数据资产入表与数据交易合规指南
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内容简介这是一部立足于当下行业实践和政策指引,从工作程序和实体法律角度,对企业数据资产表的基本内涵、具体流程、数据交易与表工作的合规要行分析归纳的专著,旨在通过深浅出的分析帮助读者实现在数据交易、数据资产表领域的快速认知同步。作者曾经在金融监管部门、金融机构和头部互联网平台工作,是国内较早展数据领域法律实践的律师,曾经为众多企业在场内行数据交易的产品提供合规评估,为多个大型数据平台企业和金融机构提供数据合规、金融科技的法律服务,包括个人信息合规自评估、证券业跨行业数据共享监管沙盒项目、垂类大模型合规项目等,具有丰富的法律实践和研究深度、广度。全书共12章,主要内容如下:第1和2章 数据要素市场与数据资产表的内涵介绍首先,从数据要素市场出发对国家层面的政策和法律沿袭行了梳理与分析,对国家顶层设计文件“数据二十条”的主要内容行了介绍;然后,对数据资产表的内涵和意义以及各个相关概念行比较分析;最后,对数据资产表的具体操作行简明扼要的解读,帮助读者透彻理解数据要素市场和数据资产表的底层逻辑。第3~6章 数据资产表的重合规问题及表准备首先,对数据资产表与数据确权的关系行了深分析,明确了权属清晰对数据资产表的底层重要性;然后,对确权相关的合规问题以及其他涉及数据资产表的合规问题行了深分析,厘清了关键合规要,特别是数据来源的合规性;最后,对数据资产表的准备工作和主要路径行了介绍和梳理,帮助读者迅速掌握操作思路和落地路径。第7~10章 数据资产表的数据分类合规重就数据资产表在主要领域的展难行分析,并就上市公司和非上市公司的具体案例行分析,给出启示。具体分为数据资产表与公共数据、数据资产表与个人数据、数据资产表与人工智能三个部分,分别从数据资产表角度对各自的合规难、立法现状、未来展望加以深浅出的剖析。第11章 数据资产表衍生金融化利用的思考与展望就数据资产化之后的数据资本化,即数据资产表的金融化利用问题行了积极而冷静的分析与思考。首先对金融意义下的数据资产管理内涵行了分析,然后对目前数据资产的金融化探索与实践行了分析,对其中的法律难问题行归纳,并对普遍性展的难行分析和展望。第12章 数据资产表与数据交易首先,对数据资产表与数据交易之间的紧密联系行分析;然后,对数据交易的概念、内涵以及法律性质行分析,并对场内数据交易和场外数据交易行比较分析;最后,对数据交易中的合规性审查要行分析归纳。
生成式AI安全:GenAI驱动的智能安全体系
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这是一本全面解析生成式AI安全的前瞻性著作,系统讲解了生成式AI的技术原理、安全风险与防护体系。从技术基础到发展趋势,从安全原理到治理框架,从应用实践到内生安全,本书将为读者构建前瞻、系统的生成式AI安全知识体系。 具体内容上,全书分为4个部分: 第一部分(第1~3章) 介绍了GenAI的基本概念、核心技术及其在不同领域的应用现状与前景。在这一部分中,读者将了解GenAI与其他AI技术的区别,特别是LLM、GAN等技术如何推动GenAI的创新发展。同时,本部分还探讨了GenAI在医疗保健、金融服务、教育等领域的成功应用,展示了它如何通过智能生成提高效率、增强个性化服务,并解决一些传统技术无法应对的问题。 第二部分(第4和5章) 重探讨了GenAI在网络安全领域的应用及安全隐患。GenAI已经在恶意代码生成、深度伪造等方面展现出强大的技术能力,但这些技术一旦被恶意使用,其影响将是灾难性的。还详细分析了GenAI在网络安全生命周期中的影响,并给出了相应的实践案例。 第三部分(第6和7章) 探讨了GenAI的内生安全风险。伴随着技术的发展,生成模型的复杂性和自主性不断提高,传统的安全防护措施已难以应对新兴的智能攻与威胁。从NIST AI RMF出发,探讨了如何从风险管理、合规性、价值观对齐等角度来确保GenAI的安全。 第四部分(第8和9章) 展望了AGI(通用人工智能)在未来可能带来的风险和挑战。随着AI智能水平的逐渐提升,AI失控的风险逐渐成为现实威胁,特别是当智能系统的决策能力超出人类控制时。深探讨了在通往AGI的道路上,如何通过技术创新、政策引导和伦理框架的建立,确保AI的安全发展。
