在5G应用场景中，每个垂直行业都与大数据密不可分。本书希望把亚信科技二十多年的电信运营商领域经验，总结成一套体系化、标准化、基于5G网络特征云边协同架构的大数据技术框架，更好地推动新业务模式及应用场景落地。 全书共五篇：第一篇（第1～2章） 介绍5G网络环境下的大数据技术生态的发展趋势，以及大型企业大数据技术架构发展路线；第二篇（第3～5章） 介绍边缘计算的概念，以及大数据技术基于云边协同计算的落地方式；第三篇（第6～8章）介绍如何通过DataOps实现大数据的敏捷开发与运维服务。第四篇（第9～11章）介绍多种大数据智能化分析技术，如行业知识图谱、增强型分析、可信数据流通，快速实现大数据应用服务构建；第五篇（第12～14章）通过行业应用场景，详细描述如何通过5G网络及大数据技术重构行业应用及服务形态，并对未来技术趋势作出展望。 本书适合运营商企业的信息化负责人、系统架构师、IT人员，以及大型企业内的IT从业者阅读，也适合对5G及大数据技术感兴趣的其他读者阅读，可作为软件架构培训类参考书。

《机器学习：使用OpenCV、Python和scikit-learn进行智能图像处理（原书第2版）》是一本基于OpenCV4和Python的机器学习实战手册，既详细介绍机器学习及OpenCV相关的基础知识，又通过具体实例展示如何使用OpenCV和Python实现各种机器学习算法，并提供大量示例代码，可以帮助你掌握机器学习实用技巧，解决各种不同的机器学习和图像处理问题。《机器学习：使用OpenCV、Python和scikit-learn进行智能图像处理（原书第2版）》共13章：第1章简要介绍机器学习基础知识，并讲解如何安装OpenCV和Python工具；第2章介绍基本的OpenCV函数；第3章讨论监督学习算法，以及如何使用OpenCV和scikit-learn实现这些算法；第4章讨论数据表示和特征工程，并介绍OpenCV中提供的用于处理图像数据的常见特征提取技术；第5章展示如何使用OpenCV构建决策树进行医疗诊断；第6章讨论如何使用OpenCV构建支持向量机检测行人；第7章讨论朴素贝叶斯算法、多项式朴素贝叶斯等技术及实现，并展示如何使用贝叶斯学习实现垃圾邮件过滤；第8章讨论一些无监督学习算法；第9章详细讲解如何构建深度神经网络来分类手写数字；第10章介绍用于分类的随机森林、bagging方法和boosting方法等；第11章讨论如何通过模型选择和超参数调优来比较各种分类器的结果；第12章介绍OpenCV4.0中引入的OpenVINO工具包；第13章给出一些处理实际机器学习问题的提示和技巧。OpenCV是用于构建计算机视觉应用程序的一个开源库。《机器学习：使用OpenCV、Python和scikit-learn进行智能图像处理（原书第2版）》将全面介绍新发布的OpenCV4版本所提供的大量新特性和平台改进。首先，你将了解OpenCV4的新特性并安装OpenCV4来构建计算机视觉应用程序。然后，你将探索机器学习的基础知识，学习设计用于图像处理的各种算法，循序渐进地掌握监督学习和无监督学习，并将获得使用Python中的scikit-learn开发各种机器学习应用程序的实践经验。接着，你将学习决策树、支持向量机（SVM）、贝叶斯学习等各种机器学习算法，以及如何将这些算法应用于目标检测等计算机视觉操作。之后，你将深入研究深度学习和集成学习，并探索它们在现实世界中的应用，如手写数字分类和手势识别等。最后，你将学习用于构建图像处理系统的英特尔OpenVINO工具包。学习完《机器学习：使用OpenCV、Python和scikit-learn进行智能图像处理（原书第2版）》，你将掌握使用OpenCV4构建智能计算机视觉应用程序所需要的机器学习技能。

本书内容丰富，阐述清晰详尽，文图结合紧密，可读性好，实用性强，主要介绍了人脸识别中的一些算法与案例，主要包括素描人脸识别与人脸合成的研究与应用、传统特征提取算法在素描人脸识别中的应用、深度学习在素描人脸识别上的研究与应用、传统素描人脸合成方法、基于生成对抗网络的素描人脸合成方法、人脸超分辨率重建方法等内容。本书可作为研究人脸识别技术的参考用书，也可以作为高等院校相关专业的本科生和研究生参考书，还可供人脸识别技术领域工作的工程技术人员阅读。

