汉字五行属什么

本書的主題----“以用戶為中心的設計”就是要通過對用戶的深刻了解，根據用戶需求進行設計，并且通過用戶進行驗證的系統方法。這種方法可以有效地防止產品可用性問題，并能幫助設計人員設計出高水平的軟件。本書正是從軟件可用性的角度介紹了國外流行的以用戶為中心的軟件設計過程和方法。書中系統地論述了以用戶為中心的軟件設計的四個重要部分：人機交互分析，體驗設計方法，用戶界面設計專題，人機交互評估等重要內容。為讀者提供學科最前沿的信息。

·33.5萬字

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智能原理

本書全面梳理了各個學科與智能研究相關的成果，在此基礎上歸納了一般智能的構成要素，形成了生物智能和非生物智能統一的智能理論體系。系統分析了智能的進化、發展、使用和評價，提出了語義邏輯的主要準則和不同于馮?諾伊曼體系的智能計算架構。并且為構建本書所述非生物智能體或人工智能學界討論的通用人工智能提出了一條可實現的路徑。本書適合對智能和人工智能感興趣的學生、學者和實踐工作者閱讀。

·25.9萬字

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人機物融合群智計算

隨著物聯網和人工智能技術的快速發展與加速融合，智能物聯網（AIinIoT，AIoT）正成長為一個具有具有廣泛發展前景的新興前沿領域。物聯網智能應用和服務已經逐步融入國家重大需求和民生的各個領域，如智慧城市、智能制造、無人駕駛、智慧農業、健康衛生、國防軍事等。在智能物聯網背景下，人（智能手機、可穿戴設備等）、機（云設備/邊緣設備）、物（物聯網終端）這三種基礎要素正在走向協作和融合，邁向人機物融合群智計算時代。人機物融合群智計算（CrowdHMI）是指利用人/機/物感知能力的差異性、計算資源的互補性、節點間的交互性，通過協同感知、分布式學習、群智知識遷移等來解決單獨利用某種智能難以解決的復雜問題，進而構建具有自學習、自組織、自適應、可遷移能力的智慧空間。其潛在的研究挑戰包括人機物群智融合機理，人機物協作群智感知，自學習增強與自適應演化（深度模型壓縮、遷移學習、元學習、終身學習等），群體分布式學習模型（邊緣智能、端邊云協同計算、多智能體強化學習、聯邦學習等）方面。本書將為大家介紹人機物融合群智計算的基礎理論、概念模型、研究挑戰與關鍵技術、典型應用，并對其未來發展方向進行展望。本書可以為物聯網、人工智能、工業互聯網、智慧城市、智能制造等領域的科研人員和IT從業者提供創新的發展視角及相關理論、方法與技術支撐，也可作為相關專業高年級本科生和研究生課程教材。

·44.4萬字

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深入理解AutoML和AutoDL：構建自動化機器學習與深度學習平臺

這是一部從基礎理論、核心原理、前沿算法等多個維度系統、全面講解AutoML、AutoDL、AutoNAS和元學習的著作。作者是資深的人工智能專家，平安科技深度學習平臺和AutoML平臺負責人。本書得到了IEEEFellow/ACM杰出科學家/香港科技大學教授楊強教授、騰訊AILab副主任俞棟、美國佛羅里達大學教授李曉林等8位來自企業界、學術界和媒體界的資深專家的一致好評。它既能讓新人理清AutoML的脈絡，快速上手機器學習，又能讓有經驗的讀者全面掌握AutoML的知識體系，工作變得更高效。

·20.6萬字

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深度學習高手筆記（卷2）：經典應用

本書通過扎實、詳細的內容，從理論知識、算法源碼、實驗結果等方面對深度學習中涉及的算法進行分析和介紹。本書共三篇，第一篇主要介紹深度學習在目標檢測與分割方向的前沿算法，包括雙階段檢測、單階段檢測、無錨點檢測、特征融合、損失函數、語義分割這6個方向；第二篇主要介紹深度學習在場景文字檢測與識別方向的重要突破，主要介紹場景文字檢測、場景文字識別這兩個階段的算法；第三篇主要介紹深度學習的其他算法與應用，包括圖像翻譯、圖神經網絡、二維結構識別、人像摳圖、圖像預訓練、多模態預訓練這6個方向的算法。附錄部分介紹雙線性插值、匈牙利算法、Shift-and-Stitch、德勞內三角化、圖像梯度、仿射變換矩陣等內容。本書結構清晰，內容廣度與深度齊備。通過閱讀本書，讀者可以了解前沿的深度學習算法，擴展自己的算法知識面。無論是從事深度學習科研的教師及學生，還是從事算法落地實踐的工作人員，都能從本書中獲益。

