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智能運維技術及應用

智能運維技術及應用

智能運維是面向產品全生命周期智能制造的重要組成部分。隨著感知技術、預測技術和智能技術的深度應用，裝備維修從原來的事后維修模式、定時維修模式逐步向基于狀態的維修模式轉變，而提高裝備狀態監測和維修決策水平是實現這種轉變的關鍵。本書在基于狀態的維修模式及其技術體系基礎上，對基于狀態的維修所涉及的數據處理、狀態監測、趨勢預測、故障診斷、維修決策等關鍵技術進行闡述，為復雜裝備制造服務和智能運維提供技術參考。

AI賦能HR：AI 10倍提升HR工作效率的方法與實踐

AI賦能HR：AI 10倍提升HR工作效率的方法與實踐

這是一本全方位講解如何利用AI工具為HR賦能的著作，是AI時代HR提升職場競爭力的實戰指南。作者基于深厚的HR管理經驗和AI實戰經驗，通過科學的方法、高效的提示詞、豐富的案例、清晰的步驟，細致地講解了如何利用AI工具提高工作效率、優化管理流程、提升人才管理水平。從AIGC的基礎知識到AI工具的使用，從AI在人力資源全生命周期所有場景中的應用到使用AI的風險防控，本書全面系統地講解了HR需要掌握的全部AI知識。

圖靈的大教堂：數字宇宙開啟智能時代

圖靈的大教堂：數字宇宙開啟智能時代

1936年，時年24歲的圖靈宣稱：“發明一臺可用于計算任意可計算序列的單一機器是有可能的?！痹凇秷D靈的大教堂》一書中，作者喬治·戴森著重介紹了一小群人，為首的是供職于新澤西州普林斯頓高等研究院的約翰·馮·諾依曼，他參與建造了最早的一臺計算機，以實現艾倫·圖靈提出的通用機的愿景。他們的工作打破了用于表意的數字和用于運算的數字之間的區別，世界因此而改變?？茖W家們使用5千字節的內存（相當于現代計算機桌面上顯示的光標所分配的內存大?。?，在天氣預測和核武器設計方面，都獲得了前所未有的成功。同時，他們還利用空閑時間解決各種問題——從病毒的進化到恒星的演變。戴森教授的敘述既具有歷史意義，又富于預見性，為第二次世界大戰后期數字宇宙的爆炸提供了新的且重要的信息。代碼和計算機的興起伴隨著兩大歷史性的發展：生物學自我復制序列的破譯和氫彈的發明。最具破壞性和最具建設性的人類發明同時出現并不是巧合。

機器學習

機器學習

機器學習是計算機科學與人工智能的重要分支領域.本書作為該領域的入門教材，在內容上盡可能涵蓋機器學習基礎知識的各方面.全書共16章，大致分為3個部分：第1部分（第1～3章）介紹機器學習的基礎知識；第2部分（第4～10章）討論一些經典而常用的機器學習方法（決策樹、神經網絡、支持向量機、貝葉斯分類器、集成學習、聚類、降維與度量學習）；第3部分（第11～16章）為進階知識，內容涉及特征選擇與稀疏學習、計算學習理論、半監督學習、概率圖模型、規則學習以及強化學習等。每章都附有習題并介紹了相關閱讀材料，以便有興趣的讀者進一步鉆研探索。本書可作為高等院校計算機、自動化及相關專業的本科生或研究生教材，也可供對機器學習感興趣的研究人員和工程技術人員閱讀參考。

智能工程

智能工程

全書共10章分別從構建非生物智能體、感知、描述、連接、記憶和理解、學習與交互、智能體運算模式與處理功能、資源和任務功能系統、生存、思維、控制與主體性、智能體生命周期等角度深入討論了智能體的方方面面，本書討論一個極為龐大、復雜，且沒有先例、沒有形成共識的智能體或機器智能系統的實現機理、過程、要點，沒有能、也做不到面面俱到，存在作者有意或無意忽略的環節。本書沒有在工程細節層面討論，只是在整體實現的主要環節的可實現性進行了框架性討論。

