虽然训练计算机以解释和生成语音和文本这个挑战很大，但是它在减少劳动力和改进人机交互方面所带来的回报也很大！自然语言处理（NLP）领域目前正在快速发展，诞生了大量新的工具和实践。这本独特的书可以给读者带来一系列可以应用于机器翻译、语音助手、文本生成等领域的创新NLP技术。　《赠ChatGPT中文范例的自然语言处理入门书》将展示如何构建实用的、可以改变人类和计算机协同工作方式的NLP应用程序。本书通过对每个核心NLP主题进行清晰、直观的解释和指导，帮助你创建许多有趣的应用程序，包括情感分析器和聊天机器人。在该过程中，你将使用Python和开源库（AllenNLP和Hugging Face Transformers）加快开发过程。● 设计、开发和部署实用的NLP应用程序 ● 构建命名实体标注器 ● 构建机器翻译系统 ● 构建语言生成系统和聊天机器人

数字经济是继农业经济与工业经济之后新的经济发展形态。随着数字经济在全球经济和国内经济中的占比不断提高，经济社会各领域步入全方位数字化转型的阶段，社会各界对数字化转型的经验和方法空前关注。“中国数字发展研究”是伏羲智库推动经济和社会数字化转型的重要举措，旨在通过典型案例的遴选和研究，勾勒数字发展的宏观蓝图，探索数字发展的具体路径。本研究构建了中国数字发展研究案例库，总结数字化转型案例的经验与模式，重点归纳突出各类案例的特征。在总体逻辑关系上，综述篇从全球数字发展的现状出发，重点探讨中国数字发展的趋势。分析篇从案例库的整体特征和普遍特点入手，对场景、需求和思路进行了总结梳理。专题篇对数字经济（农业、工业和服务业）、数字政府、数字社会、数字生态文明和数字文化等5个部分进行了专题研究。建议篇对加快推进数字中国建设提出了政策建议。案例篇选择若干典型案例进行了深入剖析。为更好地推进研究工作，伏羲智库不仅构建了中国数字发展研究案例库，还联合清华大学互联网治理研究中心、中国科学院计算技术研究所的跨领域研究者们组建了联合研究团队。研究团队成员包括：李晓东、孟庆国、谢丹夏、付伟、刘艺、杨晓波、成龙、邵靖芳、程凯、陈尚容、陈蓓、李娜、司小圆、王珩、王瑜、郑婷婷、杜威。中国数字发展研究案例库的构建得到了中国互联网协会数字化转型与发展工作委员会的支持，案例库中的案例主要选自中国互联网协会“互联网助力经济社会数字化转型”案例征集活动，入选案例由28名业界资深专家进行评估遴选。专家包括：尚冰、邬贺铨、李国杰、方滨兴、吴建平、黄如、郑纬民、张宏科、邵广禄、王国权、余晓辉、曾宇、鲁春丛、赵岩、黄澄清、徐愈、吴世忠、杨春艳、卢卫、李欲晓、周德进、陈熙霖、谢高岗、田溯宁、周鸿祎、齐向东、吴海、李晓东等。我们希望此研究能够为数字化转型的实践者和研究者提供有价值的信息和洞见，并对推动数字化转型取得更好的成果起到积极的促进作用。在此，感谢业界资深专家的悉心指导和联合研究团队的辛勤工作，感谢中国互联网协会的支持，也感谢所有参与案例研究和提供建议的人员和机构。

本书被选编入了斯普林格经典的“数学研究生教材”系列。尽管市场上有关编码理论的书籍繁多，这本书以其高品质脱颖而出，是编码理论相关书籍榜上畅销不衰的经典。本书特色在于：简短、精确、数学严谨地介绍了书本主题内容，从数学家的角度清晰地提出了基本概念和思想，并在各种特殊类型的代码中加以说明。本书被推崇为每个想要了解编码代数理论的数学家的需读之书。再版版本除了添加了编码增益等内容，还附上了关于编码理论的最新文献，让读者能够进一步拓展知识面。

本书全面介绍自动机器学习，主要包含自动机器学习的方法、实际可用的自动机器学习系统及目前所面临的挑战。在自动机器学习方法中，本书涵盖超参优化、元学习、神经网络架构搜索三个部分，每一部分都包括详细的内容介绍、原理解读、具体运用方法和存在的问题等。此外，本书还具体介绍了现有的各种可用的自动机器学习系统，如Auto-sklearn、Auto-WEKA及Auto-Net等，并且本书最后一章详细介绍了具有代表性的AutoML挑战赛及挑战赛结果背后所蕴含的理念，有助于从业者设计出自己的AutoML系统。本书是国际上第一本介绍自动机器学习的图书，内容全面且翔实，尤为重要的是涵盖了最新的自动机器学习领域进展和难点。对于初步研究者，本书可以作为其研究自动机器学习方法的背景知识和起点；对于工业界从业人员，本书全面介绍了自动机器学习系统及其实际应用要点；对于已经从事自动机器学习的研究者，本书可以提供一个自动机器学习最新研究成果和进展的概览。总体来说，本书受众较为广泛，既可以作为入门书，也可以作为专业人士的参考书。

