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黑镜与秩序——数智化风险社会下的人工智能伦理与治理
￥41.30
本书从现代科技伦理的隐喻“黑镜”出发，系统而深地剖析全球人工智能伦理与治 理发展的理论根源、人工智能落地应用场景中的伦理问题以及全球视野下的人工智能治理 问题。书中既包括对传统西方伦理学的形而上学的研究，也包括人工智能有关实践案例和 国际政策的解读。本书的目的不仅仅是对人工智能伦理和治理问题行学术性梳理，而更 在于寻求解决真实世界中人工智能伦理与治理问题的路径，是一部在理论和实践层面都非 常有意义的专著。本书不仅讨论技术伦理涉及的伦理学、政治经济学、哲学和社会学等人 文科学思想，还涉及计算机科学、生物学以及医学等自然科学框架，利用跨学科思维深 探讨如何在人工智能时代形成伦理共识和建立智能社会治理规则，以期帮助智能经济参与 者、人工智能研究和应用发领域的专业人员以及公共管理决策者获得全面和独特的科技 洞察。同时，本书也是关注人工智能伦理与治理问题的读者适宜的科技人文读物。
智能优化算法——基于生物行为模型的案例分析与设计
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本书是一部系统论述基于生物行为模型的智能优化算法案例与实现的著作。全书共分为6章:第1 章介绍生物启发式计算的研究背景, 对传统生物启发式计算方法行了概述;第2章介绍将层次型信息 交流拓扑结构引人工蜂群觅食模型中的内容, 提出基于层次型信息交流机制的多蜂群协同化优化算 法, 使用该算法在搜索过程中能够维持整个种群多样性的群落级化, 从而克服传统单层生物启发式优化 模型的“ 早熟收敛” 问题, 并一步提升算法的收敛速度与收敛精度; 第3章借鉴微生物学**研究成果, 从能量变化角度对细菌构建基于生命周期的优化模型, 一步介绍基于生命周期的菌群觅食自适应优 化算法;第4章研究如何将改的蜂群觅食优化算法用于求解聚类问题, 将基于层次型信息交流机制 的多蜂群协同化优化的聚类优化算法用于教学评价体系;第5章研究如何将基于 L C B F A 的多阈值 图像分割算法用于图像分割的问题;第6章对植物根系自适应生长与**觅食这种典型生物个体行 为行深研究, 建立了基于根系生长的智能计算模型— — —混合人工植物根系生长优化模型。 本书从生物建模机理、 算法设计和工程应用层面针对典型的生物觅食行为启发式计算方法行 研究, 取得了具有创新性和应用价值的成果, 所提出的改策略和优化方法对于拓展相关领域的研 究、 指导实际应用都将具有一定的借鉴意义, 可为从事相关智能优化方法研究的科研工作者提供可 借鉴的理论指导。
机器学习教程(微课视频版)
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本书兼顾机器学习基础、经典方法和深度学习方法,对组成机器学习的基础知识和基本算法行了比 较细致的介绍,对广泛应用的经典算法如线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机、决策树和集成学 习等算法都给出了深的分析并讨论了无监督学习的基本方法,对深度学习和强化学习行了全面的叙 述,比较深地讨论了反向传播算法、多层感知机、CNN、RNN 和 LSTM 等深度神经网络的核心知识和结 构;对于强化学习,不仅介绍了经典表格方法,还讨论了深度强化学习。 本书是面向大学理工科和管理类各专业的宽口径、综合性机器学习的教材,可供本科生和一年级研究 生课程使用,也可供科技人员、工程师和程序员自学机器学习的原理和算法使用。本书对基础和前沿、经 典方法和热门技术行了尽可能的平衡,使得读者不仅能在机器学习领域下一个良好的基础,同时也可 以利用所学知识解决遇到的实际问题并为学科前沿好基础。
人人都能懂的人工智能
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本书从人工智能手，以流行的深度学习算法作为科普的重，用生活中常见的逻辑与方法例子类比人工智能貌似深奥的数学原理以提供普通读者深了解人工智能及机器学习的可能，例如用零食的例子科普遗传算法，用看医生的例子类比专家系统，用给狗分类的实例类比深度学习和神经网络，让读者在轻松的氛围中学会人工智能。
树莓派Linux操作系统移植
