量子计算与人工智能的交叉融合，促使量子人工智能的不断发展。本书旨在采用对深度学习爱好者友好的方式，构建量子人工智能应用。 全书共13章，第1章和第2章系统介绍量子计算机发展脉络和量子计算编程的基础知识。第3~7章分别介绍不同的深度学习方法和在这些算法逻辑上构建量子启发算法的方式，用量子线路中的相位作为神经网络的可学习参数，重构为量子神经网络算子。这些算子可以在PyTorch环境中直接调用。第8章和第9章是量子人工智能的进阶知识，讲解不同量子算法的可行的评估方式和量子神经网络基于Torch.Script技术进行算子化的内容。第10~13章通过在原生的深度学习PyTorch环境中引入量子算法，带来可能的量子增强，并分别实现了对材料晶体结构相变过程搜索，冠状病毒RNA序列变异预测、药物虚拟筛选中亲和能的预测及基因表达药物设计等案例。 本书可作为量子人工智能初学者的入门书籍，PyTorch深度学习爱好者的参考书籍，也可作为从事量子人工智能相关工作技术人员的应用指南。

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2023众合法考陆寰三国法专题讲座背通卷

迁移学习作为机器学习和人工智能领域的重要方法，在计算机视觉、自然语言处理（NLP）、语音识别等领域都得到广泛应用。本书是迁移学习技术的实用入门图书，能够带领读者深入实践自然语言处理模型。首先，本书回顾了机器学习中的关键概念，并介绍了机器学习的发展历史，以及NLP迁移学习的进展；其次，深入探讨了一些重要的NLP迁移学习方法—NLP浅层迁移学习和NLP深度迁移学习；最后，涵盖NLP迁移学习领域中重要的子领域—以Transformer作为关键功能的深度迁移学习技术。读者可以动手将现有的先进模型应用于现实世界的应用程序，包括垃圾电子邮件分类器、IMDb电影评论情感分类器、自动事实检查器、问答系统和翻译系统等。 本书文字简洁、论述精辟、层次清晰，既适合拥有NLP基础的机器学习和数据科学相关的开发人员阅读，也适合作为高等院校计算机及相关专业的学生参考用书。

这是一本讲解NPU硬件架构设计与技术实现的著作。作者将自己在CPU、GPU和NPU领域15年的软硬件工作经验融会贯通，将四代NPU架构设计经验融为一体，将端侧和云侧NPU架构合二为一，总结并提炼出本书内容。本书主要讨论神经网络硬件层面，尤其是芯片设计层面的内容，主要包含神经网络的分析、神经网络加速器的设计以及具体实现技术。通过阅读本书，读者可以深入了解主流的神经网络结构，掌握如何从零开始设计一个能用、好用的产品级加速器。通过阅读本书，你将：？透彻理解与深度学习相关的机器学习算法及其实现？学会主流图像处理领域神经网络的结构？掌握加速器运算子系统和存储子系统的设计？摸清加速器设计中遇到的具体问题及其解决方法？了解NPU架构需要考虑的控制通路和数据通路

本书是机器学习入门书籍，面向需要提升数据科学技能的开发人员和需要提升编程技能的数据科学家，涵盖了从机器学习基础概念到完整解决方案的各个方面。本书共分为五个部分，主要内容包括人工智能基础知识、实现机器学习解决方案的步骤、微软的ML.NET库、实用的机器学习算法、神经网络、AI云服务等，并且免费提供使用ML.NET库构建的代码示例。

随着计算机技术及全球信息化趋势的发展、计算机网络规模的不断扩大和快速发展，渐渐地计算机网络已经成为人们生活中不可缺少的一部分。计算机网络管理技术在计算机网络中的地位显得越来越重要。而网络安全日益成为人们关注的焦点。本书讲述了影响网络安全的主要因素及攻击方式和计算机网络管理技术的应用与发展趋势。

本书较为系统地讲解了人工智能绘画的基本理论与Midjourney平台的使用方法，包括各个命令与参数、语法结构等。同时讲解了Midjourney在建筑设计、珠宝设计、摄影素材图像生成、插画绘制、背包设计、手机壳设计、包装设计、盲盒公仔造型设计、冰箱贴设计、卡通头像设计、Logo设计、徽标设计、价目表设计、特效文字设计、游戏场景概念设计、UI设计、图标设计、成套表情包设计等33个领域内的实战应用方法。 书中图像全部由Midjourney渲染生成，效果图配有提示语，也是软件使用者最关心的“配方”，并在关键词下方有强调功能的下划线，以确保读者在使用此关键词时能够得到类似的效果。 本书附赠一本拥有海量Midjourney常用关键词的PDF电子书，下载方法可参考封底。

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