本书介绍学习深度学习的基础知识，了解机器学习流程：产生可交付模型的步骤，掌握进行预测，改进决策，并应用概率方法，以及通过分类和聚类对数据进行分组机器学习可以解决哪些问题。提出了一系列可以用来解决现实问题的算法，以及利用神经网络的深度学习技术。本书适合对于想要构建机器学习应用程序的专业人员。

《5G时代的网络智能化运维详解》从5G时代通信业务变化、网络变革、技术趋势、AI赋能通信行业等方面阐述5G网络运维中的迫切需求，让读者更加了解5G网络运维的现状和发展趋势。 本书重点从亚信科技国内外项目的实践出发，并结合5G全新体系架构，给广大读者带来5G网络智能化的创新思考。全书共分为11章，其中第1～2章主要介绍5G网络的新运维模式，以及5G网络运维的整体现状和趋势。第3～11章结合9种创新场景案例实践成果，通过对方案架构、业务功能和应用场景的详细分析，系统介绍网络智能化运维中台体系、5G网络业务敏捷编排、基于用户体验的智能化营业厅等的相关实践经验。 本书内容翔实丰富、深入浅出，适用于5G网络运维学习者入门，也适合熟悉运营商企业业务支撑系统或运维支撑系统的管理规划人员、研发实施人员和专业运维人员阅读。

本书的目标是帮助读者全面、系统地学习机器学习所必须的数学知识。全书由8章组成，力求精准、最小地覆盖机器学习的数学知识。包括微积分，线性代数与矩阵论，**化方法，概率论，信息论，随机过程，以及图论。本书从机器学习的角度讲授这些数学知识，对它们在该领域的应用举例说明，使读者对某些抽象的数学知识和理论的实际应用有直观、具体的认识。 本书内容紧凑，结构清晰，深入浅出，讲解详细。可用作计算机、人工智能、电子工程、自动化、数学等相关专业的教材与教学参考书。对人工智能领域的工程技术人员与产品研发人员，本书也有很强的参考价值。对于广大数学与应用的数学爱好者，本书亦为适合自学的读本。

《人工智能简史》全面讲述人工智能的发展史，几乎覆盖人工智能学科的所有领域，包括人工智能的起源、自动定理证明、专家系统、神经网络、自然语言处理、遗传算法、深度学习、强化学习、超级智能、哲学问题和未来趋势等，以宏阔的视野和生动的语言，对人工智能进行了全面回顾和深度点评。第2版中每章都有新增内容，并增加了全新的第13章，整理了人工智能几大派别的演化路线和人物的继承关系，有助读者阅读方便。本书极具专业性、思想性和趣味性，既适合缺少专业背景的读者了解人工智能的来龙去脉，作为人工智能的启迪之书，也适合专业人士了解人工智能鲜为人知的历史，提供深入学习的指导。

本书展示了如何在业务场景中应用机器学习，以使业务流程更快、更灵活地适应变化。本书分为三个部分。第一部分介绍有效的决策如何帮助公司提高生产率以保持竞争力，阐释如何使用开源工具和AWS工具将机器学习应用于业务决策中。第二部分以虚拟人物为主线，研究六个场景，这些场景展示了如何使用机器学习来制定各种业务决策。第三部分讨论如何在Web上设置和共享机器学习模型，以便公司使用机器学习进行决策，还介绍了一些案例，表明公司如何应对使用机器学习进行决策时所带来的变化。

《漫话人工智能：坂本真树老师带你轻松读懂人工智能》将读者群设定为普通大众，旨在令不熟悉人工智能专业词汇、没有专业背景的普通读者也能够读懂本书。书中所选取的都是人工智能基础研究相关的代表性主题，也是读者想要了解的问题，如人工智能是什么时候出现的，人工智能会超越人类吗，什么易导入人工智能，什么不易导入人工智，怎样从信息角度来学习人工智能，人工智能应用的领域有哪些等等。 本书语言通俗易懂，采用大量插画进行讲解，一一为读者解答了人工智能的问题，不论是对人工智能感兴趣的非专业人士，还是准备从事人工智能相关工作的学生，都能通过本书了解人工智能的方方面面。

人工智能是以计算机科学为核心的跨学科知识集合。本书很好地融合了青少年的认知特点和所学知识，基于具备人工智能能力的硬件教具和可视化的编程方法，通过循序渐进的创新课程设计，从理论知识到动手实践，加强青少年对人工智能的认知，培养其图形化编程能力，提升其信息素养。本书可作为中学计算机课程教材，也可供青少年计算机编程入门学习之用！