领域大模型构建指南:通用大模型垂直化的方法与实践
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内容简介 这是一部系统讲解如何将通用大模型*改造为领域专家的实战著作。全书以“基础—RAG—模型训练—企业实战”为主线,完整覆盖了RAG架构、持续预训练(CPT)、监督微调(SFT)、偏好对齐(DPO)、分布式训练、模型部署,以及训练飞轮、左右脑架构、MCTS高级推理系统等前沿企业级解决方案,得到了学术界和企业界多位专家的一致推荐。 本书作者在滴普科技任职期间,深度参与了百丽时尚集团等大型企业的AI智能解决方案建设,在真实、复杂的一线业务中积累了丰富经验。本书正是这些经过实战检验的方法与思考的系统化呈现,不仅教授技术操作,更致力于培养读者的系统设计思维,帮助其完成从“工匠”到“建筑师”的角色跃迁,将大模型的巨大潜能转化为各领域不可替代的核心竞争力。 全书共18章,分为四个部分: *部分(第1~3章) 大模型技术基础及实践应用 系统介绍大模型与领域模型的基本概念、技术原理及使用场景,讲解开发环境的搭建方法,并通过聊天机器人实战案例演示大模型在文本翻译、信息提取、归纳总结等场景中的应用,为后续深入学习奠定坚实基础。 第二部分(第4~8章) RAG原理与实战 深入讲解RAG的架构原理与实践技巧,涵盖内容索引、嵌入模型、向量数据库、相关内容检索、结果精排、多查询检索、多向量检索等核心技术,并通过完整的RAG实战项目串联离线索引与在线服务的全流程,这个流程是当前企业应用中性价比*高、落地*快的技术路径。 第三部分(第9~13章) 模型训练 全书的理论核心与精华所在,建立了一套完整的模型定制方法论。系统讲解CPT、SFT、DPO三种层层递进的训练技术,以及数据集生成、分布式训练、模型部署与量化等关键工程实践,包含多个实战项目,确保模型能从实验室真正走向应用。 第四部分(第14~18章) 企业大模型实战 引导读者完成从“工匠”到“建筑师”的角色跃迁。系统介绍企业大模型的构建蓝图与训练飞轮方法论,深入讲解左右脑架构的设计与实现,并通过引入MCTS等前沿技术构建高级推理系统,*后以单店和多店运营分析等真实业务场景进行完整的实战演练。
大数据工程师面试笔试宝典
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《大数据工程师面试笔试宝典》全面讲解了大数据的核心技术及如何解答大数据工程师面试笔试中的常见问题,还引了相关知识辅以说明,让读者对所学知识行查漏补缺,帮助读者顺利通过大数据工程师面试笔试。 《大数据工程师面试笔试宝典》的题目均来自一线互联网公司面试笔试真题,涵盖大数据基础、大数据生态圈技术组件以及大数据不同岗位的面试笔试题。第1~2章主要介绍了职业道路如何选择、面试笔试前如何准备、面试笔试过程中如何应对,以及面试经常遇到的“坑”。第3章介绍了大数据基础面试笔试题,让读者学会利用大数据思维解决常见应用场景;第4~10章重介绍了大数据生态圈核心技术的面试笔试题,让读者加强对大数据技术组件的理解;第11~13章介绍了大数据仓库、大数据项目、大数据运维方向的常见面试笔试题;第14章探讨了大数据与人工智能的交叉,让读者可以轻松应对大数据工程师的面试笔试。 《大数据工程师面试笔试宝典》内容的深度和广度贴近实际,将帮助大数据领域的求职者为面试笔试做好充分的准备,提高面试成功率,同时,《大数据工程师面试笔试宝典》也可作为从业者的实用工具书,以加深对大数据技术和实践的理解。无论是初学者还是有经验的专业人士,都将从本书提供的详实信息和实用建议中受益。
产品经理心理学通识
