本书从应用工程师的角度出发，着重探讨Ansys Mechanical隐式求解中的热点问题，重点介绍Workbench Mechanical仿真工具。考虑到Mechanical和MAPDL密不可分的特点，穿插介绍必要的MAPDL知识。前言部分探讨Mechanical的学习方法，第1章对Workbench Mechanical和Mechanical APDL两者的联系和区别进行了概括性讨论。第2～4章对Mechanical在仿真流程从前处理到后处理的热点问题进行了梳理。第5章讨论了Mechanical不同求解类型下的技术问题。第6章主要讲述Mechanical接触技术中的常见问题。第7～8章分别从APDL和Python两方面对Mechanical的功能进行扩展。第9章对Mechanical高级分析技术如螺栓建模技术、屈曲分析、子模型、摩擦生热、表面磨损、密封圈分析、粘胶界面开裂分析以及准静态求解等进行了讲解和演示。本书未涵盖显式动力学、声学、转子动力学以及刚体动力学。 本书可作为CAE工程技术人员的参考用书，也可作为机械、航空航天、电子信息、土木专业的高年级本科生、研究生掌握并熟练运用Ansys Mechanical工具的教学用书。

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。

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。

《巧用ChatGPT轻松玩转新媒体运营》从ChatGPT的基础知识讲起，针对运营工作中的各种痛点，结合实战案例，如文案写作、图片制作、社交媒体运营、爆款视频文案、私域推广、广告策划、电商平台高效运营等，手把手教你使用ChatGPT进行智能化工作。此外，还介绍了通过ChatGPT配合Midjourney、D-ID等AI软件的使用，进一步帮助提高运营工作的效率。 《巧用ChatGPT轻松玩转新媒体运营》内容通俗易懂，案例丰富，实用性较强，特别适合想要掌握ChatGPT对话能力的读者和各行各业的运营人员，如互联网运营人员、自媒体运营人员、广告营销人员、电商运营人员等。 另外，《巧用ChatGPT轻松玩转新媒体运营》也适合作为相关培训机构的教材使用。

在以ChatGPT为代表的大模型掀起AIGC（人工智能生成内容）应用热潮之后，各行各业都希望深入了解流行的AI工具，将其引入日常工作，以节省工作时间，提高办公效率。本书作者团队较早开始将AI工具应用于实际工作，积累了丰富的使用经验，因此为没有太多技术基础的职场人士创作了这本实操指南。 本书分为三篇，上篇是基础篇，介绍了AIGC的基础知识及其应用潜力；中篇是工具篇，介绍了AI文本应用、AI绘画和AI图像处理的国内外流行工具的基本功能和基础用法；下篇是应用篇，分别介绍了通用办公场景下的AI应用以及不同行业、不同岗位的典型办公场景下的AI应用。书中提供了大量的实用案例，读者可以参考并模仿操作。

“指定时间、指定地点、指定医护人员”咽拭子采样模式导致的阳性漏检率高、医疗资源严重浪费、交叉感染风险大等一系列问题，咽拭子采样自助机器人关键技术的研究具有重要的科学价值和现实意义。《咽拭子采样自助机器人关键技术研究》阐述了全球咽拭子采样机器人研究的进展，并针对困扰咽拭子采样机器人的阳性漏检率高、价格昂贵、易造成口腔伤害等瓶颈难题，攻克了口腔遮挡环境下采样位置特征数据生成与精准识别、昏暗不规则口腔环境下的咽拭子与采样位置动态匹配、基于咽拭子形态变化的口腔深度预测、基于多源信息融合的虚拟卡位等关键技术，研制了咽拭子采样自助机器人系统。

本书从人工智能的发展史讲起，逐步深入神经网络的框架结构以及算法优化的原理，最后通过经典案例为读者在实战中演示神经网络的具体工作流程，让读者通过理论结合实战的方式深入了解深度学习的核心特点及用法。本书配有漫画插图，以经典案例和身边的生活场景作为算法实操的素材来源，极大地增强了本书的可读性，非常适合深度学习及人工智能爱好者阅读。另外，本书也可作为相关培训机构的教材。

本书稿具体分为以下几个部分展开对人工智能与教育现代化的论述：一、绪论，即人工智能推动教育变革、对人工智能的反思与追问、人工智能助力实现教育现代化；二、人工智能教育的源与流；三、人工智能与教育现代化的整体化发展；四、人工智能在教育现代化中的理论探索；五、人工智能在教育现代化中的应用探索；六、人工智能在教育现代化的典型案例分析；结语，人的自由全面发展：智能时代教育现代化的根本方向。