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AI公文寫(xiě)作一本通：用ChatGPT和文心一言提高公文寫(xiě)作質(zhì)量和寫(xiě)作效率

公文寫(xiě)作是各類組織機(jī)構(gòu)都會(huì)涉及的一項(xiàng)重要工作，但傳統(tǒng)的公文寫(xiě)作存在容易出錯(cuò)、風(fēng)格不一致、效率低等問(wèn)題。在人工智能（AI）技術(shù)快速發(fā)展的浪潮中，公文寫(xiě)作這項(xiàng)工作也可以借助AI完成“升級(jí)”，實(shí)現(xiàn)質(zhì)量和效率的提升。本書(shū)共17章，第1章以《黨政機(jī)關(guān)公文處理工作條例》為依據(jù)，介紹公文的特點(diǎn)、作用、寫(xiě)作要點(diǎn)、分類等；第2章介紹常用的AI寫(xiě)作工具；第3章至第17章按照“用公文范本訓(xùn)練AI，撰寫(xiě)提示詞，優(yōu)化提示詞，精修初稿”的思路，分別介紹運(yùn)用AI工具撰寫(xiě)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(wàn)字

智能硬件與機(jī)器視覺(jué)：基于樹(shù)莓派、Python和OpenCV

本書(shū)圍繞“低成本玩轉(zhuǎn)樹(shù)莓派”這個(gè)主題，講解了如何利用樹(shù)莓派、OpenCV和Python等軟硬件搭建一個(gè)低成本的智能硬件平臺(tái)，并在其上實(shí)現(xiàn)圖像分析、文字識(shí)別、人臉識(shí)別與追蹤、視頻監(jiān)控等機(jī)器視覺(jué)功能。全書(shū)一共11章。第1～4章首先講解了機(jī)器視覺(jué)在智能硬件領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景以及智能硬件上4種常見(jiàn)的機(jī)器視覺(jué)技術(shù)方案；然后講解了樹(shù)莓派和OpenCV的安裝、配置以及其他準(zhǔn)備工作；最后通過(guò)一些簡(jiǎn)單的案例和代碼教讀者使用OpenCV。第5～11章是本書(shū)的核心內(nèi)容，通過(guò)幾個(gè)具體的綜合案例講解了如何使用樹(shù)莓派低成本玩轉(zhuǎn)如下機(jī)器視覺(jué)場(chǎng)景：拍攝照片和視頻、處理相機(jī)的原始數(shù)據(jù)、道路和商場(chǎng)的人流統(tǒng)計(jì)、道路信息的文字識(shí)別、人臉識(shí)別與追蹤、中央AI視頻監(jiān)控等。以上案例循序漸進(jìn)，環(huán)環(huán)相扣，所有代碼均可在樹(shù)莓派上運(yùn)行，并可輕松移植到任何ARM開(kāi)發(fā)板上。

·9.1萬(wàn)字

深度學(xué)習(xí)視頻理解

視頻理解是計(jì)算機(jī)視覺(jué)和深度學(xué)習(xí)的一個(gè)重要分支。本書(shū)對(duì)視頻理解的3個(gè)重要領(lǐng)域進(jìn)行介紹，對(duì)于每個(gè)領(lǐng)域，本書(shū)不僅解釋了相關(guān)算法的原理，還梳理了算法演進(jìn)的脈絡(luò)。全書(shū)共分6章，第1章簡(jiǎn)要介紹視頻行業(yè)的發(fā)展歷程；第2章回顧經(jīng)典圖像分類模型和RNN；第3章和第4章介紹動(dòng)作識(shí)別的重要算法；第5章介紹時(shí)序動(dòng)作定位的重要算法；第6章介紹視頻Embedding的重要算法。最后總結(jié)了常用的一些視頻處理工具。本書(shū)既適合高等院校人工智能相關(guān)專業(yè)的本科生和研究生閱讀，也可供視頻理解、推薦系統(tǒng)、搜索引擎和計(jì)算廣告等領(lǐng)域的研究人員和從業(yè)者參考。

·13.2萬(wàn)字

Spark機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階實(shí)戰(zhàn)

