程中面臨的節(jié)點鄰域混雜的問題，提出了一種基于混合階的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；第4章針對圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在節(jié)點交互過程中面臨的全局結(jié)構(gòu)信息缺失問題，提出了一種基于拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)自適應(yīng)的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；第5章針對自監(jiān)督信息缺失且包含噪聲的問題，提出了一種圖結(jié)構(gòu)與節(jié)點屬性聯(lián)合學(xué)習(xí)的變分圖自編碼器模型；第6章針對節(jié)點自監(jiān)督信息貢獻(xiàn)不做區(qū)分的問題，提出了一種基于注意力機制的圖對比學(xué)習(xí)模型；第7章總結(jié)全書并對圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可能的研究方向進(jìn)行展望。本書可供從事人工智能、數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)及網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分析等相關(guān)領(lǐng)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(yè)本科生與研究生的學(xué)習(xí)參考書。

·8.1萬字

會員

AI時代程序員開發(fā)之道：ChatGPT讓程序員插上翅膀

本書從介紹“ChatGPT第一次接觸”開始，分析如何使用該工具來提高開發(fā)效率和質(zhì)量。書中每一章都涵蓋了ChatGPT的不同應(yīng)用場景，從編寫各種文檔，到輔助進(jìn)行需求分析和系統(tǒng)設(shè)計，以及數(shù)據(jù)庫設(shè)計和開發(fā)高質(zhì)量代碼等均有講解。還介紹了如何使用ChatGPT輔助進(jìn)行系統(tǒng)測試以及任務(wù)管理，并對源代碼底層邏輯進(jìn)行了分析。

·8.8萬字

會員

法律人AI指南：大模型10倍提升工作效率的方法與技巧

本書系統(tǒng)地探討了人工智能對法律行業(yè)的深遠(yuǎn)影響、法律人應(yīng)該掌握的AI知識以及相關(guān)的法律AI工具。本書共14章，分為五部分。第一部分（第1章）介紹了大模型的基礎(chǔ)知識以及AI在法律領(lǐng)域的應(yīng)用趨勢和場景，并深入探討了AI對法律行業(yè)帶來的影響等。第二部分（第2~6章）針對法律人的主要工作任務(wù)，包括類案檢索、案情分析、法律咨詢、法律文書寫作、合同審查等，詳細(xì)講解了應(yīng)該如何使用AI來提升工作效率。第三部分（第7~8章）針對法律機構(gòu)的主要工作任務(wù)，詳細(xì)闡述了AI如何幫助機構(gòu)提升運營效率。第四部分（第9~11章）講述了法律大模型的架構(gòu)設(shè)計、訓(xùn)練和調(diào)優(yōu)方法，并結(jié)合應(yīng)用場景講解了法律行業(yè)如何用大模型技術(shù)解決具體問題。第五部分（第12~14章）分析了AI帶來的新型法律問題，以及中國、歐盟、美國等國家和地區(qū)的立法與司法實踐。

·23.8萬字

會員

構(gòu)建可靠的機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)

本書融合作者構(gòu)建、運維和擴(kuò)展大型機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的經(jīng)驗，通過豐富的示例，詳細(xì)講解如何運行高效、可靠的機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。本書首先概述機器學(xué)習(xí)相關(guān)概念和數(shù)據(jù)管理原則，涵蓋數(shù)據(jù)管理、機器學(xué)習(xí)模型、評估質(zhì)量、特征、公平性、隱私等主題；然后介紹機器學(xué)習(xí)模型及其生命周期；最后講述如何將機器學(xué)習(xí)引入組織，以及引入后組織會發(fā)生什么等復(fù)雜問題。

·26.5萬字

會員

使能：人工智能驅(qū)動經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量增長

本書首先對智能經(jīng)濟(jì)的反饋路徑以及發(fā)展脈絡(luò)進(jìn)行了總結(jié)梳理，借助價值創(chuàng)造理論進(jìn)行分析，總結(jié)出智能企業(yè)運算智能、感知智能、認(rèn)知智能三個階段，并據(jù)此分析了人工智能技術(shù)應(yīng)用在智能經(jīng)濟(jì)中發(fā)揮的關(guān)鍵作用。其次，本書根據(jù)商業(yè)模式理論比較了互聯(lián)網(wǎng)時代和智能時代的商業(yè)邏輯，指出互聯(lián)網(wǎng)時代以流量變現(xiàn)的邏輯為主，而數(shù)據(jù)增值則是智能經(jīng)濟(jì)時代價值創(chuàng)造的全新方式，因此各行各業(yè)都應(yīng)建立完整的數(shù)據(jù)增值模式，形成以數(shù)據(jù)為核心的價值創(chuàng)造流程閉環(huán)，數(shù)據(jù)生成智能，智能又帶來更多數(shù)據(jù)，充分發(fā)揮數(shù)據(jù)要素對智能經(jīng)濟(jì)發(fā)展的價值。最后，本書總結(jié)了智能經(jīng)濟(jì)的發(fā)展歸途，指出為了盡快翻越技術(shù)鴻溝，智能企業(yè)必須有效整合各方力量，迅速找到十倍速效應(yīng)發(fā)揮的區(qū)域，通過點狀加速換取翻越鴻溝的時間，以盡快進(jìn)入大眾市場，并指出智能經(jīng)濟(jì)的在未來發(fā)展中將會出現(xiàn)活產(chǎn)品、軟定價的新模式。