構建可靠的機器學習系統

構建可靠的機器學習系統

本書融合作者構建、運維和擴展大型機器學習系統的經驗，通過豐富的示例，詳細講解如何運行高效、可靠的機器學習系統。本書首先概述機器學習相關概念和數據管理原則，涵蓋數據管理、機器學習模型、評估質量、特征、公平性、隱私等主題；然后介紹機器學習模型及其生命周期；最后講述如何將機器學習引入組織，以及引入后組織會發生什么等復雜問題。

計算社會學：系統應用篇

計算社會學：系統應用篇

自2009年至今，計算社會學步入了發展的黃金時期。多學科的深度交叉融合，以人工智能為代表的數據科學方法的快速發展以及跨空間、多模態數據的快速富集等都使得計算社會學得到蓬勃發展，讓社會科學研究呈現出嶄新面貌，為解釋人類行為、群體認知、社會演化等提供了重要的理論和方法支撐。本書采用漸進式的組織思路，以人工智能的經典模型為基礎理論支撐，從社交網絡分析、網絡動力學、社交媒體挖掘與社群智能三個維度進行延伸，圍繞典型應用系統梳理計算社會學的代表性應用。在兼顧廣度和深度的前提下，本書深度融合計算機科學、社會學、人工智能、復雜網絡、統計學和自然語言處理等多學科的專業概念，突出社會計算學近年來的研究成果和關鍵技術突破。本書為人工智能與社會科學交叉融合提供了系統性的理論框架、方法體系與應用闡釋，是研究人員、專業人員以及工程、計算、AI、互聯網等領域的技術人員不可或缺的參考資料，同時也可作為相關領域的高年級本科生和研究生的教材。

Python機器學習：基于PyTorch和Scikit-Learn

Python機器學習：基于PyTorch和Scikit-Learn

本書深入介紹了機器學習領域的基本概念和方法，除介紹了Python機器學習庫和用機器學習庫搭建神經網絡模型的方法外，還介紹了機器學習算法的數學理論、工作原理、使用方法、實現細節以及如何避免機器學習算法實現過程中的常見問題。本書涵蓋了多種用于文本和圖像分類的機器學習與深度學習方法，以及用于生成新數據的生成對抗網絡（GAN）和用于訓練智能體的強化學習，還介紹了深度學習的新動態，包括圖神經網絡和用于自然語言處理（NLP）的大型transformer。本書講解清晰，示例生動，理論和實踐部分相對平衡，既可以作為機器學習領域初學者的入門教程，也可以作為讀者開發機器學習項目時的參考書。

AI效率手冊：從ChatGPT開啟高效能

AI效率手冊：從ChatGPT開啟高效能

ChatGPT是當下最新、最熱門的工具、效率工具，但為什么不同的人使用效果天差地別，整體上來說：一是認知上的不足；二是方法上的不足。這正是本書要解決的問題。本書不僅讓讀者會用ChatGPT，更嘗試讓讀者意識到自己需要構建一個完整的學習體系，同時本書提供構建這個學習體系的方法。有了這個學習體系，才能真正用好ChatGPT，也不止能用好ChatGPT。讀者能夠根據自己的需求，用好ChatGPT，既不停留在淺嘗輒止，也不相信宣稱的人人都能用ChatGPT賺錢。

一本書讀懂智能家居核心技術

一本書讀懂智能家居核心技術

本書圍繞智能家居的核心技術，對家庭數字化和智能化的5個關鍵技術領域進行專業、深層次的講解，并以具體的產品示例介紹智能家居的現狀、產品和特點，指出智能家居的發展機遇和趨勢。本書首先簡要回顧了數字家庭信息技術和通信互聯網的發展歷程，介紹了各種技術聯盟和標準組織；然后分別對數字家庭內部的網絡連接技術和外部的寬帶接入技術發展進行講述和比較，讓讀者能透視家庭網絡中的結構和理解數字家庭背后的技術概念；接下來闡述了家庭智能化的兩個技術支柱，即物聯網和人工智能的發展現狀，它們為數字家庭蛻變到智能家庭創造了技術條件；再專門介紹了家庭智能化的安全技術如何保護家庭隱私；最后對智能家居的未來進行展望。

