本书旨在介绍人工智能中深度学习的基础知识，为即将进入深度学习领域进行研究的读者奠定基础。全书共13章，其中，第1～4章为理论部分，第5～13章为应用部分。理论部分介绍了机器学习和深度学习的基本内容，以及TensorFlow开发框架的搭建和使用；应用部分设置了多个项目案例，并介绍了这些案例详细的实现步骤和代码，使读者在练习中熟悉和掌握相关知识的应用方法与技巧。 本书采用项目驱动的编写方式，做到了理论和实践的结合。每个项目案例都提供配套的数据源文件和源代码文件，使读者可以直接感受案例效果。读者也可以在相关案例代码的基础上调整相关参数，得到不一样的结果，以加深理解。 本书适合作为高等院校的人工智能课程教材，也可作为人工智能相关培训的教材。

本书主要介绍Python爬虫编写的基础知识，以及对爬虫数据的存储、深入处理和分析。全书分为四部分： 第一部分为爬虫基础篇，第二部分为实战基础篇（9个案例），第三部分为框架应用篇（5个案例），第四部分为爬虫应用场景及数据处理篇（6个案例）。 本书由浅入深地介绍爬虫常用的方法和工具，以及对爬虫数据处理的应用和实现。但需要注意的是，爬虫的技术栈不仅包含这几部分，而且在实际工作中的细分方法也不尽相同。本书只是对目前爬虫技术中最为常用的一些知识点用案例的形式进行了分类和讲解，而更多的应用也值得读者在掌握一定的基础技能后进一步探索。 本书适合Python语言初学者、网络爬虫技术爱好者、数据分析从业人士以及高等学校计算机科学、软件工程等相关专业的师生阅读。

新一代通信技术和人工智能技术的交叉融合发展，催生了智联网络系统这一新的基础研究平台和创新生态应用。本书由复旦大学牵头，与国内知名高校、研究机构和企业（包括上海交通大学、同济大学、上海大学、华为技术有限公司、中兴通讯股份有限公司、中国移动通信集团有限公司、中国电信集团有限公司、中国联合网络通信集团有限公司、中国电子科技集团有限公司、国网电力科学研究院有限公司、中国科学院上海高等研究院、上海浦东复旦大学张江科技研究院、上海东滩智联网研究院、智联网络系统学会）共同编写。本书重点介绍智联网络系统（NSAI）的愿景、架构以及所包含的科学问题与关键技术解析，更新并分析NSAI在社会现实生活与先进工业生产中的应用范例，阐述NSAI在演进过程中面临的主要挑战及发展前景，介绍智联网络产业生态最终将形成物理世界、网络空间和人类社会融为一体的智联社会，即人工智能与人类智能的和谐共生体系。

《码上行动：利用Python与ChatGPT高效搞定Excel数据分析》在理论方面和实践方面都讲解得浅显易懂，能够让读者快速上手，一步步学会使用Python与Excel相结合进行数据处理与分析。全书内容分3个部分共12章。第1~4章为入门部分，主要介绍什么是数据分析，以及Python的编程环境和基础语法知识。第5~9章为进阶部分，主要介绍数据处理和分析的各种方法。第10~12章为实战部分，这部分的3个实例综合了《码上行动：利用Python与ChatGPT高效搞定Excel数据分析》前面部分的知识点，介绍了如何结合Python与Excel在实际工作中进行数据处理与分析操作。《码上行动：利用Python与ChatGPT高效搞定Excel数据分析》内容由浅入深，且配有案例的素材文件和代码文件，便于读者边学边练。《码上行动：利用Python与ChatGPT高效搞定Excel数据分析》还创新性地将ChatGPT引入教学当中，给读者带来全新的学习方式。《码上行动：利用Python与ChatGPT高效搞定Excel数据分析》既适合Python和数据分析的初学者学习，也适合希望从事数据分析相关行业的读者学习，还可作为广大职业院校数据分析培训相关专业的教材参考用书。

