一、大致内容：本书主要讲述了深度学习在音乐生成领域的研究意义、具体方法、方向目标、表现力、挑战策略、框架融合等，对于表现力与框架融合方面作了更详细的描述；表现力部分讲了深度学习与音乐生成相结合的方式策略、该领域研究结果的评判标准以及交叉知识的具体体现，是本书籍新颖立意的重要部分。二：特色：将音乐生成和深度学习相融合，是一个新颖研究方向，而本书没有拘泥于使用哪种框架进行实现，而是对比了多种实现方式，提供了多方面的思路，对于后续学者的探究有很强的引导作用。三：读者对象：本书对于对音乐感兴趣的人以及对深度学习前沿方向的学者有好的学习价值，能够开拓他们的视野，对广大的音乐和计算机爱好者均有较大的参考价值。

2009年，本书作者提出继产品加工调度和产品装配调度之后的第三类产品制造调度模式——针对单件或小批产品加工和装配一同处理的综合调度。本书按问题的特点和解决次序排序，系统介绍综合调度研究的发展过程、作用和应用，为有兴趣研究综合调度的人员提供系统、全方位的参考。

随着人工智能技术的广泛应用，网络智能化近年来受到广泛的关注，已经成为下一代移动通信与未来网络的重要技术。阿尔法围棋（AlphaGo）之后，深度强化学习不断推陈出新，为网络中的决策问题提供了有效的潜在解决方案。本书系统介绍了网络智能化中深度强化学习的基本理论、算法及应用场景。全书共8章，针对互联网、移动通信网、边缘网络、数据中心等典型网络，阐述了网络管理、网络控制、任务调度等决策需求，深入论述了深度强化学习的模型构建与应用技术。第1章介绍了网络智能的需求与挑战；第2章介绍了先进的深度强化学习模型与方法；第3～6章论述了无线接入优化、网络管理、网络控制与任务调度等普遍网络管控任务中，深度强化学习技术的应用方法；第7章和第8章论述了深度强化学习在流媒体控制以及自组织网络等典型场景中的新研究进展。 本书可为高等院校计算机和通信相关专业的本科生、研究生提供参考，也可供对网络智能化与深度强化学习领域感兴趣的研究人员和工程技术人员参考。

本书着眼于人工智能自身的安全问题，旨在将当前人工智能安全的基础问题、关键问题、核心算法进行归纳总结。本书的定位是学习人工智能安全的入门书籍，因此先详细介绍了人工智能安全相关的基础知识，包括相关的基础算法和安全模型，使得读者明确人工智能面临的威胁，对人工智能安全有一个大体的概念和初步认识。然后将人工智能系统的主要安全威胁分为模型安全性威胁和模型与数据隐私威胁两大类。模型安全性威胁主要包括投毒攻击、后门攻击、对抗攻击、深度伪造。模型与数据隐私威胁主要包括窃取模型的权重、结构、决策边界等模型本身信息和训练数据集信息。本书在介绍上述经典攻击技术的同时，也介绍了相应的防御方法，使得读者通过这些攻击了解人工智能模型的脆弱性，并对如何防御攻击的方法、如何增强人工智能模型的鲁棒性有一定的思考。本书主要从隐私保护的基本概念、数据隐私、模型窃取与防御三个维度来介绍通用的隐私保护定义与技术、典型的机器学习数据隐私攻击方式和相应的防御手段，并探讨了模型窃取攻击及其对应的防御方法，使得读者能够直观全面地了解模型与数据隐私并掌握一些经典算法的整体实现流程。这本书还介绍了真实世界场景中不同传感器下的对抗攻击和相应的防御措施以及人工智能系统对抗博弈的现状。相比于数字世界的攻击，真实世界的攻击更需要引起人们的关注，一旦犯罪分子恶意利用人工智能系统的漏洞，将会给人们的生产生活带来安全威胁，影响大家的人身安全、财产安全还有个人隐私。读者可以通过阅读此书的知识内容及相关经典案例了解掌握人工智能系统面临的攻防技术，了解如何在前人的基础上，研究出针对各种攻击的防御方法，为可信人工智能助力。本书适合期望入门人工智能安全的计算机相关专业的学生、技术工作者，人工智能领域的从业人员，对人工智能安全感兴趣的人员，致力于建设可信人工智能的人员，本书所涉及的内容可以帮助读者快速全面地了解人工智能安全所涉及的问题及技术，了解相关攻防技术算法的基本原理，可帮助人工智能领域的开发人员做出更安全的应用产品。

本书为“5G的世界”丛书第二辑的一个分册。农业是与信息通信技术的发展结合最为紧密的行业之一，随着5G技术的商用普及，智慧农业的发展也迎来更大利好。借助5G技术，农业领域能够对土壤、气象等关键数据进行实时监测和获取，对生长环境和生长情况进行实时跟踪，对农机智能装备进行远程控制。本书着眼于智慧农业和5G的发展现状，深入阐述了5G对智慧农业领域的赋能及融合发展趋势，并对多种5G与农业业务场景的应用结合及创新模式进行探索。最后，本书对5G智慧农业的未来进行充分的畅想及展望，并对5G时代智慧农业行业的发展做了远期规划。