机器学习是人工智能的核心，而统计思维则是机器学习方法的核心：从随机性中寻找规律性。例如，利用损失最小化思想制定学习策略，采用概率最大化思想估计模型参数，利用方差对不确定性的捕捉构造 k维树，采用贝叶斯公式构建分类决策模型，等等。只有树立正确的统计思维，才能准确高效地运用机器学习方法开展数据处理与分析。本书以统计思维的视角，揭示监督学习中回归和分类模型的核心思想，帮助读者构建理论体系。具体模型包括线性回归模型、K近邻模型、贝叶斯推断、逻辑回归模型、最大熵模型、决策树模型、感知机模型、支持向量机、EM算法和提升方法。 本书共 12章，绪论介绍贯穿本书的两大思维模式，以及关于全书的阅读指南；第 1章介绍一些基本术语，并给出监督学习的流程；第 2章介绍关于回归问题的机器学习方法；第 3～9章介绍关于分类问题的机器学习方法；第 10章介绍可应用于具有隐变量模型的参数学习算法——EM算法；第 11章简单介绍集成学习，并重点阐述其中的提升（Boosting）方法。为满足个性化学习需求的不同需求，本书从核心思想、方法流程及实际案例应用等不同角度，详细描述各种方法的原理和实用价值，非常适合数据科学、机器学习专业的本科生和研究生学习，也可供相关从业者参考。

暂缺简介...

共融机器人是能够与作业环境、人和其他机器人自然交互、自主适应复杂动态环境并协同作业的机器人。“敏锐体贴型”的自然交互是共融服务机器人的研究热点之一，业内当前迫切需要共融机器人具备理解复杂语义信息的能力。本书立足于深度学习方法的信息与知识抽取领域，从学习文本表示出发，系统地介绍了用于获取现实世界知识信息中命名实体和实体关系的方法，并深入探讨了如何在开放领域实现鲁棒的实体关系分析。 本书是国内共融机器人自然交互领域第一本系统介绍深度学习的命名实体识别和关系抽取的专业书籍，可为读者掌握共融机器人研究领域信息与知识抽取的关键技术和基础知识，追踪该领域的发展前沿提供参考，适合人工智能科学与技术、人工智能等专业的学生及相关研究者阅读。

云计算、大数据、人工智能、5G、物联网、增强现实等数智技术，正在赋能传统经济，让社会网络化、信息数字化、交互实时化成为现实，它们不仅改变了人们的生活方式，也在推动着企业进行数智化变革、组织重构及商业创新，以便适应社会的发展和进步。 本书从宏观与微观、理论与实践等不同的角度，结合不同企业的典型案例，告诉读者什么是数智化，企业为什么要进行数智化转型，以及转型的理念和基本路径是什么等，可为众多想了解数智化转型的企业相关人员提供学习的知识和实践操作的经验。

本书讲述了元宇宙基础知识以及相关内容，例如元宇宙概念、如何在元宇宙做感兴趣的事情、创建商业活动等， 以帮助读者快速了解人们如何在个人和职业生活中使用元宇宙，另外， 书中也描述了未来个人和企业使用这种高度新兴技术的一些情况。 本书可以作为读者探索元宇宙、了解元宇宙出现早期应用和新兴元宇宙平台的指南——元宇宙是什么、元宇宙能做什么以及元宇宙的未来是什么样。 本书读者对象为从事虚拟现实、AI开发、互联网、云计算、其他如医疗等商业应用相关人员， 以及对元宇宙感兴趣的普通大众等。

内容简介这是一本能指导企业利用MLOps技术构建可靠、高效、可复用、可扩展的机器学习模型从而实现AI工程化落地的著作。由国内AI领域的独角兽企业第四范式的联合创始人和技术VP领衔撰写，从工具、技术、企业级应用、成熟度评估4个维度对MLOps进行了全面的讲解。本书的主要内容包括如下9个方面：（1）MLOps的核心概念和方法，可以帮助读者全面了解MLOps的基本原理；（2）MLOps涉及的几种角色，以及这些角色之间如何协作；（3）机器学习项目的基础知识和全流程，是学习和应用MLOps的基础；（4）MLOps中的数据处理、主要流水线工具Airflow和MLflow、特征平台和实时特征平台OpenMLDB、推理工具链Adlik，为读者系统讲解MLOps的技术和工具；（5）云服务供应商的端到端MLOps解决方案；（6）第四范式、网易、小米、腾讯、众安金融等企业的MLOps工程实践案例和经验；（7）MLOps的成熟度模型，以及微软、谷歌和信通院对MLOps成熟度模型的划分；（8）针对不同规模的企业和团队的MLOps最佳实践，帮助他们量身定做MLOps策略；（9）MLOps的未来发展趋势，以及如何将新技术融入MLOps实践中。本书深入浅出、循序渐进地讲解了如何在实际项目中利用MLOps进行机器学习模型的部署、监控与优化，以及如何利用MLOps实现持续集成与持续交付等高效的工作流程。通过企业级的MLOps案例和解决方案，帮助读者轻松掌握MLOps的设计思路以及如何应用MLOps解决实际问题。