·21萬字

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大話機器智能：一書看透AI的底層運行邏輯

本書以有趣的案例和深入淺出的語言，直擊AI的底層運行邏輯與核心原理，勾勒人工智能的全貌，以便讀者掌握AI技術要點，打通AI的各種技術壁壘，厘清不易察覺的“認知錯誤”，從而更好地認識正在運轉的神秘AI世界。本書共9章，邏輯上分為三部分。第1～3章是人工智能的基礎理論，通過生動、有趣的講解，讓讀者知道支撐AI的基礎學科如何起作用：如何基于統計學和概率論找到應對不確定性的有效方法與解題思路如何基于數據統計的基礎知識與原理避開數據“陷阱”，給出謹慎的主觀結論如何從數學視角理解信息的處理模型。第4～7章討論人工智能的核心技術——數據、算法、算力，詳細介紹大數據是如何處理的，如何通過機器學習算法和深度學習算法讓機器正確認識數據間的關聯與規律，以及如何通過算力整合與軟件協作實現更高效的智能。第8～9章探討一些人工智能安全話題——大數據“殺熟”、隱私計算、深度偽造技術、對抗樣本攻擊、數據投毒攻擊、攻防博弈等，并展望人工智能的未來，包括：人工智能會搶走人類的工作嗎？機器人會統治人類嗎？通用人工智能會出現嗎？未來到底會變成什么樣子？

·20.8萬字

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Python程序設計：人工智能案例實踐

本書共16章。第1~10章介紹Python編程，涉及人工智能、基本描述統計、集中趨勢和分散度量、模擬、靜態和動態可視化、使用CSV文件、用于數據探索和數據整理的Pandas、時間序列和簡單線性回歸。第11~16章提供多種實踐案例研究，涉及自然語言處理、Twitter數據挖掘、IBMWatson認知計算、包含分類和回歸的有監督機器學習、聚類無監督機器學習、卷積神經網絡深度學習、遞歸神經網絡深度學習、包含Hadoop/Spark/NoSQL/物聯網的大數據等。

·32.1萬字

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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。

·23.3萬字

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創新求索錄：第三集

本書收錄了李國杰院士2018年至2022年五年間寫的100余篇文章、報告、評語、新書序言等，反映了作者參與中央網信辦、國家發展改革委、工業和信息化部、科技部、中國工程院和中國科學院的咨詢課題的成果。內容包括科技自立自強、理解人工智能、做強先進計算、展望新興技術、戰略咨詢建議、人才培養教育等。既有宏觀的政策建議，又有關鍵的技術研究；既高屋建瓴，又落到實處。適合相關領域的科研人員、高校老師和學生、立志科研的青少年、信息產業的高管以及制定政策方針的政府工作人員。

·37萬字

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AI與區塊鏈智能

本書主要討論在智能經濟的浪潮下，人工智能技術與區塊鏈技術的范式變革與產業應用，以及如何從數字經濟學視角理解智能經濟發展的商業邏輯變化和它所帶來的商業認知升級。全書包括從信息技術到智能經濟、區塊鏈技術應用與場景、人工智能技術應用與場景、智能經濟時代的商業趨勢四部分，共20講內容。本書通過跨學科研究，構建了一整套認知人工智能技術與區塊鏈智能技術的方式。書中不僅從計算機科學視角討論了技術與產業應用，還從經濟學、管理學和信息技術哲學視角分析了技術應用所帶來的商業邏輯的變化和商業認知的升級。本書在強調計算機科學技術帶來的產業發展和生態變化的同時，還指出技術對經濟的內在影響是通過復雜的系統演化逐步實現的。本書可作為高等院校計算機科學、經濟管理學等專業本科生或研究生的教材，也可供數字經濟領域的研究者學習參考。此外，普通讀者可將本書作為了解智能經濟和數字經濟學的一本通識類書籍來閱讀。

·23萬字

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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。

·31.8萬字

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奇點到來：AIGC引爆增長新范式

增長是企業利用計算機、大數據、人工智能等新技術實現經營增長的新思路和新方法，本書作為該領域的入門級讀物，介紹了AIGC在增長領域的技術和實戰應用。本書分為4部分，第1部分、第2部分、第4部分主要針對有興趣了解AIGC背后技術原理、增長模式的變化以及截至2023年3月業界、學術界的最新技術進展的讀者；第3部分包含AI的基礎知識、基礎模型，并從實戰應用角度介紹作為應用開發者如何高效上手與利用最新的開源技術與API，適合有一定技術基礎的讀者。

·21.9萬字

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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。