本書(shū)一共分三大部分：基礎(chǔ)篇（1-2章）對(duì)Spark機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行概述、并通過(guò)Spark機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)始進(jìn)行數(shù)據(jù)分析；算法篇（3-8章）針對(duì)分類、聚類、回歸、協(xié)同過(guò)濾、關(guān)聯(lián)規(guī)則、降維等算法進(jìn)行詳細(xì)講解，并進(jìn)行案例支持；綜合案例篇（9-12章）重點(diǎn)通過(guò)異常檢測(cè)、用戶畫(huà)像、廣告點(diǎn)擊率預(yù)估、智慧交通大數(shù)據(jù)4個(gè)綜合場(chǎng)景，詳細(xì)講解基于Spark機(jī)器學(xué)習(xí)的綜合應(yīng)用。

·11.2萬(wàn)字

自動(dòng)駕駛算法與芯片設(shè)計(jì)

目前自動(dòng)駕駛的一個(gè)發(fā)展趨勢(shì)就是智能化。隨著人工智能的飛速發(fā)展以及各種新型傳感器的涌現(xiàn)，汽車智能化形成趨勢(shì)，輔助駕駛功能的滲透率越來(lái)越高。這些功能的實(shí)現(xiàn)需要借助于攝像頭、雷達(dá)、激光雷達(dá)等新增的傳感器數(shù)據(jù)，其中視頻處理需要大量并行計(jì)算。然而，傳統(tǒng)CPU算力不足，而DSP擅長(zhǎng)圖像處理，對(duì)于深度學(xué)習(xí)卻缺乏足夠的性能。盡管GPU擅長(zhǎng)訓(xùn)練，但它過(guò)于耗電，影響汽車的性能。因此，本書(shū)著眼于未來(lái)，認(rèn)為定制化的ASIC必將成為主流。本書(shū)以自動(dòng)駕駛的芯片設(shè)計(jì)為最終目標(biāo)，來(lái)論述設(shè)計(jì)一個(gè)面向未來(lái)的自動(dòng)駕駛SoC芯片的學(xué)術(shù)支撐和工程實(shí)踐。本書(shū)共13章。其中第1章主要介紹自動(dòng)駕駛目前遇到的挑戰(zhàn)和研究方向。第2～6章重點(diǎn)講述環(huán)境感知以及規(guī)劃控制方面的算法設(shè)計(jì)；第7～10章重點(diǎn)講述深度學(xué)習(xí)模型的優(yōu)化和深度學(xué)習(xí)芯片的設(shè)計(jì)；第11章和第12章重點(diǎn)講述具有安全功能的自動(dòng)駕駛軟件架構(gòu)設(shè)計(jì)；第13章介紹5G車聯(lián)網(wǎng)。

·15.7萬(wàn)字

集成運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)工程實(shí)戰(zhàn)

本書(shū)包括集成運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)技術(shù)基礎(chǔ)、組建入門、集成案例三部分。技術(shù)基礎(chǔ)部分主要介紹整個(gè)系統(tǒng)涵蓋的基本理論知識(shí)，包括運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)的概述、運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)電氣基礎(chǔ)及現(xiàn)場(chǎng)總線控制等內(nèi)容；組建入門部分基于施耐德電氣的運(yùn)動(dòng)控制產(chǎn)品展開(kāi)，介紹了各產(chǎn)品的硬件使用及軟件的基本配置，并結(jié)合簡(jiǎn)單的實(shí)例闡述每種設(shè)備的基本應(yīng)用，然后在此基礎(chǔ)上詳細(xì)介紹了典型總線控制方式的實(shí)現(xiàn)；集成案例部分共有5個(gè)綜合系統(tǒng)案例，詳細(xì)闡述了系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方案和實(shí)現(xiàn)步驟，供讀者進(jìn)行綜合實(shí)踐鍛煉。

