针对服务供需双方之间在功能、质量、逻辑等方面难以精准匹配的问题，本书主要介绍从支持智能适配的服务语义、推理与描述模型；基于回路模型的按需服务适配计算框架；基于群智的智能服务适配机理和方法等三个方面构建智能服务适配理论模型和计算框架。本书围绕服务回路模型和服务画像模型，构建服务知识图谱，提出服务适配的验证方法；研究面向异构服务的互操作性度量和治理方法，建立按需服务适配计算框架，实现服务失配智能检测与适配自动生成；突破多源 群智数据感知方法，研究服务适配态势的主动分析和决策模型，揭示群智服务适配机理。

本书详细讨论工业背景下机器学习的各个分支及其实现技术，包括矩阵型分类学习技术、多视角学习技术、不平衡数据分类学习技术、集成学习技术和深度学习技术，并在此基础上，对机器学习在脑电情感识别、声纹识别和图像分类等领域的应用做了介绍。 本书主要面向对机器学习、人工智能等方向感兴趣的学者和从事该方面研究的技术人员、博士、硕士研究生等。

近几年，数字孪生的概念炙手可热，从工业生产到日常生活，数字孪生逐渐成为未来工业发展的智慧代表。本书对数字孪生的理论架构和知识体系进行了详细的讲解，从数字孪生的基础知识到数字孪生进阶，再到数字孪生在各个领域的实际应用，循序渐进，带领读者一步一步深入了解数字孪生，形成数字孪生知识体系。为方便读者更好地掌握本书内容，本书引入了多个数字孪生经典案例，以实际应用为引帮助读者更好地理解数字孪生理论知识，并对如何应用数字孪生有初步的认识。在本书最后，作者对数字孪生的未来发展进行了预测。 编写本书的目的是让从事数字孪生相关产业的技术人员更加深入地了解数字孪生，并为其提供有益的参考。本书可供高等院校相关专业师生及对工业智能制造感兴趣的读者学习阅读。

本书依托认知心理学、教育测量学等理论，提出了以认知诊断为核心的分析评估方法，该分析评估方法是教育与数据科学跨学科研究与实践的成果。同时，本书聚焦面向学习任务的教育场景，深入探讨了认知诊断相关方法，以支撑教育训练过程的分析与评估。 本书共分6章，第1章总体概述了本书的研究内容与主要贡献；第2章阐述了本书相关研究工作所需要的基础知识和现有模型的研究概况；第3章介绍了面向学习任务的知识关联建模，聚焦知识关联关系的量化建模方法，证明了知识关联关系对于认知诊断的影响；第4章利用知识关联关系信息构建了面向认知诊断的知识聚合方法；第5章提出了融合知识关联关系的认知诊断深度模型，实现了认知诊断模型自身参数以及知识权重等参数的统一学习；第6章是总结与展望。 本书可以为高等院校计算机专业、教育技术专业本科生或研究生从事智慧教育训练分析评估方面的研究提供指导，也可以为从事教育训练研究的相关人员提供参考。

《AI时代程序员开发之道：ChatGPT让程序员插上翅膀》是一本介绍如何使用ChatGPT的实用手册，它建立了一个新的程序员开发模式。《AI时代程序员开发之道：ChatGPT让程序员插上翅膀》从介绍 “ChatGPT第一次接触”开始，深入分析如何使用该工具来提高开发效率和质量。《AI时代程序员开发之道：ChatGPT让程序员插上翅膀》的每一章都涵盖了ChatGPT的 不同应用场景，从编写各种文档，到辅助进行需求分析和系统设计，以及数据库设计和开发高质量代码等，均有详尽的讲解。读者将从中了解到，如何利用ChatGPT这一AI工具来辅助程序员更加高效地开发软件。 《AI时代程序员开发之道：ChatGPT让程序员插上翅膀》还特别介绍了如何使用ChatGPT辅助进行系统测试以及任务管理，并对源代码底层逻辑进行了深入分析。这个全面的框架将帮助读者在软件开发过程中更好地管理和优化代码。最后，《AI时代程序员开发之道：ChatGPT让程序员插上翅膀》以两个实战案例作为结尾：第一个是使用ChatGPT辅助开发PetStore宠物商店项目，第二个是使用ChatGPT辅助开发“我的备忘录”App。这两个实战案例将会帮助读者更好领悟如何将ChatGPT引入具体的软件开发中。 总之，如果您是一位热爱软件开发的程序员，如果您想要拥有新一代智能化的编程方式，这《AI时代程序员开发之道：ChatGPT让程序员插上翅膀》将是您必不可少的参考书。

全书分为三个部分：？第1章：从零开始介绍强化学习的背景知识，介绍环境库Gym的使用。？第2～15章：基于折扣奖励离散时间Markov决策过程模型，介绍强化学习的主干理论和常见算法。采用数学语言推导强化学习的基础理论，进而在理论的基础上讲解算法，并为算法提供配套代码实现。基础理论的讲解突出主干部分，算法讲解全面覆盖主流的强化学习算法，包括经典的非深度强化学习算法和近年流行的强化学习算法。Python实现和算法讲解一一对应，对于深度强化学习算法还给出了基于TensorFlow 2和PyTorch 1的对照实现。？第16章：介绍其他强化学习模型，包括平均奖励模型、连续时间模型、非齐次模型，半Markov模型、部分可观测模型等，以便更好了解强化学习研究的全貌。

元宇宙是对数字化生活的终极想象，是数字化转型的扩展和深化。本书以数字化演化与衍生规则为脉络，探讨了从信息互联网、消费互联网、产业互联网到元宇宙的进化逻辑和进化方向，就数字化每个发展阶段的进化动力、进化主导力量，以及进化的主体、客体和进化机理进行了讨论，深入阐述和分析了元宇宙可能给未来人类社会日常生活、经济体制、组织变革等领域带来的机遇与挑战、风险与颠覆。全书既有宏大视野，又兼微观视角，依数字化/数字进化规则，从科技发展和文明进化的视角，按由浅到深，由量变到质变的演化和衍生顺序，逐次推进和展开，给出了完整的元宇宙底层发展路线图。

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本书系统介绍了机器学习的基本内容及其代码实现，是一本着眼于机器学习教学实践的图书。 本书包含4个部分：第一部分为机器学习基础，介绍了机器学习的概念、数学基础、思想方法和简单的机器学习算法；第二部分为参数化模型，讲解线性模型、神经网络等算法；第三部分为非参数化模型，主要讨论支持向量机和决策树模型及其变种；第四部分为无监督模型，涉及聚类、降维、概率图模型等多个方面。本书将机器学习理论和实践相结合，以大量示例和代码带领读者走进机器学习的世界，让读者对机器学习的研究内容、基本原理有基本认识，为后续进一步涉足深度学习打下基础。 本书适合对机器学习感兴趣的专业技术人员和研究人员阅读，同时适合作为人工智能相关专业机器学习课程的教材。

《智能博弈对抗方法与实践》以智能博弈对抗为主线，聚焦技术进展、紧盯研究前沿，分为理论方法、应用实践、前沿展望三大部分。理论方法着重介绍智能博弈对抗的理论、相关基础方法；应用实践针对当前三类典型智能博弈对抗系统平台，提出人工智能程序设计思路并进行设计实现；前沿展望分析当前智能博弈对抗领域的前沿元理论，探讨智能博弈对抗的典型应用场景。