电玩城的哪种捕鱼游戏怎么玩的

本書全面解析了DeepSeek的崛起歷程、技術突破及其對AI行業的深遠影響。全書共6章，第1章追溯DeepSeek的起源與發展，展示其從初創到全球爆火的歷程；第2章通過“AI領域拼多多”的比喻，分析其低成本、高性能的商業化路徑，并深入探討其核心技術；第3章介紹相關應用方法，包括優化交互方式、調用API服務、本地部署模型等；第4章、第5章分別分析DeepSeek引發的行業變革，以及其AI能力在垂直行業領域的應用前景；第6章剖析AI行業發展中的挑戰與機遇，為未來AI行業發展提供思考方向。

·11.6萬字

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AI時代項目經理成長之道：ChatGPT讓項目經理插上翅膀

本書通過13章的探討，帶領讀者踏上項目管理卓越之路。第1章“人工智能顛覆與重塑項目管理”，首先揭示了人工智能對項目管理的深刻影響和帶來的機遇與挑戰。緊接著，第2章至第13章依次介紹了使用ChatGPT編寫各種文檔、在項目啟動中的應用、幫助組建高效團隊、輔助項目溝通管理、項目計劃與管理、項目成本管理、項目時間管理、項目質量管理、項目風險管理、輔助采購計劃與采購流程、輔助項目績效管理以及進行項目總結等各方面的內容。

·16.6萬字

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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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ChatGPT手冊：初學者指南與應用實戰

本書理論聯系實際，全面地介紹ChatGPT的主要應用場景，幫助讀者掌握ChatGPT的使用方法和技巧。本書不僅講述了ChatGPT在學習、寫作、工作、生活方面的應用案例，還介紹了一個打造個人品牌的綜合應用，內容實用，可操作性強。本書適合希望了解ChatGPT的初學者閱讀。

·9.6萬字

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深入淺出AI算法：基礎概覽

本書從理論到實踐，循序漸進地介紹了人工智能算法的基礎知識，幫助讀者敲開人工智能算法之門。本書內容共8章，包括算法的歷史背景與基本概念、算法相關的數學基礎知識、信息學算法與數據結構相關的概念與知識，以及業界常用的機器學習算法。同時，本書還介紹了算法工程的組成部分，以及一個典型的算法工程實踐項目，手把手帶領讀者體驗算法的魅力。本書還介紹了人工智能算法的三大研究方向，幫助讀者邁向AI算法的進階學習之路。本書每一章的內容都采用了“總分總”形式，并且在章節末尾提煉出該章的核心關鍵詞，方便讀者進一步查詢回顧。其中，第2章~第7章配有若干代表性的思考題，幫助讀者鞏固章節所學知識。本書適合從事與人工智能相關的工程技術人員和高等院校相關專業的學生，以及在AI領域就業一兩年以內的職場人士閱讀。

·9.7萬字

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AIGC原理與實踐：零基礎學大語言模型、擴散模型和多模態模型

本書旨在幫助沒有任何人工智能技術基礎的工程師們全面掌握AIGC的底層技術原理，以及大語言模型、擴散模型和多模態模型的原理與實踐。本書的核心價值是，首先為想學習各種大模型的讀者打下堅實的技術基礎，然后再根據自己的研究方向展開深入的學習，達到事半功倍的效果。通過閱讀本書，您將學習如下內容：（1）AIGC技術基礎深入了解神經網絡的基礎知識，包括卷積神經網絡和循環神經網絡的原理與應用。并通過學習神經網絡的優化方法，您將掌握如何優化和提升神經網絡的性能。（2）圖像生成模型包括從自動編碼器（AE）、變分自編碼器（VAE）、生成對抗網絡（GAN）等圖像生成模型。通過學習優化方法，如WGAN、WGAN-WP、StyleGAN等，您將掌握如何提高圖像生成模型的質量和穩定性。同時，了解圖像生成模型的應用，如遷移學習、風格遷移等，讓您輕松實現個性化創作。此外，還將帶您深入了解DDPM、DDIM等擴散模型的前沿技術，為您展現圖像生成技術的最新成果，探索更加出色的生成效果和表達方式。（3）語言生成模型了解注意力機制、Transformer架構等基礎知識，深入探索GAT系列、大語言模型（如ChatGPT），讓您掌握自然語言處理的精髓。（4）多模態模型了解CLIP、StableDiffusion、DALL.E等多模態模型，觸碰視覺和文字的奇妙交織，領略多模態智能的廣闊前景。

·16.7萬字

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機器人的設計與制作

本書以送餐機器人為例，從機器人的發展歷程與應用領域、機器人機械結構的建模與裝配、機器人控制電路的設計與制板和機器人控制程序的編寫與調試四個方面詳細地介紹了設計與制作機器人的過程，讓學習者通過本書的學習從而能夠自行設計和制作相應功能的機器人，服務于日常的生產生活。

