本论文集是北京数字科普协会出版的数字博物馆发展的系列论文丛书，本书的主要内容是数字博物馆方面的学术交流成果展现，本论文集展现的案例涉及智慧博物馆建设与发展中的新理念、人员队伍建设以及 外的一些创新实践，人工智能与博物馆教育、博物馆与红色文化传播、社会应急（疫情）状态下的博物馆服务和博物馆数字化与数字博物馆等方面的内容，对推动博物馆建设有很好的借鉴和参考作用。

本书采用图形化交互式人工智能软件“橙现智能”（Orange3）为工具讲解人工智能的基础应用知识和技能，采用图形化的形象方法方便读者对知识的理解。全书分为三个部分，第一部分介绍人工智能技术的概况，第二部分介绍若干常用的人工智能技术及其应用方法，最后一个部分介绍有关人工智能伦理的相关内容。本书的特色可以概括为“形象化概念理解，鼓励自我引导，强调技术应用”。本书鼓励读者自我引导，从合适的问题导入出发，引导读者自我寻找答案。为了做到这一点，本书在知识点介绍和讲解之前，进行适当的问题引导，通过生活中的类似问题，引导读者主动思考，使其在一个个问题的引导下恍然大悟，从心里感受人工智能各个知识点的内在逻辑。本书将所涉及的深奥难懂的人工智能原理进行图形化展现及讲解，让读者能够从直觉上理解而不是从概念上或者公式上加以所谓的理解。本书可作为人工智能应用入门者、人工智能技术应用者、高职高专及应用型本科学生人工智能通识课教材。

人工智能是社会发展和技术创新的产物，是促进人类进步的重要技术形态。人工智能发展至今，已经成为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，对各行各业均产生了深远和广泛的影响。各类人工智能技术已经被广泛应用于生产生活、科研教育、公共建设等众多领域。人工智能前沿技术是引领人工智能2.0时代发展的风向标。本书将展开回顾近年来人工智能技术的发展历史，介绍人工智能技术的Z新发展情况、在各行各业的Z新应用及其可能带来的问题，本书的Z后，针对人工智能技术发展的潜在风险，作者将着力探讨可行的解决方案。

本书基于Python 3.7版本软件编写，全书围绕推荐模型的开发实践，为读者重点展示了各种不同类型的推荐模型开发过程及其在多种业务场景下的应用。本书分为四个部分，第一部分包含推荐系统的前世今生及其涉及的基础数学知识，简单介绍了推荐系统的发展过程及从事推荐模型研发所需要的数学知识；第二部分重点介绍不同类型的推荐算法在多种应用场景下的开发实践，包括协同过滤、矩阵分解、Logistic回归、决策树、集成学习、因子分解与深度学习模型；第三部分介绍了推荐系统的冷启动问题及效果评估方法；第四部分通过行业真实案例，比如广告点击率预测、金融产品精准营销、电影推荐、音乐推荐、产品交叉销售等，深入浅出、循序渐进的介绍了推荐模型开发的全过程。本书内容精炼、案例丰富，实践性极强，可快速学习上手实践，值得一读，特别适合在企业中从事推荐模型开发、数据分析挖掘、机器学习研发等工作的人员使用，同样适合想从事数据挖掘工作的各大中专院校的学生与教师，以及其他对推荐系统领域有兴趣爱好的各类人员使用

全书共分四个模块： 介绍Python基础知识、人工智能的数学基础知识、人工智能的常用算法及各算法的应用场景、常用算法在人工智能主要领域的应用探究。在介绍各知识模块时，均以Python来实现。全书的重点在人工智能各领域所涉及到的各种算法，以及如何用这些算法来解决实际问题。目前，关于市场上关于这方面的书籍所介绍的知识都比较零散，都属于专题性质，从数学到数据结构再到算法研究及算法在人工智能领域中的应用，这种的构思是比较独特。 本书可以作为高等院校人工智能导论课程，同量对研究人工智能的各类人员有非常高的参考价值。

随着人工智能的飞速发展，人工智能赋能教学取得长足发展。本书通过对国内外人工智能教育应用案例的分析，阐明多模态学习分析、适应性反馈、人机协同等正成为当下人工智能教育的主要应用范畴。人工智能依据学情感知对学习做出智能评估和预测，可为学习者的适应性学习提供技术性支持与保障。本书还以IBMWatson系统的应用为例，阐述了人工智能教育应用与新时代育人目标相契合，正在推进学生核心能力的发展。

本书主要介绍知识系统、知识服务、知识管理及知识工程的相关内容，共三个部分。第一部分主要介绍知识系统与知识服务，这部分从知识的定义出发，阐述知识服务的产生及与知识系统的关系，并详细介绍了四种典型的知识系统，着重介绍其发展历史、种类特征和体系框架等。第二部分主要介绍知识管理与知识工程，这部分内容围绕知识管理展开，涵盖知识管理的产生与发展、关键技术、系统类型及常用的知识管理平台等。第三部分重点分析当前知识系统中的重点、难点和关键技术，并且详细介绍作者科研团队在知识鉴别、知识分析、知识导航、专家推荐及知识云等方面的**研究成果。与此同时，本书还介绍作者科研团队提出的创新算法在知识系统中的应用，并以原型系统的形式予以展示。

本书主要包括两部分。第1部分（第1章-第11章）讲解了如何使用TensorFlow来创建不同应用场景的机器学习模型。该部分介绍TensorFlow、计算机视觉、自然语言处理和序列建模。第二部分（第12章-第20章）将引导你了解如何将模型置于 Android 和 iOS 上的用户手中、使用 JavaScript 的浏览器以及通过云提供服务的场景。

本书以手势识别技术理论与应用为主题，系统地介绍了该领域常用的数据集，以及基于手工特征、卷积神经网络、循环神经网络及其变种、多模态数据融合与注意力机制等实现的手势识别算法。此外，本书还结合作者的开发经验，介绍了手势识别在真实场景中的应用，旨在使读者在了解相关技术的同时提升实际应用能力。 \n本书既适合从事计算机视觉和人工智能领域研究的技术人员阅读，也可以作为高等院校相关专业师生的参考教材。 \n

本书对中国内陆干旱地域畜牧文化进行了深入研究。首先从文化人类学的视角探究了作为畜牧生活的基本技术的拾粪行为。其次，整理和分类了其家畜粪的复杂的名称体系。在此基础上，参与观察和记录了畜粪利用体系。通过本研究，建立了“拾粪行为”、“畜粪名称”、“畜粪利用”为主的畜粪文化三位一体论，发现游牧文化显著的物质文化载体“畜粪”。新的畜牧文化论和新的研究领域的开创是本研究的理论价值所在。书稿文图并茂，附录了有关畜粪文化关联的图片和解说词。本研究力图打破原有的畜牧社会·畜牧文化的研究体系，建立新的畜粪文化论。