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本書以豆包為工具，覆蓋生活全場景，解決“不會用AI”“不敢用AI”等認知障礙，是一本零基礎、場景化、即學即用的操作指南。本書共14章，包括豆包的注冊和設置、輔導學習、日常寫作、生活難題解答、新技能學習、用短視頻記錄生活、經營小買賣、休閑娛樂、拍攝爆款視頻、豐富晚年生活、短視頻腳本創作、找到賺錢方法等內容，全面解決“教育”“生產”“娛樂”“賺錢”四大剛需。本書通過近100個真實案例，結合操作視頻，幫助用戶快速掌握豆包這一AI工具的使用技巧。本書適合對AI感興趣，希望使用AI解決問題的讀者閱讀。

·4.5萬字

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AIGC提示工程師精進之道

本書是一本關于AIGC提示工程師的實用指南，講解了成為優秀AIGC提示工程師所需的技術特長和知識、溝通和協作能力、持續學習和自我提升方法等。本書分為3篇，共13章。第1篇為AIGC提示工程師基礎，內容包括AI崛起下的新職業──AIGC提示工程師、設計高效提示的基本原則、常用的提示方法以及提示工程實踐中的常見問題等；第2篇為提示進階技巧，內容包括優化提示的除錯過程、解決復雜問題的高級提示技巧、提升提示效果的高級技巧以及酷炫的生成式AI繪圖與視頻平臺等；第3篇為提示應用實戰，內容包括語言和翻譯提示技巧、社交對話提示技巧、知識查詢和解答提示技巧、創意和故事寫作提示技巧以及創新應用的提示技巧等。本書適合AI開發者、數據科學家、軟件工程師，以及其他對AI及其應用領域感興趣的讀者學習使用。

·12萬字

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Sora革命：重塑人工智能

Sora是一個文本生成視頻工具，本書介紹了Sora在視頻生成領域的巨大潛力。本書共9章，系統講解人工智能的演進、Sora的應用實踐、Sora深度解析、Sora的挑戰與未來等。本書內容全面、圖文并茂、經典易懂，適合想要學習Sora的初學者，以及想要學習文本生成文本、文本生成圖片、文本生成視頻等內容的人工智能愛好者、自媒體從業人員、短視頻制作者、設計師、相關專業的企業和高校人員閱讀。

·3.2萬字

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機器學習與學習資源適配

本書針對學習者在選擇合適的學習資源時所面臨的學習資源問題，利用深度學習技術分別對學習者模型、學習者的反饋信息、學習者的社交關系和學習資源的知識圖譜等方面的內容進行建模研究。本書采用定量與定性的研究方式評估了所提出的學習資源適配模型，并實現和開發了學習資源適配服務平臺，從理論和實證研究相結合的角度對學習資源適配技術進行了系統性的研究。本書圖文并茂，既有詳細的模型算法圖，又有嚴謹的公式推導和實驗驗證，所構建的模型能夠有效的提高學習資源適配的準確率，使學習者在進行在線學習過程中，獲得更加個性化的學習體驗，以此提高學習者的學習體驗和學習效率，具有一定的理論研究價值和較高應用可行性。

·11.2萬字

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人機溝通法則：理解數字世界的設計與形成

隨著ChatGPT等人工智能和語言模型不斷進步，了解這些技術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和設計學科思想家，前田約翰利用他的豐富經驗，為企業、產品設計師和決策者提供了可行的指導。通過深思熟慮和偶爾異想天開的例子，他構造了一個可以描述任何機器學習系統的關鍵功能的框架，并展望了可以如何使用它們來創造富有包容性和改變世界的產品。對任何想要深入了解機器如何“思考”以及未來可能會發生什么的人來說，本書都不容錯過。

·9.6萬字

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2018—2019年中國人工智能產業發展藍皮書

人工智能是引領未來發展的戰略性技術，是新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力量。《2018-2019年中國人工智能產業發展藍皮書》由賽迪智庫電子信息研究所撰寫完成，力求為中央及各級地方政府、相關企業及研究人員把握人工智能產業發展脈絡、了解產業發展現狀、研判軟件和信息技術服務業前沿趨勢提供參考。參與本書撰寫的有溫曉君、王哲、張甜甜、鄭子亨、周斌、蘇庭棟、陳炎坤。全書約13萬字，主要分為綜合篇、技術創新篇、行業應用篇、企業篇、政策篇、熱點篇、展望篇七個部分。

·12.5萬字

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新智人新時代

本書分為十四個章節，分別從新智器時代降臨、身邊的智能應用、計算機真的有智能嗎、智能來自何方、刷出你的臉、計算機視覺識別原理、機器識物、像人類一樣學習、人工智能之棋藝、辯論賽、機器識字、智能管家、智慧校園、未來已來等方面介紹人工智能，以淺顯易懂的語言，理論聯系實際，向讀者展示了人工智能的原理、應用和發展。人工智能在社會和學校中的應用還是新生事物。在中小學開展人工智能教育意義重大，學校既可將人工智能作為教學內容，又可將人工智能作為教學手段，更可將人工智能與學科教學、學生發展結合起來，積極推動人工智能和教育深度融合，促進教育變革創新。編委會全體成員認真探索、不斷總結，整理了一些人工智能與中小學教學相結合的課程素材，并編寫成書。本書適合在校學生和對人工智能感興趣的讀者閱讀。