·9.3萬(wàn)字

AI加速器架構(gòu)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

這是一本講解NPU硬件架構(gòu)設(shè)計(jì)與技術(shù)實(shí)現(xiàn)的著作。作者將自己在CPU、GPU和NPU領(lǐng)域15年的軟硬件工作經(jīng)驗(yàn)融會(huì)貫通，將四代NPU架構(gòu)設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)融為一體，將端側(cè)和云側(cè)NPU架構(gòu)合二為一，總結(jié)并提煉出本書(shū)內(nèi)容。本書(shū)主要討論神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件層面，尤其是芯片設(shè)計(jì)層面的內(nèi)容，主要包含神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器的設(shè)計(jì)以及具體實(shí)現(xiàn)技術(shù)。通過(guò)閱讀本書(shū)，讀者可以深入了解主流的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，掌握如何從零開(kāi)始設(shè)計(jì)一個(gè)能用、好用的產(chǎn)品級(jí)加速器。通過(guò)閱讀本書(shū)，你將：透徹理解與深度學(xué)習(xí)相關(guān)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法及其實(shí)現(xiàn)；學(xué)會(huì)主流圖像處理領(lǐng)域神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)；掌握加速器運(yùn)算子系統(tǒng)和存儲(chǔ)子系統(tǒng)的設(shè)計(jì)；摸清加速器設(shè)計(jì)中遇到的具體問(wèn)題及其解決方法；了解NPU架構(gòu)需要考慮的控制通路和數(shù)據(jù)通路。

·6萬(wàn)字

深度學(xué)習(xí)：核心技術(shù)、工具與案例解析

本書(shū)由微軟亞洲研究院的資深A(yù)I工程師撰寫(xiě)，是一本面向初學(xué)者的、以實(shí)戰(zhàn)為導(dǎo)向的深度學(xué)習(xí)指南。本書(shū)首先詳細(xì)講解了深度學(xué)習(xí)的知識(shí)體系、核心概念、模型與算法、工具和庫(kù)（TensorFlow等）等全棧技術(shù)知識(shí)，然后以案例的形式講解了如何將這些知識(shí)應(yīng)用到計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音識(shí)別、對(duì)話機(jī)器人、人臉識(shí)別、自動(dòng)駕駛領(lǐng)域。

·9.6萬(wàn)字

玩轉(zhuǎn)ChatGPT：秒變AI論文寫(xiě)作高手

人工智能技術(shù)已經(jīng)滲透到人類生活和工作的方方面面，ChatGPT作為一種人工智能文字處理工具，現(xiàn)在已經(jīng)被廣泛地應(yīng)用于廣告文案創(chuàng)作、視頻腳本生成、小說(shuō)劇本創(chuàng)作、公文寫(xiě)作等眾多領(lǐng)域。接受和擁抱人工智能是每一個(gè)人都要面對(duì)的必然選擇。本書(shū)作者非常系統(tǒng)地介紹了用戶如何用AI工具ChatGPT寫(xiě)出高質(zhì)量的論文，重點(diǎn)介紹了ChatGPT在學(xué)士論文、碩士論文、博士論文、科研論文、職稱評(píng)定論文、項(xiàng)目申報(bào)論文六大類論文寫(xiě)作中的具體應(yīng)用。本書(shū)最大的特點(diǎn)是使用了大量的案例演示來(lái)展示ChatGPT的實(shí)際運(yùn)用，包括具體的使用方法和技巧。書(shū)中的案例不僅數(shù)量龐大，而且邏輯嚴(yán)謹(jǐn)、結(jié)構(gòu)完整，更重要的是說(shuō)明簡(jiǎn)潔、精準(zhǔn)。本書(shū)可以幫助讀者快速掌握用ChatGPT寫(xiě)作論文的方法和技巧。

·11.2萬(wàn)字

生成式AI實(shí)戰(zhàn)

本書(shū)由淺入深地介紹了生成式AI的理論與實(shí)踐，內(nèi)容涉及從基礎(chǔ)原理到前沿應(yīng)用，為讀者提供了一個(gè)系統(tǒng)的認(rèn)知框架。本書(shū)從生成式AI技術(shù)的基礎(chǔ)工具入手，逐步深入到Transformer模型與GPT的原理和應(yīng)用，詳細(xì)介紹了圖像生成模型StableDiffusion，以及LangChain與AIAgent的相關(guān)知識(shí)。書(shū)中結(jié)合開(kāi)源代碼分析，展示了生成式AI在各行各業(yè)的實(shí)際應(yīng)用，并探討了其在高速發(fā)展過(guò)程中所面臨的倫理和隱私風(fēng)險(xiǎn)。本書(shū)適合對(duì)生成式AI感興趣的讀者閱讀，無(wú)論你是初學(xué)者還是有一定編程基礎(chǔ)的人士，都能從中獲得寶貴的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)。對(duì)于零編程基礎(chǔ)的讀者，本書(shū)提供了跳過(guò)代碼實(shí)現(xiàn)的理論學(xué)習(xí)路徑。