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本书介绍Linux 内核的编译和移植、根文件系统的制作、基础系统、桌面系统, 以及这些软件在系统中的 作用、软件之间的依赖关系、各种软件的移植方法。由于很多树莓派应用是由Python 语言发的, 本书也 专门介绍树莓派上硬件口的Python 控制模块和其他一些基础应用。全书共分6 章，第1 章介绍Linux 内核的 移植及根文件系统的制作；在第1 章的基础上, 第2 章移植了一些基础软件, 增强了树莓派的联网功能；第3 章 介绍Linux 的基础图形库、文本布局软件、X Window 系统, 直至构成一个完整的XFCE4 桌面环境；第4 章介 绍一些应用软件的移植, 包括远程桌面、音视频编码与解码及媒体播放、文档阅读, 以及网络监控软件；第 5 章 介绍典型的Linux 发工具的移植, 移植了编译器的树莓派系统初步具备板载发能力；鉴于树莓派被广泛用于 电子设计制作, 第6 章专门讨论树莓派GPIO 口的功能, 介绍一款典型的GPIO Python 模块的使用, 并介绍 各种应用模块的工作原理和程序控制方法。 本书能对树莓派爱好者深学习提供一定的帮助, 对于其他嵌式发人员, 书中介绍的大多数内容也有 同样的参考意义。此外, 本书也可作为高等学校电子信息专业在学习嵌式Linux 操作系统时的教学参考书。
深度学习――图像检索原理与应用
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本书系统论述深度 学 习 图 像 检 索 的 原 理 与 应 用。全 书 共 分 为 两 篇:第 一 篇 图 像 检 索 基 础( 第 1~3 章) , 介绍图像检索技术、 深度 学 习 基 础、 基 于 深 度 学 习 的 图 像 检 索 方 法;第 二 篇 图 像 检 索 应 用 ( 第 4~8 章) , 以车辆图像为研究对象, 深详细地讲述基于深度神经网络的快速车辆图像检测方法、 基于迁移学习 场景自适应的车辆图像检索方法、 基于多视角图像生成的车辆图像检索方法、 基于车牌图像超分辨率重建 的车辆图像检索方法、 多模型融合的渐式车辆图像检索方法。附录 A 和附录 B分别提供本书实验所使 用的数据集和源代码。 本书适合作为从事深度学习图像检索技术研究的科技工作者、 专业 技术人员、 高校教师、 研究生及高 年级本科生的参考用书。
产品经理的AI实战——人工智能产品和商业落地
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以前，技术只是工程师操心的事；如今，技术是工程师、产品经理、企业家共同操心的事，他们只有通力合作才能驾驭强大的技术，而取得商业上的成功。如今讲人工智能的书大多属于两种类型：*种面向广大公众行人工智能科普；第二种针对专业技术人员详细讲解人工智能的技术。这两种书，产品经理虽然都可以阅读，但他们更迫切需要第三种——从商业的角度讲人工智能，以产品的方式让人工智能落地的书，而本书正是这种少数类型。本书具有针对性强、系统性强、实操性强、原创度高的特。本书共分为三篇。*篇是基础篇，讲解技术商业的基本规律、AI技术的实质和边界、AI的商业格局和应用现状。第二篇是合格AI产品经理篇、包含合格AI产品经理的能力体系、AI技术-场景适配和AI产品规划、AI产品经理的职业发展等内容。第三篇是高级AI产品经理篇，包含高级AI产品经理的能力体系、AI技术-场景的洞察、AI商业模式设计等内容。本书适合两类人群阅读。一是未来的人工智能产品经理，他们可能是互联网产品经理，也可能是对人工智能产品工作感兴趣的大学生、职场新人，也可能是希望转行做人工智能产品经理的技术人员。 二是对人工智能的应用、产品、商业模式感兴趣，想系统了解的人士，包括企业家、创业者等。
多目标贝叶斯优化——面向大模型的超参调优理论
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"以大规模深度学习模型超参调优为代表的评估代价昂贵的多目标优化问题被称为昂贵的多目标优化问题（Expensive MOPs）。昂贵的多目标优化问题广泛存在于现实世界中的不同应用领域。其优化目标通常为黑盒函数，且求得其真实目标函数值的评估代价高昂；而现实世界的有限资源和成本只允许求解器行有限次函数评估，用于搜索该类问题的帕累托前沿。多目标贝叶斯优化方法能有效地求解该类问题，其利用高斯过程代理模型近似原优化问题以降低函数评估成本，并使用能平衡利用和探索之间关系的获取函数推荐候选解。本书关注大模型超参调优这类昂贵的多目标优化问题，针对其经典的求解方法(贝叶斯优化方法)展理论方法探索。针对低维和高维决策空间中的并行化函数评估问题、获取函数优化效率问题以及维度灾难和边界问题，本书对多目标贝叶斯优化方法行四方面的研究，旨在有效地求解低维和高维昂贵的多目标优化问题。 本书可作为当前大模型超参调优理论研究与应用实践的指导书，也可作为演化学习、智能优化、大数据及人工智能等相关专业的教材和参考书。 "