·3.6萬字

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機·智：從數字化車間走向智能制造

國內第一本有關數字化車間建設的書籍。數字化車間建設是智能制造的基礎與核心，如何建設是企業非常關注的重點，特別是智能背景下的數字化車間方面的書籍現在還沒人出版過，本書將本部分作為重點內容進行闡述。

·19.2萬字

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生成對抗網絡入門指南

生成對抗網絡毫無疑問是2018年最熱門的人工智能技術之一，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”。《生成對抗網絡入門指南》是一本結合基礎理論與工程實踐的入門型書籍，深入淺出地講解了生成對抗網絡的各類模型以及技術發展。本書面向機器學習從業人員、在校相關專業學生以及具備一定基礎的人工智能領域愛好者。通過本書的學習，能夠了解生成對抗網絡的技術原理，并通過書中的代碼實例深入技術細節。本書共分10個章節，其中前半部分分別介紹了目前研究領域已經較為成熟的生成對抗網絡模型，比如DCGAN、WGAN等等，以及大量不同結構的生成對抗網絡變種。本書后半部分介紹了生成對抗網絡在文本到圖像的生成、圖像到圖像的生成以及其它應用中的研究與發展。希望本書能夠幫助廣大讀者跟上人工智能技術的潮流，成為AI時代的先行者。

·8.9萬字

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FANUC工業機器人實操與應用技巧

本書以FANUC工業機器人為研究對象，針對FANUC工業機器人的認識與操作過程進行詳細講解。本書共9章，由淺入深地講解了FANUC工業機器人的安全知識、型號及用途、示教器、坐標系、I/O、程序、指令、維護與保養、部分報警代碼等內容。學完本書，讀者即可獨立應對FANUC工業機器人的日常管理、程序備份與加載等操作。本書非常適合FANUC工業機器人的管理人員、設計人員、調試人員、操作人員及愛好者學習與參考。

·7.8萬字

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PyTorch深度學習與企業級項目實戰

《PyTorch深度學習與企業級項目實戰》立足于具體的企業級項目開發實踐，以通俗易懂的方式詳細介紹PyTorch深度學習的基礎理論以及相關的必要知識，同時以實際動手操作的方式來引導讀者入門人工智能深度學習。《PyTorch深度學習與企業級項目實戰》共分18章，內容主要包括人工智能、機器學習和深度學習之間的關系，深度學習框架PyTorch2.0的環境搭建，Python數據科學庫，深度學習基本原理，PyTorch2.0入門，以及13個實戰項目：遷移學習花朵識別、垃圾分類識別、短期電力負荷預測、空氣質量預測、手寫數字識別、人臉識別與面部表情識別、圖像風格遷移、糖尿病預測、基于GAN生成動漫人物畫像、基于大語言模型的NLP、猴痘病毒識別項目實戰、X光肺部感染識別項目實戰、樂器聲音音頻識別項目實戰。

·10.8萬字

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云計算安全：機器學習與大數據挖掘應用實踐

本書既有理論研究，又有實踐探討，共分為6章，講解了云計算安全中人工智能與大數據挖掘技術的應用實踐。第1章從概念、發展、標準等角度宏觀地介紹了云計算安全；第2章從云計算安全需求的角度闡釋云計算安全的核心目標、公有云場景下的安全需求和私有云場景下的安全需求；第3章全面、系統地介紹了公有云安全技術體系和私有云安全技術體系；第4章詳細介紹了人工智能技術在云計算安全領域的應用實踐；第5章詳細介紹了大數據挖掘技術在云計算安全領域的應用實踐；第6章介紹了人工智能和大數據挖掘技術的綜合應用，提出云數據中心安全防護框架，并詳細介紹了云數據中心安全態勢感知系統。本書是人工智能與大數據挖掘技術在云計算安全領域的應用實踐參考書，適用于人工智能、大數據挖掘、云計算、網絡信息安全相關領域的從業人員。

·17.4萬字

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生產系統仿真：Plant Simulation應用教程

本書共分8章，第1章介紹生產過程中的波動對生產系統效率的影響；第2章建立了訂單型制造企業生產線/裝配線的物料配送仿真模型，并對其關鍵參數進行優化；第3、4章對設施規劃中的兩種經典布置方法進行詳細分析及建模，得到最優布置方案；第5、6章全面系統地介紹生產計劃調度的各類FSP和JSP問題的求解方法，提出改進的算法及運用；第7章針對人機作業分析進行仿真建模，探討一人多機操作模式的克星性及經濟性；最后，對于工廠的倉儲、車間等活動頻密場所進行仿真。

·12.8萬字

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從零開始大模型開發與微調：基于PyTorch與ChatGLM