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内容简介 这本书将教会你如何利用心理学知识更加精准地洞察用户的需求,从而设计出超用户预期的优秀产品。全面解析各种心理学理论、心理学思维、心理学定律、心理学效应在产品设计中的应用,以及如何避免常见的心理学陷阱。本书将填补产品设计类图书领域的空白,同时也会丰富产品经理的能力体系。 阅读本书,你将有以下收获: (1)系统了解产品心理学的理论,包括产品心理学的定义、研究对象、研究范围、价值等; (2)掌握产品设计中的用户心理学,包括认知心理学、动机心理学、行为心理学等用户心理学三元基,以及用户同理心模型、用户心智模型、用户心流体验等; (3)掌握产品设计中的需求心理学,包括需求的特征、分类、要、机理模型和挖掘方法等; (4)掌握9种产品设计中的心理学思维,包括逆向思维、发散思维、直觉思维、形象思维等; (5)掌握9个产品设计中的心理学定律,包括古德曼定律、麦穗定律、吉格勒定律、跨栏定律等; (6)掌握19种产品设计中的心理学效应,包括蔡格尼克效应、锚定效应、雷斯多夫效应、诱饵效应等; (7)了解8种产品设计中的心理学陷阱,包括动机性推理陷阱、光环效应陷阱、鸵鸟效应陷阱、路径依赖陷阱等; (8)掌握8类心理学知识在产品设计中的实战应用,包括优越心理学、传播心理学、社交心理学、提前消费心理学等。
Proxmox VE部署与管理指南
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这是一本讲解如何在真实环境中部署、使用和管理Proxmox VE的实战性著作。作者采用全真物理环境,融合自己丰富的工程实践经验,提供大量操作步骤,手把手教你从零基础掌握Proxmox VE。 通过阅读本书,你将: ?了解什么是源Proxmox VE ?掌握Proxmox VE在企业生产环境中部署 ?掌握Proxmox VE存储配置 ?掌握Proxmox VE网络配置 ?掌握Proxmox VE虚拟机、容器配置 ?掌握Proxmox VE高级特性使用 ?掌握Proxmox VE备份与恢复 ?掌握Proxmox VE系统管理
深入理解以太坊
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内容简介 这是一本从原理和实践两个层面系统、深讲解以太坊技术的专著,从设计理念、技术架构、共识算法、智能合约、以太坊虚拟机、发工具、DApp发、企业以太坊解决方案、跨技术等近10个方面行了详细讲解,既适合初学者系统学习以太坊的原理和应用发,又适合有一定基础的发者深掌握以太坊的底层运行机制。 全书一共11章: 第1~3章对以太坊的系统架构、设计理念和技术架构行了系统介绍,包括以太坊项目的起源和发展路线图、核心技术、共识问题、图灵完备性、整体设计思路和各模块的核心功能实现等核心内容。 第4章深剖析了PoW、PoA、PoS等共识算法的适用场景、设计思想、技术实现和优缺。 第5~7章围绕智能合约展,系统讲解了智能合约语言Solidity、智能合约应用发、智能合约运行原理和实现细节,以及以太坊虚拟机的运行原理和智能合约字节码的解析等内容。 第8章介绍了以太坊周边的工具,教读者如何在不发代码的情况下完成与以太坊网络的交互。 第9章介绍了以太坊技术的企业级应用以及企业以太坊联盟的标准化展。 第10章对跨技术和方案行了方向性探讨,虽然目前跨技术还不成熟,但被视为后以太坊时代的区块技术热。 第11章分析了以太坊现阶段面临的发展瓶颈,并对可能的解决方案行了展望。
Excel 2019公式、函数应用大全
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全书共25章,内容包括初识Excel 2019、设置Excel 2019工作环境、工作表基本操作、工作表页面布局与印设置、数据有效性与条件格式应用、数据排序与筛选、数据处理与分析、数据组合与分类汇总、名称定义使用、公式与函数基础、逻辑函数应用、文本与信息处理函数应用、日期与时间函数应用、数学函数应用、数据库函数应用技巧、查询与引用函数应用、概率函数应用、统计学函数应用、财务函数应用、工程函数应用、图表分析数据应用、基本数据分析应用、数据透视表分析应用、固定资产折旧分析应用、本量利分析应用技巧。