大語言模型：基礎與前沿

大語言模型：基礎與前沿

本書深入闡述了大語言模型的基本概念和算法、研究前沿以及應用，涵蓋大語言模型的廣泛主題，從基礎到前沿，從方法到應用，涉及從方法論到應用場景方方面面的內容。首先，本書介紹了人工智能領域的進展和趨勢；其次，探討了語言模型的基本概念和架構、Transformer、預訓練目標和解碼策略、上下文學習和輕量級微調、稀疏專家模型、檢索增強型語言模型、對齊語言模型與人類偏好、減少偏見和有害性以及視覺語言模型等內容；最后，討論了語言模型對環境的影響。本書內容全面、系統性強，適合高年級本科生和研究生、博士后研究人員、講師以及行業從業者閱讀與參考。

人工智能倫理

人工智能倫理

人工智能（AI）時代已悄然而至，然而對AI倫理學的研究卻剛剛起步。與以往的技術革命不同，AI有望在多個領域取代人類，但也有傷害人類的潛在風險。為防止對AI技術的濫用，我們在復雜性變得不可控之前，必須把最糟糕的情況都預想到、分析到。

人工智能治理研究

人工智能治理研究

本書從技術和規制兩個角度入手，以人工智能治理的法律、公共政策以及倫理規范等相關社會行為和社會關系的規則建立和運行為主要思考方向和研究進路，在梳理人工智能發展情況、歐盟及其他國家人工智能立法與政策發布現狀的基礎上，對人工智能治理的基礎、基本路徑及我國人工智能產業、政策與規制思路進行了全面和有益的探索。

人工智能注意力機制：體系、模型與算法剖析

人工智能注意力機制：體系、模型與算法剖析

“注意”作為一切思維活動的起點，一直是哲學、心理學和認知神經科學的重點研究對象。隨著計算機技術的發展，人類對注意力機制的模擬和應用成為計算機科學領域的熱點研究方向——讓計算機能夠具有類似人類的注意力機制，使其能夠有效地應用于對數據的理解和分析。Transformer模型誕生后，注意力機制在人工智能各大重要領域的研究和應用更是如火如荼，成果豐碩。從注意力機制這一重要角度入手，闡述注意力機制的產生背景和發展歷程，通過詳實的理論剖析，以深入淺出的方式著重介紹注意力機制在計算機視覺、自然語言處理，以及多模態機器學習三大人工智能方向中的應用思路、模型與算法。以人工智能相關專業研究人員，特別是計算機視覺與自然語言處理等領域的研發人員作為主要讀者對象，一方面幫其梳理技術的發展脈絡、開拓思路、構建完整的認知體系；另一方面為其剖析算法原理、深刻理解算法細節。

機器學習的產業實踐之路

機器學習的產業實踐之路

本書的內容章節分為四個部分，從技術原理到項目實踐再到商業戰略，逐層放開視野。內容涉及基于人工智能技術在產業中做創新業務的方法論，通過交流“思想”和“應用方法論”，使大家掌握機器學習的深層次思想，并理解商業、產品和技術的深層關系。

情感計算

情感計算

在人工智能的研究中，既包括對于人類理性思維的模擬，還包括對人類感性思維的計算。本書重點講述的文本情感分析技術就屬于后者。該技術源于自然語言處理領域，但也有別于一般的自然語言處理任務。文本情感分析面向的處理對象是社交媒體中產生的用戶評論文本，該文本的特點是帶有大量的用戶主觀情感信息，因此該技術的核心是通過自動分析評論文本來進行情感的理解。文本情感分析技術已有20余年的研究歷史，凝聚成了多項研究任務和實用技術，已應用于輿情分析、電子商務等領域，具有重大的社會價值和商業價值。本書介紹的知識點包括文本情感分析的基礎理論和資源、核心任務，以及上層應用三大部分。在文本情感分析的基礎理論和資源部分，該書將講述基于深度學習的情感表示方法，以及語料、詞典和相關評測等資源；在文本情感分析的核心任務部分，該書將講述文本情感分類、情感信息抽取、隱式情感、多模態情感等若干核心任務；在文本情感分析的上層應用部分，該書將講述觀點分析、情感文摘等典型應用。