本书为深入理解学习Go语言必经之路中的重点知识领域，采用大量精美详细的图文介绍，文章讲解深入浅出，极大降低了理解Golang底层精髓的学习门槛。 本书包含3篇：第一篇为深度理论篇（第1章~第4章），包含深入理解Golang中GPM模型、深入理解Golang垃圾回收GC三色标记与混合写屏障、深入理解Golang内存管理模型、网络IO复用模型等。第二篇为Golang实战中需要进阶的知识盲区介绍（第5章~第12章）。第三篇为基于Golang从0到1的实现轻量级网络服务框架Zinx及相关应用案例。 本书主要的面向读者是已经具有软件编程开发经验的工程师、系统开发工程师、期望由Python、PHP、C/C++、Ruby、Java等编程语言转职到Golang开发的后端工程师、期望深入理解Go语言特性的计算机软件学者等。

机器学习是计算机科学和人工智能的重要分支之一，它被广泛应用在多种领域，如机器人、无人驾驶汽车等。本书是“达人迷”经典系列中关于机器学习的一本。本书内容分为6个部分，共计23 章，由浅入深地讲解机器学习的基本知识、本书使用的语言——Python 和 R、必备的数学知识、处理数据的常用工具、机器学习的应用以及常见的学习包和模型 6 个方面，以帮助读者了解并掌握机器学习的相关知识，并能将其应用于自己的工作中。本书适合Python程序员、R程序员、数据分析人员、机器学习领域的从业人员以及对算法感兴趣的读者阅读。

本书基于以RP2040 MCU 芯片为核心的树莓派Pico开发板，利用Pico硬件扩展接口和面包板设计典型硬件电路，并结合MicroPython编程语言讲述了嵌入式系统典型接口技术与应用实例;在介绍机器学习技术基本方法基础上，讲述了树莓派Pico嵌入式机器学习（TinyML）技术与应用实例，介绍了华为AI云ModelArts开发平台构建机器学习模型和Edge Impulse开发平台构建嵌入式机器学习模型等技术。全书具体内容包括AI嵌入式系统基础知识、树莓派Pico开发板硬件基础、Pico开发板MicroPython编程基础、树莓派Pico开发板人机接口技术、树莓派Pico中断与定时技术、树莓派Pico串行通信与网络接口技术、树莓派Pico无线通信技术实践、树莓派Pico电机接口与控制技术实践、机器学习技术基础及实践、嵌入式机器学习技术实践。

“人工智能超入门丛书”致力于面向人工智能各技术方向零基础的读者，内容涉及数据思维、数据科学、视觉感知、情感分析、搜索算法、强化学习、知识图谱、专家系统等方向，体系完整、内容简洁、文字通俗，综合介绍人工智能相关知识，并辅以程序代码解决问题，使得零基础的读者快速入门。 本书是“人工智能超入门丛书”的一个分册，以机器学习为主线，介绍如何利用机器学习进行数据分析。全书内容共分7章，主要包括机器学习基本概念、数据分析相关基础知识、机器学习解决四类问题（回归问题、分类问题、聚类问题、降维问题）的算法、神经网络相关知识，并在附录中对Python编程基础知识、数据相关数学知识以及Python实验室Jupyter Lab的使用进行了介绍。 本书面向在人工智能方向零基础的读者，内容全面系统，语言通俗易懂，配合典型程序操作练习，简单易上手，能够帮助读者轻松认识和理解人工智能核心技术。本书可以作为大学生以及想要走向人工智能工作岗位的技术人员的入门读物，也可作为青少年人工智能相关技术方向的课程教材，同时也可作为技术普及读物供对人工智能技术感兴趣的读者阅读。

《高性能超标量CPU：微架构剖析与设计》基于当前主流的高性能CPU设计规格，全面介绍了高性能超标量CPU微架构的设计，并做出对应的分析。主要内容包括业界主流高性能处理器架构及超标量流水线背景知识（第1章）；CPU前端，包括指令提取单元、分支预测单元、指令译码单元的设计和优化，以及指令缓存的相关设计（第2、3章）；分支预测单元的原理、设计和优化，寄存器重命名与发射队列的原理和设计（第4、5章）；执行单元与浮点运算单元的设计实现（第6、7章）；访存单元与数据缓存设计（第8章）；重排序缓冲的原理及设计（第9章）；Intel P6 CPU微架构设计实例（第10章）。微架构设计对应于指令的生命周期，为读者提供直观和清晰的视角，便于读者对高性能CPU设计深入理解。 《高性能超标量CPU：微架构剖析与设计》提供了高清学习视频，读者可以直接扫描二维码观看。 《高性能超标量CPU：微架构剖析与设计》可作为从事高性能CPU相关研发工作专业人员的参考书，或用作高等院校计算机及集成电路相关专业研究生和高年级本科生的教学参考用书，也可供对CPU设计感兴趣的读者阅读。