大模型是深度學習自然語言處理皇冠上的一顆明珠，也是當前AI和NLP研究與產業中最重要的方向之一。本書使用PyTorch2.0作為學習大模型的基本框架，以ChatGLM為例詳細講解大模型的基本理論、算法、程序實現、應用實戰以及微調技術，為讀者揭示大模型開發技術。《從零開始大模型開發與微調：基于PyTorch與ChatGLM》共18章，內容包括人工智能與大模型、PyTorch2.0深度學習環境搭建、從零開始學習PyTorch2.0、深度學習基礎算法詳解、基于PyTorch卷積層的MNIST分類實戰、PyTorch數據處理與模型展示、ResNet實戰、有趣的詞嵌入、基于PyTorch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、預訓練模型BERT、自然語言處理的解碼器、強化學習實戰、只具有解碼器的GPT-2模型、實戰訓練自己的ChatGPT、開源大模型ChatGLM使用詳解、ChatGLM高級定制化應用實戰、對ChatGLM進行高級微調。《從零開始大模型開發與微調：基于PyTorch與ChatGLM》適合PyTorch深度學習初學者、大模型開發初學者、大模型開發人員學習，也適合高等院校人工智能、智能科學與技術、數據科學與大數據技術、計算機科學與技術等專業的師生作為教學參考書。

·12.8萬字

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人工智能算法

本書以智能算法為背景，全面地介紹了人工智能的各種算法，本書內容以理論為基礎，以應用為主導，循序漸進地向讀者揭示怎樣利用智能算法解決實際問題。全書共11章主要內容包括MATLAB語言入門、插值算法與曲線擬合、灰色系統理論、傅里葉變換和小波變換、經驗模態分解算法、模糊邏輯控制算法、滑模變結構控制、神經網絡基本理論、支持向量機、粒子群算法、蟻群算法、模擬退火算法等。本書可作為高校本科生和研究生的學習用書，也可作為科研人員、學者、工程技術人員的相關參考用書。

·15.6萬字

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計算思維與人工智能基礎

本教材共分9章：第1章計算機技術與計算思維基礎、第2章計算機中信息表示、第3章計算機系統基本組成和基本工作原理、第4章互聯網與物聯網、第5章計算機新技術、第6章計算機求解問題基礎、第7章人工智能概述、第8章搜索與博弈和第9章機器學習。

·13.4萬字

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AI公文寫作一本通：用ChatGPT和文心一言提高公文寫作質量和寫作效率

公文寫作是各類組織機構都會涉及的一項重要工作，但傳統的公文寫作存在容易出錯、風格不一致、效率低等問題。在人工智能（AI）技術快速發展的浪潮中，公文寫作這項工作也可以借助AI完成“升級”，實現質量和效率的提升。本書共17章，第1章以《黨政機關公文處理工作條例》為依據，介紹公文的特點、作用、寫作要點、分類等；第2章介紹常用的AI寫作工具；第3章至第17章按照“用公文范本訓練AI，撰寫提示詞，優化提示詞，精修初稿”的思路，分別介紹運用AI工具撰寫15類公文的具體方法。此外，第3章至第17章還提供了各類公文的常用句式及金句，供讀者參考使用。

·10.8萬字

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被算法操控的生活：重新定義精準廣告、大數據和AI

這是一個“算法世界”：建立在數據之上的算法指導社會的運行、決定我們能在網上看到什么；它更是自動駕駛、智能管家、未來醫療以至智慧城市的基石。如果我們不了解算法如何使用數據，就無法知道人工智能將如何改變我們的生活。通過采訪谷歌和劍橋分析公司的數據專家、親自模擬高科技巨頭的算法模型，薩普特帶我們直擊智能產品背后的秘密、思考數字科技給社會帶來的風險。我們對科技和互聯網的日益依賴，使數據研究者能夠收集與我們有關的數據，比如買過哪些東西、對哪些話題感興趣等。借助這些數據，他們能夠窺視我們的日常、預測我們的行為，并建立起試圖控制我們生活的算法。這些算法從最冷靜、理性的角度分析我們的性格、影響我們的選擇，并放大了社會偏見和歧視的威力。通過探討最前沿的人工智能技術，本書還揭露了一個驚人事實：人工智能必須以大數據和算法為基礎，我們的生活可能永遠無法出現真正的超級AI。

·14.8萬字

新機器智能

在《新機器智能》一書中，科技界一代傳奇杰夫·霍金斯指出，如今的人工智能并不智能。要想創造眞正的機器智能，最快的途徑是理解大腦的工作原理，然后在計算機中模仿這些原理。霍金斯一生癡迷兩件事——計算機和大腦。早在幾十年前，他創建的Palm掌上電腦就在商業上取得了巨大成功，也成為現代智能手機的原型。但霍金斯一心想弄清楚大腦的工作原理。經過數十年的不懈努力，他終于發現了其中的奧秘：大腦學習世界的一個模型，并使用這個模型來預測未來。人類的創造力、意識都是通過這個模型產生的。這一全新的智能理論框架被命名為“記憶-預測模型”，它改變了人們對智能的看法，也為開發眞正的機器智能奠定了堅實的基礎。《新機器智能》主題宏達又足夠吸引人，深入探討了智能的核心問題：計算機真的智能嗎？大腦是如何工作的？為什么弄清大腦的工作原理如此困難？如果不以行為來定義，那應該怎樣定義智能呢？“記憶-預測模型”的含義是什么？如果你想了解自身、了解智能、了解機器智能，那么一定不要錯過霍金斯的這一本里程碑式作品。