多模態大模型：算法、應用與微調

多模態大模型：算法、應用與微調

本書詳盡地覆蓋了多模態大模型的算法原理和應用實戰，提供了豐富的微調技術細節和實際案例，適合對多模態大模型有興趣的技術人員深入學習及應用。本書分為兩篇：算法原理篇：詳細介紹了先進的深度學習模型，包括Transformer、GPT系列、深度生成模型，從基本架構、訓練方法到特定應用，包括但不限于Seq2Seq結構、位置編碼、注意力機制、殘差連接、變分自編碼器、GAN、ViT、CLIP、StableDiffusion、各模型訓練實踐的知識點。此外，探討了預訓練模型的涌現能力、模型參數和通信數據量的估算，以及分布式訓練的各種技術，如數據并行、模型并行和混合精度訓練等。應用實戰篇：聚焦于深度學習模型的實際應用，特別是文本和圖像生成，以及代碼生成的應用實戰。通過具體實戰項目，如利用StableDiffusion進行圖像生成和CodeLlama進行代碼生成，提供了微調技術的詳細細節，介紹了LangChain等大模型應用框架。

AI數字人原理與實現

AI數字人原理與實現

本書是一部系統介紹AI數字人技術的專業著作，涵蓋了數字人的定義、發展歷程、關鍵技術及應用實踐等內容，全書共分3部分。在技術基礎部分，首先介紹了數字人的定義、發展歷程、分類和應用場景，接著詳細解析了數字人系統的架構設計、視覺算法和語音合成技術的原理，以及語義理解和知識表示技術如何提升數字人的智能和表現力。在應用實踐部分，帶領讀者深入探索數字人的創作流程，從內容策劃、角色建模到交互設計，每一步都進行了詳細講解。此外，還討論了數字人的身份認知和技術規范，為數字人的應用實踐提供了必要的知識。在展望未來部分，探討了數字人技術的未來發展趨勢，為讀者描繪了數字人與人類和諧共生的美好藍圖。本書內容豐富，結構清晰，適合對數字人技術感興趣的讀者，包括數字人技術的研究者、開發者、相關行業的從業人員及愛好者等閱讀。

現代推薦算法

現代推薦算法

本書深入全面地講解了現代推薦算法，同時兼顧深度和廣度，介紹了當下較前沿、先進的各類算法及其實踐。本書從總覽篇開始，介紹推薦系統的基本概念及工作環節。在模型篇中，除了梳理推薦系統的發展史，本書還重點講解面向工業實踐的選擇及改進，為讀者打下推薦系統的算法基礎；進而帶著讀者進階到前沿篇、難點篇，面對推薦系統中的各式問題，并給出解決方案；最后在決策篇中，從技術原理和用戶心理出發，解釋一些常見決策背后的依據，從而幫助讀者從執行層面進階到決策層面，建立大局觀。

AI芯片：前沿技術與創新未來

AI芯片：前沿技術與創新未來

本書從AI的發展歷史講起，介紹了目前最熱門的深度學習加速芯片和基于神經形態計算的類腦芯片的相關算法、架構、電路等，并介紹了近年來產業界和學術界一些著名的AI芯片，包括生成對抗網絡芯片和深度強化學習芯片等。本書著重介紹了用創新的思維來設計AI芯片的各種計算范式，以及下一代AI芯片的幾種范例，包括量子啟發的AI芯片、進一步提升智能程度的AI芯片、有機自進化AI芯片、光子AI芯片及自供電AI芯片等。本書也介紹了半導體芯片技術在“后摩爾定律時代”的發展趨勢，以及基礎理論（如量子場論、信息論等）引領AI芯片創新并將不斷發揮巨大作用。最后，本書介紹了AI發展的三個層次、AI芯片與生物大腦的差距以及未來的發展方向。本書可供在AI芯片領域學習和工作的研究生、本科生、工程技術人員，以及所有對AI芯片感興趣的人員參考。

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