·21.8萬字

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機器學習：軟件工程方法與實現

本書視角獨特，將軟件工程中的方法應用到機器學習實踐中，重視方法論和工程實踐的融合。本書主要有3個特點。1）機器學習的軟件工程方法：用軟件工程（SoftwareEngineering）中的工具、方法和理論指導機器學習的實踐活動。主要體現在測試驅動開發（TDD）方法、機器學習項目管理方法、工程化軟件應用于數據科學標準化環境，以及開源算法包的大量實踐應用案例等。2）機器學習全生命周期：書中全面呈現了機器學習項目開發的完整鏈路，以項目需求為起點，歷經樣本定義、數據處理、建模、模型上線、模型監控、模型重訓或重建。流程中的大部分節點獨立成章，闡述充分，并且不是單純地闡述理論，而是重在實踐。同時，聚焦機器學習中應用最廣泛和最有效的算法，使之成為貫穿機器學習項目生命周期的一條完整的學習路徑。3）提出機器學習是一門實驗學科：書中有大量的工業實踐代碼，例如數據分析包、特征離散化包、特征選擇包、集成模型框架包、大規模模型上線系統架構和對應代碼包等，對機器學習算法特性也有大量的代碼解析。書中還多次強調對于機器學習這樣一門實驗和實踐學科，工具、方法和策略的重要性，并介紹了在實際項目中對時間、人力成本等的權衡策略。本書不拘泥于公式推演、數值分析計算領域優化求解（梯度、牛頓、拉格朗日、凸優化）等主題，而重在展現機器學習的實際應用，以及各知識點的落地。在寫作方式和內容編寫等方面，本書力求既貼近工程實踐又不失理論深度，給讀者良好的閱讀體驗。

·22.4萬字

會員

機器學習觀止：核心原理與實踐

在寫作伊始，就把讀者設想為一位雖然沒有任何AI基礎，但對技術本身抱有濃厚興趣、喜歡“抽絲剝繭”、探究真相的“有識之士”。有別于市面上部分AI技術書籍從一開始就直接講解各種“高深莫測”算法的敘述手法，《機器學習觀止：核心原理與實踐》嘗試先從零開始構建基礎技術點，而后“循序漸進”地引領讀者前進，最終“直搗黃龍”，贏取最后的勝利。全書據此分為5篇，共31章，內容基本覆蓋了由AI發展歷史、數學基礎知識、機器學習算法等經典知識點以及深度學習、深度強化學習等較新理論知識所組成的AI核心技術。同時注重“理論聯系實踐”，通過多個章節重點介紹了如何在工程項目中運用AI來解決問題的諸多經驗以及相應的模型算法，以期讓讀者既能享受到“知其所以然”的樂趣，還能體會到“知其然”的輕松和愉悅。

·30.2萬字

會員

機器意識：人工智能如何為機器人裝上大腦

科學是對宇宙運行的基本原理的研究，很大程度上基于實驗和觀察。這種一貫統一的知識體系是由我們的感官感知，并由我們大腦的處理能力推斷出來的。當我們走向以自動化、自我豐富的人工智能智能體和虛擬現實為主導的未來時，技術（特別是人工智能）將決定實驗和觀察的過程。因此，人工智能將成為引導我們走向科學的工具和準則。此外，人們相信，當接近技術奇點時，技術增長將打破歷史紀錄，對于我們自己掌握的生物智能來說，速度太快了。隨著人工領域處理能力的增強和信息的過剩，我們對科學是從邏輯中提取的信息和原理的統一體的定義，以及因果關系，將開始與人工智能緊密聯系在一起。

·23.8萬字

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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。

·27.8萬字

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工業4.0：智能制造與治理革命

創新是引領發展的第一動力。建設創新型國家和實施創新驅動發展戰略是積極應對全球新一輪科技革命的重大戰略選擇。毫無疑問，工業4.0是當下變革時代的創新形態和創新產品。從蒸汽時代、電氣時代、信息時代到智能時代，技術的發展推動了時代的變革、治理的革命和社會的進步。智能平臺、智能工廠、智能產品、智能服務的不斷涌現將推動智慧企業、智慧政府和智慧社會的形成。在工業4.0中國版——《中國制造2025》的護航下，實現中國由制造大國駛向制造強國的轉變指日可待。

·25.3萬字

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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。

·23.9萬字

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人工智能安全

隨著人工智能技術的高速發展和廣泛應用，人工智能安全問題引發了人們的高度關注。本書介紹了人工智能安全的概念和范疇，并從理論技術、技術標準、產業生態、倫理、法律等不同角度分析了人工智能所涉及的安全問題及其治理策略和解決方法。除概述外，本書介紹了采用可信計算技術解決人工智能安全問題的方法，以及無人系統安全、基于類腦計算的強人工智能及其安全、智能制造和智能城市中的人工智能應用安全、網絡安全、人工智能安全可控的產業生態建設、人工智能安全標準與風險評估預警、人工智能法律倫理。總體來說，本書既概要地分析了人工智能安全問題的一般屬性，又從不同角度和不同的典型應用領域分析了人工智能系統中特別的安全問題及其風險評估、預測、治理途徑和解決方法。

·25.4萬字

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人機交互：以用戶為中心的設計和評估（第6版）