人工智能产品经理：人机对话系统设计逻辑探究
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回看历史，技术革新周期通常可被分为三个阶段：技术先于产品、产品先于技术、运营先于产品。目前，人工智能周期正在由*阶段向第二阶段过渡，这个时期不仅是技术为社会生活带来巨大改变的时期，更是产品经理们尽情发挥创造力来影响这个世界的时期。实际上，成熟人工智能产品经理的缺乏，正是当下人工智能技术真正落地、改变人们生活的主要瓶颈。本书以帮助读者构建人机对话/人工智能产品经理的完整知识体系结构为主脉络，阐述了人工智能对未来社会的影响；举例说明了产品经理应该如何培养抽象、归纳及系统的思维能力；通俗讲解了人工智能方向下蓬勃发展的机器学习、深度学习及自然语言处理技术的知识；详细介绍了人工智能技术在人机对话领域的具体应用实践；细致剖析了市面上主流的人机对话放平台的经典设计，并深探究了其在设计之初意欲求解的问题。不论是转行从事人机对话/人工智能领域的产品经理，还是希望在人机对话领域深耕的非技术从业者，阅读本书都能获得更全面的认知和更独到的见解。
分布式机器学习——交替方向乘子法在机器学习中的应用
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本书探究交替方向乘子法在图像处理中的应用,选取了运动模糊图像复原和遥感图像融合两个领域来作细致研究。通过 MATLAB行仿真实验,利用交替方向乘子法高效求解复杂的凸优化问题,研究遮挡人脸识别的鲁棒性算法,以及人脸图像的类内变化和类间变化与鲁棒性算法的关系。同时,本书还探索高效的分布式优化求解方法。将分布式计算框 CoCoA 应用于机器学习和信号处理的各种问题。 本书适合作用从事机器学习研究的科技工作者、专业技术人员、研究生及高年级本科生的参考书。
乐学Windows操作系统
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本书以Windows 操作系统的常见使用实例为主线，介绍了Windows 操作系统的概念及 其在资源管理和提供用户界面方面的作用，另外还介绍了读者经常会用到的文件管理、用户 和组管理、网络配置管理、设备管理和存储管理等内容。对于注册表管理和程管理这两部 分内容来说，可以根据读者自身情况有选择地学习。书中提供了生动活泼的漫画和大量操作 过程的图形界面，在对基本概念的阐述中，使用了许多青少年易于理解的比喻和故事，以及 大量对话式的讲解方式。本书的每个章节都提供了相关的延伸阅读，用以激发读者对计算机 的兴趣。本书强调操作实践的同时，引导读者将感性认识上升到理性认识，逐渐培养强大的 逻辑思维能力。 本书还提供了简单有趣的Windows 批处理程序，供读者在运行程序过程中加深理解。这 些程序实例，都可以方便地从清华大学出版社的资源网站上获取。 本书的实操部分对计算机环境的要求非常简单，仅需要安装好Windows 操作系统即可。本书 一步降低了学习和使用Windows 操作系统的门槛，非常适合青少年朋友在计算机门时使用。
详解FPGA:人工智能时代的驱动引擎
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FPGA(现场可编程门阵列) 是一款特殊的半导体器件, 它在制造出来后仍然能够被 任意修改电路结构, 以适应不同应用的需要。 相比于其他种类的芯片,FPGA 具有极强的 灵活性, 同时在性能、功耗和发成本等方面达到了出色的平衡。 因此 FPGA 被广泛应 用在电信、工业控制、高性能计算等多个领域。 本书详细梳理和分析了FPGA 在大数据和人工智能时代的新技术、 发的新方法, 以及FPGA 在异构计算时代的新趋势和新方向, 并重讨论了FPGA 的主要技术特。 本书致力于向业界决策人士提供 FPGA 的先理念与有价值的实践模式, 促大 数据、 人工智能等新兴技术与各行业的深度融合提升。 同时也为 FPGA 从业人员在处理 实际工程技术问题时, 提供系统的方案和有价值的参考。 此外, 本书对学界、 企业界和社 会中的非专业人员或技术爱好者了解FPGA 的先理念和知识, 也有很大的参考价值。