·12.5萬字

人工智能與計算生物的未來

這是一本探討人工智能與生物技術(shù)的融合顛覆傳統(tǒng)醫(yī)療，并會對未來藥物研發(fā)產(chǎn)生重大影響的書。作者憑借其在生物科學(xué)方面的專業(yè)背景，以及在生物技術(shù)和制藥行業(yè)的從業(yè)經(jīng)驗，為讀者呈現(xiàn)了對于醫(yī)療科技這一前沿領(lǐng)域的深刻見解。書中首先概述了數(shù)據(jù)科學(xué)方法的興起以及生物學(xué)領(lǐng)域的范式轉(zhuǎn)變，這一轉(zhuǎn)變催生了計算生物學(xué)的革命，即通過計算機模擬進(jìn)行生物實驗和藥物研發(fā)。作者詳細(xì)介紹了人工智能和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的重大突破，并探討了這些技術(shù)在醫(yī)學(xué)中的廣泛應(yīng)用，包括DeepMind開發(fā)的AlphaFold如何使用深度學(xué)習(xí)模型預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)。書中還重點總結(jié)了生物技術(shù)領(lǐng)域的創(chuàng)新突破，尤其是基因編輯和CRISPR-Cas9在藥物開發(fā)中的應(yīng)用。此外，作者還闡述了谷歌、臉書等科技巨頭對這一領(lǐng)域的布局，提供了一份關(guān)于醫(yī)學(xué)人工智能創(chuàng)業(yè)的概覽，揭示了投資如何塑造制藥行業(yè)。無論是對科技和醫(yī)療感興趣的普通讀者，還是風(fēng)險投資行業(yè)和政府的決策者，都能從這本書中得到啟發(fā)。這本書闡明了技術(shù)驅(qū)動的醫(yī)學(xué)所面臨的機遇，也指出了它所面對的障礙和挑戰(zhàn)。但無論如何，我們即將進(jìn)入一個新的由生物技術(shù)驅(qū)動的科技時代。

·18.6萬字

心與芯：我們與機器人的無限未來

我們當(dāng)下正在經(jīng)歷一場AI革命。現(xiàn)在有創(chuàng)紀(jì)錄的310萬個機器人在工廠工作，從事從組裝電腦到包裝貨物以及監(jiān)測空氣質(zhì)量等各種工作。數(shù)量龐大的智能機器以各種各樣的方式影響著我們的生活，如提高外科醫(yī)生的手術(shù)精確度，清潔我們的家等等，我們正處于機器智能帶來的令人興奮的可能性當(dāng)中。下一個萬億規(guī)模的企業(yè)，也許正在AI機器人領(lǐng)域誕生。當(dāng)下的機器人產(chǎn)業(yè)，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出常人的想象。你會看到全世界最先鋒的機器人研究團(tuán)隊如何開發(fā)機器人，這個團(tuán)隊使用人工智能，通過令人難以置信的速度進(jìn)行試驗和試錯，找出最有效的方式來開發(fā)機器人。你將在這本書中了解到多達(dá)幾十種功能不同的機器人，從可重構(gòu)機器人到自動駕駛車輛，再到微型醫(yī)療機器人、自我折疊的機器人、仿生機器魚，甚至是可以在人體內(nèi)導(dǎo)航的微型機器人等等。通過閱讀這本書，你將了解機器智能發(fā)展的最前沿，獲得新一輪競爭性優(yōu)勢。

·13.5萬字

會員

移動互聯(lián)網(wǎng)時代的智能終端安全

本書從智能終端面臨的安全威脅和安全需求說起，分層次的歸納了智能終端面臨的安全威脅和安全需求，并分別講述了終端硬件、系統(tǒng)內(nèi)核、國產(chǎn)智能終端操作系統(tǒng)、應(yīng)用和應(yīng)用商店等各個層面的安全技術(shù)和實施策略，從終端、終端產(chǎn)品、云端、標(biāo)準(zhǔn)化工作等層面總結(jié)并提出終端信息安全解決參考方案。本書內(nèi)容涉及終端信息安全的各個方面，可以為終端安全產(chǎn)品規(guī)劃部署提供有益參考，對構(gòu)建完善的終端安全體系具有重要意義，適合于安全行業(yè)人員、運營商及通信業(yè)內(nèi)人士，以及希望了解更多終端信息安全知識的從業(yè)者參考閱讀。

·6.9萬字

跳轉(zhuǎn)至頁

官术网_书友最值得收藏!

人工智能

分類

狀態(tài)

屬性

字?jǐn)?shù)

更新時間

人機溝通法則：理解數(shù)字世界的設(shè)計與形成