技术运营——海量资源精细化运营实战 第2版
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本书结合海量用户业务场景与翔实的精细化技术运营实战案例,从用户价值出发,介绍如何通过技术架构设计、典型场景技术算法的实现有效判定资源使用的合理性、业务资源成本的构成,帮助读者提升资源利用效率及增强用户成本意识,锻炼精细化技术运营思维,改善运营效率,增强企业竞争力。第1章与第2章分别介绍技术运营的概念与组织体系的建设;第3~5章分别介绍业务资源的规划、供应以及预核算管理控制机制;第6章介绍精细化技术运营的方法论和运营效率的监控与评估;第7章结合业务场景剖析精细化技术运营的实战与应用;第8章探讨有助于技术运营实施的工具与支撑系统;第9章展望精细化技术运营未来的演方向。
无人机无线网络技术
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本书介绍了无人机无线网络技术的前沿展,同时为读者提供了机载无线网络如何支持未来网络的各种应用的新思路。这一迅速发展的领域是从一个全新的角度来审视的,它不仅仅涉及控制、轨迹优化和导航的思想。
企业架构决策:战略框架与实施指南
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本书聚焦云计算和人工智能时代的企业架构,探讨其在组织中有效实施的路径。作者指出,企业架构需融合业务战略、流程与技术,以避免孤岛化、混乱及技术债务等问题。书中明确其目标读者为参与软件产品交付的各类人员,包括架构师、工程师、产品经理等。书中围绕战略目标展,涵盖共享协同、嵌式和可访问性、赋能与执行、前瞻性与响应性等方面,还提出四条高效企业架构的简明宣言原则。此外,介绍了评估框架与决策制定框架,助力组织评估现状、制定战略,以实现更优、更快、更经济地交付技术解决方案,提升组织效率与创新能力。
GPTs在游戏行业中的应用与实践
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本书是一本游戏及创意行业的AI赋能指南,兼顾理论与实战,系统讲解AI技术,尤其是GPT在游戏策划、程序发、美术创作、音效设计与市场营销等领域的应用,帮助读者在创意生产与项目运营过程中真正掌握人机协作的方法,提升其灵感爆发力与执行效率。 本书共10章,内容如下: ?第1章 详解AI大模型与GPT的发展脉络与核心原理,剖析创作式生成的本质及其在游戏研发中的独特价值。 ?第2~8章 深探讨GPT在游戏策划、代码生成与优化、画面设计、配乐、音效、测试及营销等方面的高效应用,辅以丰富案例和实用技巧。具体包括:策划灵感挖掘与大纲梳理,自动化代码生成与跨端迁移,概念图创作与动态视觉创意发,配乐创作与音效设计,环境与玩家的行为模拟测试及测试结果分析,市场策略、营销文案及短视频物料自动生成…… ?第9章 讲解如何根据个性化需求定制GPT,而优化游戏创作。 ?第10章 展望AI时代人机协作对职场的深远影响。
概率机器学习:金融与投资实战
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《概率机器学习:金融与投资实战》深探讨了概率机器学习在金融与投资领域的前沿应用,揭示了这一技术如何成为下一代金融分析与投资决策的框架。本书详细阐述了概率机器学习如何从有噪声的金融数据集中持续学习,并实现概率推断、回溯预测、预测及反事实推理。同时,该技术还能将个人、实证及机构知识系统地编码机器学习模型中。书中通过实战案例,展示了如何利用概率分布量化不确定性,从而做出更贴近现实的金融推断与预测,为决策制定与风险管理提供有力支持。
工业数字化转型新征程