·3.1萬字

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云計算管理配置與實戰

本書圍繞云計算核心進行展開，從基礎知識到集群架構實現，全面系統地講解了如何從一個什么都不懂的云計算初學者成長為可以根據業務需求進行技術選型實施云計算集群架構。全書分為上下篇，上篇主要是Linux系統原理和使用，云計算的環境是以此為基礎，尤其是關于防火墻和網絡跟云計算的實現關系緊密，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計和實踐，從基礎知識的介紹、發展趨勢及應用、云計算項目的核心組件、企業項目分析及技術選型、云計算集群的搭建、小型集群的調優、大型集群的部署方案、多種網絡環境配置、虛擬機和容器的部署使用、不同鏡像的制作方案及使用規范、常見問題及解決方案等多個方面進行展開和實踐，內容從基礎到高階，技術從概念到原理，項目從業務拆分需求分析到技術選型搭建使用，遵循逐步遞進的原則，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，并對業務技術架構有自己的思考。對于有一定的開發、設計經驗的技術人員，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基礎知識與原理，對于沒有開發經驗的人員，可以穩扎穩打從基礎部分學習，以及云計算的核心技術與原理和大型云計算集群的實踐案例，可以詳細了解到云計算集群的架構及相關問題的解決思路和方案。

·18.7萬字

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AI時代產品經理升級之道：ChatGPT讓產品經理插上翅膀

本書是一本面向產品經理的實用新書，分12章探討如何用ChatGPT提升產品管理工作的效率和質量。第1章介紹了人工智能對產品管理的影響；第2章介紹用ChatGPT提高文檔寫作效率；第3章介紹用ChatGPT進行競品和市場分析；第4章介紹用ChatGPT優化需求管理；第5章介紹用ChatGPT分析產品數據；第6章介紹用ChatGPT改進用戶體驗；第7章介紹用ChatGPT設計產品原型；第8章介紹用ChatGPT管理產品項目；第9章介紹用ChatGPT測試和控制產品質量；第10章介紹用ChatGPT發布和運營產品；第11章介紹用ChatGPT驅動產品創新；第12章介紹用ChatGPT維護和支持產品。

·11.5萬字

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數智化轉型：人工智能的金融實踐

人工智能技術是金融體系進化的動力之一，但要用好這一技術，還需要理解金融體系本身的邏輯。在金融行業智能化轉型的過程中我們要解決的問題很多、很雜，但是在金融領域已經形成一套完整的運行規則。如果不能深刻理解問題、痛點在哪兒，金融機構在轉型的過程中很容易陷入僵局。在本書中，作者基于“客戶—資管—風控”框架，梳理了金融領域中涉及的多種業務場景，探討其智能化方向。關注要解決的核心業務問題，從核心業務問題中抽象出其技術需求，解釋具體業務落地時可能存在的差異性。本書幫助金融科技的從業者，在思考金融行業智能化轉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

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基于機器學習的聲發射信號處理算法研究

本書共5章，介紹了聲發射信號處理方法、研究現狀，結合人工智能發展探討了機器學習在聲發射信號消噪和識別中的應用，研究了K-means聚類算法與小波分析對聲發射信號進行去噪的方法，以及小波分析提取聲發射信號特征的方法，并利用人工神經網絡對聲發射信號特征進行分類識別以確定聲發射信號的類型。本書介紹了部分人工智能前沿動態，適合聲發射信號處理、人工智能方向的研究人員閱讀，也可作為相關專業研究生的參考資料。

·2.3萬字

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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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如何教人工智能說人話？

AI的本質是什么？自然語言和人工語言的區別在哪里？ChatGPT究竟是人工智能發展道路上的里程碑，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——對于統計學工具與硬件升級的片面崇拜，對于智能科學基本原理的蔑視，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”。

·17.8萬字

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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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解碼智能時代2021：前沿趨勢10人談

本書收錄10位專家與企業家的精彩訪談。徐宗本：數學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：工業互聯網如何重塑未來制造。周濤：如何打造新一代數據治理體系。吳曉如：智能化如何為生活添彩。肖風：區塊鏈如何構建新型生產關系。羅熙文：數字空間如何與現實世界共舞。李遠清：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元。

·10.1萬字

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深入淺出人工智能：原理、技術與應用

本書旨在幫助讀者從零開始學習人工智能，掌握人工智能的原理、技術和應用。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，包括數據預處理、數據可視化、機器學習基礎、監督學習模型、無監督學習算法、神經網絡基礎、訓練深度神經網絡等內容，最后講解人工智能的應用，包括智能對話和知識圖譜。本書適合想要學習并掌握人工智能技術和應用的零基礎讀者閱讀，還可以作為高等院校人工智能相關課程的教材或輔導書。

·11.3萬字

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3小時吃透DeepSeek智能辦公

如果你是DeepSeek零基礎、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、PPT、數據表等煩瑣的任務壓到喘不過氣，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“提案一次過”“升職加薪快人一步”等目標。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；結合職場常見業務場景，針對“客戶臨時改需求”“PPT反復返工”等真實困境，提供DeepSeek專屬解決方案；搭配AI細分領域工具（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

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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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AI時代程序員開發之道：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效率和質量。書中每一章都涵蓋了ChatGPT的不同應用場景，從編寫各種文檔，到輔助進行需求分析和系統設計，以及數據庫設計和開發高質量代碼等均有講解。還介紹了如何使用ChatGPT輔助進行系統測試以及任務管理，并對源代碼底層邏輯進行了分析。

·8.8萬字

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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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生活難題一鍵解：豆包實用全攻略