近几年，数字孪生的概念炙手可热，从工业生产到日常生活，数字孪生逐渐成为未来工业发展的智慧代表。本书对数字孪生的理论架构和知识体系进行了详细的讲解，从数字孪生的基础知识到数字孪生进阶，再到数字孪生在各个领域的实际应用，循序渐进，带领读者一步一步深入了解数字孪生，形成数字孪生知识体系。为方便读者更好地掌握本书内容，本书引入了多个数字孪生经典案例，以实际应用为引帮助读者更好地理解数字孪生理论知识，并对如何应用数字孪生有初步的认识。在本书最后，作者对数字孪生的未来发展进行了预测。 编写本书的目的是让从事数字孪生相关产业的技术人员更加深入地了解数字孪生，并为其提供有益的参考。本书可供高等院校相关专业师生及对工业智能制造感兴趣的读者学习阅读。

本书依托认知心理学、教育测量学等理论，提出了以认知诊断为核心的分析评估方法，该分析评估方法是教育与数据科学跨学科研究与实践的成果。同时，本书聚焦面向学习任务的教育场景，深入探讨了认知诊断相关方法，以支撑教育训练过程的分析与评估。 本书共分6章，第1章总体概述了本书的研究内容与主要贡献；第2章阐述了本书相关研究工作所需要的基础知识和现有模型的研究概况；第3章介绍了面向学习任务的知识关联建模，聚焦知识关联关系的量化建模方法，证明了知识关联关系对于认知诊断的影响；第4章利用知识关联关系信息构建了面向认知诊断的知识聚合方法；第5章提出了融合知识关联关系的认知诊断深度模型，实现了认知诊断模型自身参数以及知识权重等参数的统一学习；第6章是总结与展望。 本书可以为高等院校计算机专业、教育技术专业本科生或研究生从事智慧教育训练分析评估方面的研究提供指导，也可以为从事教育训练研究的相关人员提供参考。

一本将 AI 绘画讲透的探秘指南，通过丰富的实践案例操作，通俗易懂地讲述 AI 绘画的生成步骤，生动展现了 AI 绘画的魔法魅力。从历史到未来，跨越百年时空；从理论到实践，讲述案例操作；从技术到哲学，穿越多个维度；从语言到绘画，落地实战演练。AI 绘画的诞生，引发了奇点降临，点亮了 AGI（通用人工智能），并涉及 Prompt、风格、技术细节、多模态交互、AIGC 等一系列详细讲解。让您轻松掌握生图技巧，创造出独特的艺术作品，书写属于自己的艺术时代。

主要内容包括基于深度学习的智能视觉感知技术概述、相机标定、视觉目标检测、视觉目标分割、视觉目标跟踪、行人重识别、人体姿态估计、智能喷码检测、智能表格识别、移动机器人视觉感知系统、智能人机交互等。全书拟从理论到实际应用，从算法分析到编程实现等多角度全方位介绍深度学习技术在智能视觉感知方面的研究，并深度结合了当前国内外最新研究热点，为业内人士从事相关研究与应用工作提供重要参考。

本书介绍了13个项目，通过有一定C语言应用基础的现场工程师吴工在叶晖老师的指导下，学习使用C#语言开发一个工业APP来解决工业机器人现场应用的全过程，使读者在同步跟随吴工一起学习和开发软件的过程中，不知不觉就掌握了使用C#编程语言对智能制造设备进行工业APP开发的基本方法。本书配套了教学视频、试题模板和课件，通过关注公众号“叶晖yehui”获取。本书适合从事智能制造设备工业APP开发，特别是有一定ABB工业机器人应用经验的工程技术人员阅读参考，也可供普通高校和高职院校相关专业学生学习使用。

本书系统介绍了机器学习的基本内容及其代码实现，是一本着眼于机器学习教学实践的图书。 本书包含4个部分：第一部分为机器学习基础，介绍了机器学习的概念、数学基础、思想方法和简单的机器学习算法；第二部分为参数化模型，讲解线性模型、神经网络等算法；第三部分为非参数化模型，主要讨论支持向量机和决策树模型及其变种；第四部分为无监督模型，涉及聚类、降维、概率图模型等多个方面。本书将机器学习理论和实践相结合，以大量示例和代码带领读者走进机器学习的世界，让读者对机器学习的研究内容、基本原理有基本认识，为后续进一步涉足深度学习打下基础。 本书适合对机器学习感兴趣的专业技术人员和研究人员阅读，同时适合作为人工智能相关专业机器学习课程的教材。