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本书是一本系统讲解工业数字化转型的著作,从推动业务优化和转型的视角出发,全面阐述了工业数字化转型的内涵、趋势、应用方式和主要技术手段。全书共分9章,分别介绍了工业数字化转型的内涵与方向、数字资产的建立与利用、阶段目标和行动原则的设立,以及数字化技术的应用方式。本书从数字化转型的内涵到具体技术应用,深剖析了数字化转型在工业企业的核心价值,为工业企业提供了一条清晰的数字化转型路径。本书提出“转型五步走”的方法论,通过实际案例分析,展示了从思想转变到创新方法和组织变革再到实现业务转型的全过程。
大模型驱动的具身智能:架构、设计与实现
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大模型赋能,重新定义智能机器人的未来。 本书是一部讲解如何用大模型驱动具身智能的权威指南,系统揭示了从底层架构到实战部署的完整技术路径。作者团队融合多年一线研发经验,深讲解如何在多模态环境中,实现智能机器人的任务理解、动作控制、记忆建构与仿真协同。本书不仅提供扎实的理论基础,更通过丰富的行业案例与系统性的方法论,帮助读者构建面向未来的具身智能系统。 通过阅读本书,你将获得: (1)全面理解大模型如何赋能具身智能。揭示大型语言模型在感知-决策-执行条中的核心作用,理清从感知到行为的智能演化路径。 (2)掌握任务规划与动作控制核心技术。深度解析任务分解、动作生成、空间约束与控制策略,覆盖从高层意图到低层执行的全路建模方法。 (3)构建具身智能的记忆与反思机制。学习如何实现任务记忆、动态规划与自我优化机制,提升机器人在复杂环境中的自适应能力。 (4)搭建可复用的发与仿真框架。熟练运用 ROS、MoveIt、Gazebo 等核心中间件与仿真平台,助力系统发与快速迭代。 无论你是正在发具身智能系统的工程师;投身人工智能前沿的科研人员;关注智能机器人产业落地的技术管理者或产品决策者;本书都将成为你不可或缺的参考读物,引领你从理念到落地,真正掌握大模型时代的具身智能发的核心技术,让你在这场技术革新中把握先机。
大模型垂直领域低算力迁移:微调、部署与优化
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内容简介本书是一本深度探讨大模型在低算力环境下实现迁移与微调的实践指南,并深讲解了大模型的部署与优化策略。书中结合多个垂直领域的应用场景,从理论到技术实现,全程详尽讲解了如何应对大模型在行业落地中的技术挑战,帮助读者逐步掌握大模型的迁移与微调核心技术。通过阅读本书,你将能够: (1)全面理解垂直领域迁移方式与技术选型 深了解源大模型向垂直领域迁移的核心方式,包括提示工程、检索增强生成、参数高效微调与全参数微调等技术路径,并灵活应对低算力场景下的迁移技术挑战。 (2)快速获取高质量领域数据的低成本方案 学习通过指令自举、无监督标注、自我策展等方法构建高质量数据集,同时掌握数据清洗、去重和质量过滤等关键技术,显著降低数据获取成本。 (3) 掌握低算力环境下的训练与推理优化技术 全面掌握低算力训练与微调方法(如LoRA和QLoRA),并结合推理优化技术(如量化、剪枝和模型编译),高效实现低成本的大模型训练与推理。 (4)精通大模型的生产环境部署与优化 系统学习生产环境中大模型的部署方案,涵盖服务器推理加速、分布式集群架构和多平台适配技术,确保模型在实际应用中的高效、安全运行。无论你是大模型发者、人工智能研究人员,还是对垂直领域AI应用感兴趣的行业专家,本书都将带你深大模型的核心领域,提供从构建、优化到部署的全流程指导,助你掌握这一前沿技术的实践精髓。
软件架构指标:度量软件系统的性能和架构质量
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本书通过 10 位杰出实践者的贡献,分享了关键的软件架构指标,帮助你设定正确的关键绩效指标并衡量结果。软件架构指标是软件项目的可维护性和架构质量的关键,它们可以在项目早期向你发出警告,提醒你注意架构和技术债务的积累。本书不是一本关于理论的书。它更多的是关于实践,关于已经尝试过并行之有效的方法。本书面向渴望探索成功案例的软件架构师和软件发人员,旨在帮助读者一步了解决策和测量的有效性。