人工智能II：走向赛托邦
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本书所思考的核心问题是根据中国以及国际上人工智能的发展现状和潜力，思考人工智能时代中国所处的位置。目前，美国是人工智能领域的超级霸主。与美国相比，其他西方发达国家在人工智能领域还有较大差距，处于第二梯队。由于拥有活跃的庞大市场和扎实的科研基础，中国处于相对较好的位置，未来有跻身*梯队的*潜质。同时，由于美国在人工智能领域形成了两种主导性的文化：一种是宣扬技术导致世界末日的悲观态度；另一种是宣扬极少数技术精英控制世界的"技术超人论”。这两种文化使得美国在人工智能时代缺乏引领世界的文化基础，而中国文化的多元统一和和谐共存为人类思考人工智能的未来提供了中国方案。同时，由于在人工智能时代发达国家与发展中国家的智能鸿沟会一步拉大，因而中国恰恰成为发展中国家为数不多的希望。因此，从这个角度来讲，中国具有发展人工智能的道义立场和历史使命。从具体战略上来说，中国可以通过生态构建（芯片、平台、发者和用户），创新教育以及三大互动（大小企业互动、军民互动和产研互动）来系统地实现人工智能的整体发展。同时，跨智、众智、合智以及善智成为中国人工智能发展的价值目标，从而帮助人工智能在人类正常的轨道上行使。
MWORKS系统建模与仿真:汽车系统设计与验证
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本书以 MWORKS 软件为平台，围绕汽车系统设计与验证，首先介绍了多领域统一建模与仿真的背景，引出国产软件平台 MWORKS，着介绍了平台三大系统级产品——系统建模仿真环境 MWORKS.Sysplorer、控制策略建模环境 MWORKS.Sysblock 以及科学计算环境 MWORKS.Syslab，然后介绍了汽车工具箱，最后基于MWORKS 平台介绍了车载控制器的相关应用。通过书中的内容，读者将学习如何使用 MWORKS 软件行汽车系统的建模与仿真，深了解 MWORKS 软件在汽车系统建模与仿真领域的理论方法，掌握建模与仿真的基本方法和技巧，从而更好地理解汽车系统的工作原理和行为规律，提高系统设计与验证的效率和质量。 全书共 8 章，图文并茂、案例丰富、逻辑严谨、文字精练，内容通俗易懂，主要面向车辆工程专业和其他相关专业的高年级本科生和研究生，以及从事车辆工程研发工作的工程师和其他研发人员。
Spark 3.0大数据分析与挖掘:基于机器学习
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Spark作为新兴的、应用范围广泛的大数据处理源框架，吸引了大量的大数据分析与挖掘从业人员行相关内容的学习与发，其中ML是Spark 3.0机器学习框架使用的核心。本书用于Spark 3.0 ML大数据分析与挖掘门，配套示例源码、PPT课件、数据集、思维导图、发环境和作者答疑服务。 本书共分13章，从Spark 3.0大数据分析概述、基础安装和配置始，依次介绍ML的DataFrame、ML的基本概念，以及协同过滤、线性回归、分类、决策树与随机森林、聚类、关联规则、数据降维、特征提取和转换等数据处理方法；后通过经典的鸢尾花分析实例，回顾前面的学习内容，实现了一个完整的数据分析与挖掘过程。 本书采取实例和理论相结合的方式，讲解细致直观，示例丰富，适合Spark 3.0机器学习初学者、大数据分析和挖掘人员，也适合高等院校和培训机构人工智能与大数据相关专业的师生教学参考。
边缘计算
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边缘计算是为计算机科学与技术、信息安全、物联网工程、软件工程等专业本科生设的一门学科基础选修课，旨在使学生了解当前物联网行业发展新技术，并能够正确认知其发展方向。本教材以当前万物互联的环境为背景，结合5G网络发展，系统讲述了边缘计算的基本概念、相关技术及应用模型，介绍了云计算、雾计算、移动边缘计算等相关技术，并结合范例分析边缘计算技术发展及应用现状，同时提出了边缘计算领域的一些机遇和挑战。每章均有小结，使读者对各章的内容能清楚地理解和掌握。 全书共7章，分别介绍边缘计算的基本概念、系统架构、相关技术、边缘计算与云计算、边缘计算与雾计算、移动边缘计算及边缘计算范例。本书章节安排合理，在多年为物联网工程专业本科生教学的基础上，由浅深、理论联系实际，将边缘计算的基本概念及原理系统地呈现给学生。本书涉及的内容广泛、技术思想凝练，突出核心原理和关键技术的阐述，在编写过程中力求做到内容充实新颖，既可满足计算机相关专业本科生的需要，也可作为从事边缘计算相关工作的专业人士参考读物，使读者在学习中增强对边缘计算的了解并掌握相关技术。