·11.7萬(wàn)字

知識(shí)圖譜實(shí)戰(zhàn)：構(gòu)建方法與行業(yè)應(yīng)用

這是一本綜合介紹知識(shí)圖譜構(gòu)建與行業(yè)實(shí)踐的著作，是作者多年從事知識(shí)圖譜與認(rèn)知智能應(yīng)用落地經(jīng)驗(yàn)的總結(jié)，得到了多位知識(shí)圖譜資深專家的推薦。本書(shū)以通俗易懂的方式來(lái)講解知識(shí)圖譜相關(guān)的知識(shí)，尤其對(duì)從零開(kāi)始構(gòu)建知識(shí)圖譜過(guò)程中需要經(jīng)歷的步驟，以及每個(gè)步驟需要考慮的問(wèn)題都給予較為詳細(xì)的解釋。本書(shū)基于實(shí)際業(yè)務(wù)進(jìn)行抽象，結(jié)合知識(shí)圖譜的7個(gè)構(gòu)建步驟，深入分析知識(shí)圖譜技術(shù)應(yīng)用以及8個(gè)行業(yè)綜合案例的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。全書(shū)分為基礎(chǔ)篇、構(gòu)建篇、實(shí)踐篇，共16章內(nèi)容?；A(chǔ)篇（第1章），介紹知識(shí)圖譜的定義、分類、發(fā)展階段，以及構(gòu)建方式、邏輯技術(shù)架構(gòu)、現(xiàn)狀與應(yīng)用場(chǎng)景等。構(gòu)建篇（第2～8章），詳細(xì)介紹知識(shí)抽取、知識(shí)表示、知識(shí)融合、知識(shí)存儲(chǔ)、知識(shí)建模、知識(shí)推理、知識(shí)評(píng)估與運(yùn)維等知識(shí)圖譜構(gòu)建的核心步驟，并結(jié)合實(shí)例講解應(yīng)用方法。實(shí)踐篇（第9～16章），詳細(xì)講解知識(shí)圖譜的綜合應(yīng)用，涵蓋知識(shí)問(wèn)答評(píng)測(cè)、知識(shí)圖譜平臺(tái)、智能搜索、圖書(shū)推薦系統(tǒng)、開(kāi)放領(lǐng)域知識(shí)問(wèn)答、交通領(lǐng)域知識(shí)問(wèn)答、汽車領(lǐng)域知識(shí)問(wèn)答、金融領(lǐng)域推理決策。

·13.8萬(wàn)字

深入淺出圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：GNN原理解析

這是一本從原理、算法、實(shí)現(xiàn)、應(yīng)用4個(gè)維度詳細(xì)講解圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的著作，在圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域具有重大的意義。本書(shū)作者是圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的資深技術(shù)專家，作者所在的公司極驗(yàn)也是該領(lǐng)域的領(lǐng)先者。本書(shū)是作者和極驗(yàn)多年研究和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的總結(jié)，內(nèi)容系統(tǒng)、扎實(shí)、深入淺出，得到了白翔、俞棟等幾位來(lái)自學(xué)術(shù)界和企業(yè)界的領(lǐng)軍人物的高度評(píng)價(jià)和強(qiáng)烈推薦。全書(shū)共10章：第1～4章全面介紹了圖、圖數(shù)據(jù)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及表示學(xué)習(xí)等基礎(chǔ)知識(shí)，是閱讀本書(shū)的預(yù)備知識(shí)；第5～6章從理論的角度出發(fā)，講解了圖信號(hào)處理和圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，深入剖析了圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性質(zhì)，并提供了GCN實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)分類的實(shí)例。第7～9章全面的講解了圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各種變體及范式、圖分類機(jī)制及其實(shí)踐，以及基于GNN的圖表示學(xué)習(xí)；第10章介紹了圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最新研究和應(yīng)用。