同构:编程中的数学
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本书从数字、递归、对称、范畴、融合、无穷、悖论七个方面介绍了计算机程序的数学基础和原理,并以“同构”概念为线索揭示出编程本质上是和数学同构的。第1章介绍皮亚诺算术公理系统,通过5条公理,构筑了计算机程序大厦的基石;通过单向表、斐波那契数列等例子,展示了和自然数同构的计算结构。第2章介绍递归,通过欧几里得算法作为端,终把递归的数学原理构建在Lambda演算和Y组合子之上。第3章介绍对称群、环、域等抽象代数结构,解释了伽罗瓦理论这一抽象思维的明珠。第4章介绍范畴论,把列表、异常、多态、类型系统、复合数据结构等众多编程概念构筑在范畴论的基础上。第5章介绍融合律,它是行算法推导和优化的有力工具。第6章介绍无穷,给出了康托尔的无穷集合论和超限数概念,介绍了编程中流的概念和无穷的关系。第7章以罗素悖论、可计算性和哥德尔不完全性定理结束本书,介绍了计算能力的边界和对编程基础哲学的影响。 本书还在各个章节中介绍相关数学家的人生经历和逸闻趣事,讲解他们如何克服困难、追求真理、创造奇迹,并穿插讲述编程、数学、艺术、音乐之间的有趣联系。
机器人智能视觉感知与深度学习应用
¥53.00
主要内容包括基于深度学习的智能视觉感知技术概述、相机标定、视觉目标检测、视觉目标分割、视觉目标跟踪、行人重识别、人体姿态估计、智能喷码检测、智能表格识别、移动机器人视觉感知系统、智能人机交互等。全书拟从理论到实际应用,从算法分析到编程实现等多角度全方位介绍深度学习技术在智能视觉感知方面的研究,并深度结合了当前国内外最新研究热,为业内人士从事相关研究与应用工作提供重要参考。
一本书读懂无线通信
¥53.00
本书旨在描述无线通信的发展,包括4G、5G和6G系统的基础设施,全连接的通信生态系统,该生态系统的子组件以及它们之间的关系。本书详细解释了该系统的接入技术、协议和安全问题。此外,本书还介绍了在端点处用于机器对机器(M2M)连接和物联网连接的方法,以及终端/用户可能面临的重要安全漏洞。 全书从调制、复用等基础概念出发,勾勒出一幅涵盖大数据、人工智能、量子通信等前沿领域的全局图景。每章附有大量参考文献,既适合初学者系统学习,也为科研人员提供了宝贵的资料指引。
妙趣横生的具身智能
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本书是一部颠覆认知的跨学科探索之作,以身体为透镜,重新解码智能的本质与未来。本书融合了生物学、工程学、人工智能领域的研究成果与实践经验,系统阐述具身智能的核心逻辑、分布式协作机制及落地应用范式,层层拆解从身体原生智慧到技术转化的底层原理,搭配海量自然案例与科技实例,助你从零构建对具身智能的完整认知。 本书内容分为三个部分。 *部分为“身体,被遗忘的智慧”,从达·芬奇解剖手稿到蟑螂无脑逃生,从盲人感受世界到运动员的快速反应等,引出具身智能的概念。 第二部分为“分布式智能,具身智能的行为方式”,重点介绍具身智能的底层原理,采用生活案例进行对比说明,方便读者理解。例如:婴儿学步的过程及基于该过程如何设计机器人的行走策略;通过对章鱼触手的介绍说明分布式智能对于具身智能的意义;蚂蚁筑巢原理与自发式交通系统的关系等。 第三部分为“具身智能的应用范式”,介绍如何利用具身智能技术对人体进行增强改造。这一部分既包含真实案例,也涉及对未来科技的幻想,同时还介绍了如何利用VR技术开展具身智能的教学与应用。 通过阅读本书,你将: ?透彻理解具身智能的底层逻辑 ?掌握分布式智能的协同原理 ?洞悉具身智能在机器人、医疗、教育、太空探索中的应用场景与实现路径 ?理解生物启发技术的设计逻辑 ?探索从自然智能到人工系统的转化路径 ?明晰具身智能引发的技术挑战与伦理困境 ?把握人类与机器共生时代的智能发展新趋势

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