抖音剪映:热门短视频创作就这么简单
￥41.30
本书是一本系统介绍使用抖音剪映软件制作热门短视频的图书。全书共分4个部分：第1部分为剪映的基本操作，包括文字、贴纸、转场、特效、滤镜、抠像与蒙版等功能讲解；第2部分为剪映技能提升的讲解，包括调色、文字动画特效、各类风格特效、动感特效等；第3部分通过25个热门短视频案例，系统讲解热门短视频的制作方法，帮助读者掌握制作热门短视频的技巧；第4部分通过15个脑洞创意类热门短视频的制作，帮助读者一步无限的创意空间。随书配套教学视频、视频成品及素材。读者可跟随书中内容并结合教学视频学习，在操作的同时可熟悉软件操作及视频剪辑思路，切实提升视频剪辑技能。本书适合广大短视频剪辑、视频后期处理的相关人员阅读，包括视频剪辑师、Vlogger、剪辑爱好者、博主、视频自媒体运营者、旅游爱好者、摄影师、摄像师等，还可以作为高等院校影视剪辑相关专业的辅助教材。
打造流畅的Android App
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本书以Android App性能优化为切，深浅出地介绍性能优化的重要性和提升Android产品性能的方法与技巧。全书共分8章，主要内容包括：第1章介绍性能优化的重要性及发环境的优化；第2章介绍3种静态代码检查工具的使用及技巧；第3章介绍Android Profiler的使用，通过对App运行时状态的跟踪揪出性能问题的“元凶”；第4~8章将性能优化融整个发流程中，做到“未雨绸缪”，这部分内容同样适用于对已有产品行性能优化的参考。此外，本书针对各个优化主题都列举了行性能优化的一般步骤及典型案例，以帮助读者快速提升实战技能。 本书适合所有Android发人员使用，通过阅读本书读者能够建立敏锐的“嗅觉”，发出高性能的Android产品，同时，可以通过合理的重构和代码优化改现有的App产品。
Arduino Uno轻松入门48例
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本书以实验案例形式系统讲述了Arduino Uno门基础知识与编程实现方法。*部分讲述了初学者应了解的门基础知识，包括Arduino是什么、如何始Arduino编程、Arduino语言等；第二部分依次讲解了48例经典的Arduino Uno编程实例，内容包括实验描述、知识要、编程要、程序设计、拓展和挑战等。本书可作为Arduino初学者的参考用书，尤其可作为课外或校外中小学生学习和行Arduino编程的辅导教材。
计算机视觉中的颜色感知
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本书主要围绕颜色认知计算，主要包含颜色恒常性计算和高动态范围场景的可视化技术(色调映射和多曝光融合)两部分。如果将颜色分解为色度(Chromaticity）和亮度(Lightness)两个因素，则颜色恒常性计算主要是从颜色的色度信息的角度来研究人对颜色的感知；而HDR场景可视化技术主要是从颜色的亮度度量表示研究人对颜色的感知。
TensorFlow人脸识别实战
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使用深度学习行人脸识别是近年来AI研究的热之一。本书使用TensorFlow 2.1作为深度学习的框架和工具，引导读者从搭建环境始，逐步深代码应用实践中，而达到独立使用深度学习模型完成人脸识别的目的。 本书分为10章，第1、2章介绍人脸识别的基础知识和发展路径；第3章从搭建环境始，详细介绍Anaconda、Python、PyCharm、TensorFlow CPU版本和GPU版本的安装；第4~6章介绍TensorFlow基本和高级API的使用；第7章介绍使用原生API处理数据的方法和可视化训练过程；第8章是实战准备，介绍ResNet模型的实现和应用；第9、10章综合本书前面的知识，学习人脸识别模型与人脸检测这两个实战项目。 本书内容详尽、示例丰富，是机器学习和深度学习初学者的参考书，同时也非常适合高等院校和培训机构人工智能及相关专业的师生教学参考。