·8.9萬(wàn)字

樹(shù)莓派創(chuàng)客：手把手教你搭建機(jī)器人

本書(shū)遵循由淺入深、由易到難的原則，循序漸進(jìn)地介紹使用樹(shù)莓派玩轉(zhuǎn)機(jī)器人的必備軟硬件知識(shí)與技術(shù)。全書(shū)共8章，第1~4章為樹(shù)莓派入門部分，主要介紹樹(shù)莓派軟硬件、Scratch和Python編程語(yǔ)言以及各種傳感器的使用，并提供豐富的操作案例，方便讀者輕松構(gòu)建樹(shù)莓派項(xiàng)目。本部分學(xué)會(huì)之后，讀者基本上可以掌握使用樹(shù)莓派軟硬件與第三方軟硬件協(xié)同工作，搭配和使用傳感器親手搭建一個(gè)簡(jiǎn)單的用于巡線且自動(dòng)跟隨和停止的機(jī)器無(wú)人車。第5~8章為提高部分，本部分深入地介紹樹(shù)莓派的各種高級(jí)玩法，還將介紹更多、更加智能的第三方軟硬件，比如近年來(lái)火熱的人工智能系列傳感器以及機(jī)器人操作系統(tǒng)ROS的使用，同時(shí)兼顧PC和手機(jī)操作，為讀者玩轉(zhuǎn)機(jī)器人提供更多的趣味場(chǎng)景。本書(shū)的特點(diǎn)是使用低成本硬件，趣味性和可操作性強(qiáng)，適合對(duì)樹(shù)莓派及機(jī)器人感興趣的各類讀者閱讀。

·6.3萬(wàn)字

Mahout算法解析與案例實(shí)戰(zhàn)

·10.6萬(wàn)字

人形機(jī)器人（原書(shū)第2版）

本書(shū)結(jié)合人形機(jī)器人研究中各類先進(jìn)方法，系統(tǒng)地介紹了驅(qū)動(dòng)人形機(jī)器人運(yùn)動(dòng)的基礎(chǔ)知識(shí)、推導(dǎo)過(guò)程以及應(yīng)用案例，闡述了人形機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)學(xué)、動(dòng)力學(xué)表示方法，解釋了ZMP的概念及其與地面反作用力的關(guān)系，描述了人形機(jī)器人雙足行走行為的生成和控制方法，并拓展了其他多種動(dòng)作的實(shí)現(xiàn)方法，最后介紹了動(dòng)力學(xué)建模、仿真和高效動(dòng)力學(xué)的計(jì)算方法。

·8.7萬(wàn)字

聯(lián)邦學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)

數(shù)據(jù)孤島和隱私保護(hù)已經(jīng)成為制約人工智能發(fā)展的關(guān)鍵因素。聯(lián)邦學(xué)習(xí)作為一種新型的隱私保護(hù)計(jì)算方案，在數(shù)據(jù)不出本地的前提下，能有效聯(lián)合各參與方聯(lián)合建模，從而實(shí)現(xiàn)“共同富?！保蔀楫?dāng)下人工智能領(lǐng)域備受關(guān)注的熱點(diǎn)。本書(shū)以實(shí)戰(zhàn)為主（包括對(duì)應(yīng)用案例的深入講解和代碼分析），兼顧對(duì)理論知識(shí)的系統(tǒng)總結(jié)。全書(shū)由五部分共19章構(gòu)成。第一部分簡(jiǎn)要介紹了聯(lián)邦學(xué)習(xí)的理論知識(shí)；第二部分介紹如何使用Python和FATE進(jìn)行簡(jiǎn)單的聯(lián)邦學(xué)習(xí)建模；第三部分是聯(lián)邦學(xué)習(xí)的案例分析，篩選了經(jīng)典案例進(jìn)行講解，部分案例用Python代碼實(shí)現(xiàn)，部分案例采用FATE實(shí)現(xiàn)；第四部分主要介紹和聯(lián)邦學(xué)習(xí)相關(guān)的高級(jí)知識(shí)點(diǎn)，包括聯(lián)邦學(xué)習(xí)的架構(gòu)和訓(xùn)練的加速方法等；第五部分是回顧與展望。本書(shū)適合對(duì)聯(lián)邦學(xué)習(xí)和隱私保護(hù)感興趣的高校研究者、企業(yè)研發(fā)人員閱讀。

·13.8萬(wàn)字

PyTorch 2.0深度學(xué)習(xí)從零開(kāi)始學(xué)

PyTorch是一個(gè)開(kāi)源的機(jī)器學(xué)習(xí)框架，它提供了動(dòng)態(tài)計(jì)算圖的支持，讓用戶能夠自定義和訓(xùn)練自己的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，目前是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的框架之一。《PyTorch2.0深度學(xué)習(xí)從零開(kāi)始學(xué)》共分15章，內(nèi)容包括PyTorch概述、開(kāi)發(fā)環(huán)境搭建、基于PyTorch的MNIST分類實(shí)戰(zhàn)、深度學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)、MNIST分類實(shí)戰(zhàn)、數(shù)據(jù)處理與模型可視化、基于PyTorch卷積層的分類實(shí)戰(zhàn)、PyTorch數(shù)據(jù)處理與模型可視化、實(shí)戰(zhàn)ResNet卷積網(wǎng)絡(luò)模型、有趣的WordEmbedding、基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中文情感分類實(shí)戰(zhàn)、自然語(yǔ)言處理的編碼器、站在巨人肩膀上的預(yù)訓(xùn)練模型BERT、自然語(yǔ)言處理的解碼器、基于PyTorch的強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)、基于MFCC的語(yǔ)音喚醒實(shí)戰(zhàn)、基于PyTorch的人臉識(shí)別實(shí)戰(zhàn)。

·11.3萬(wàn)字

玩轉(zhuǎn)ChatGPT：秒變AI文案創(chuàng)作高手

這是一本聚焦于如何利用ChatGPT輔助創(chuàng)作“爆款”文案的實(shí)用手冊(cè)。全書(shū)分為8章，第1章從整體上介紹了ChatGPT在“爆款”文案創(chuàng)作中的應(yīng)用，第2章至第8章分別圍繞營(yíng)銷文案、推廣文案、廣告文案、商品詳情頁(yè)文案、直播帶貨文案、個(gè)性化自媒體文案和朋友圈文案介紹了ChatGPT的應(yīng)用，并說(shuō)明了各類文案的創(chuàng)作技巧和優(yōu)化方法。本書(shū)適合所有對(duì)ChatGPT輔助文案創(chuàng)作感興趣、希望創(chuàng)作“爆款”文案的讀者閱讀。無(wú)論您是專業(yè)的文案創(chuàng)作人員，還是在日常工作中需要寫(xiě)作文案的其他人員，本書(shū)都可以幫助您提升文案創(chuàng)作的質(zhì)量和效果，創(chuàng)作出更多的“爆款”文案。

·8.4萬(wàn)字

智能制造時(shí)代的研發(fā)智慧：知識(shí)工程2.0

本書(shū)的副書(shū)名指出知識(shí)工程2.0是智能制造時(shí)代的研發(fā)智慧，書(shū)中的討論對(duì)象和舉例均以研發(fā)企業(yè)或研發(fā)過(guò)程為背景。但這只是因?yàn)檠邪l(fā)過(guò)程是知識(shí)最密集、產(chǎn)出最豐富和應(yīng)用最深入的過(guò)程，并不代表本書(shū)所提的方法不適用于非研發(fā)型企業(yè)。非研發(fā)型企業(yè)或非研發(fā)過(guò)程的知識(shí)工程方法是本書(shū)所提方法的子集，大部分方法進(jìn)行適應(yīng)性改造，即可適用于這些企業(yè)或過(guò)程。

·13.9萬(wàn)字

Python人工智能

本書(shū)以Python為平臺(tái)，以將概念、實(shí)例和經(jīng)典應(yīng)用相結(jié)合的方式，介紹如何利用Python實(shí)現(xiàn)人工智能。全書(shū)分為9章，內(nèi)容包括：人工智能的基礎(chǔ)，人工智能背景下的科學(xué)計(jì)算，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，遷移學(xué)習(xí)，網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)，智能數(shù)據(jù)分析，機(jī)器學(xué)習(xí)，智能模型分析，人工智能的應(yīng)用。為了幫助讀者更好地掌握相關(guān)知識(shí)，書(shū)中每章節(jié)都通過(guò)理論與實(shí)例相結(jié)合的方式，讓讀者在掌握概念的同時(shí)，掌握程序設(shè)計(jì)方法，并能利用程序設(shè)計(jì)解決實(shí)際問(wèn)題。

·11.6萬(wàn)字