内容：本书构建了包括城市轨道交通常态与非常态场景下车站级和网络级短时进站流预测、短时OD流预测、短时断面流预测、以轨道交通为骨干的多模式交通短时客流预测、基于计算机视觉的轨道交通站内关键设施处短时客流预测等在内的一整套智能城市轨道交通短时客流预测体系。具体章节内容安排如下：第1章为绪论。第2章为城市轨道交通车站级常态短时进站流预测。第3章为城市轨道交通网络级常态短时进站流预测。第4章为城市轨道交通车站级与网络级非常态短时进站流预测。第5章为城市轨道交通车站级与网络级短时OD流预测。第6章为城市轨道交通网络级短时断面流预测。第7章为以轨道交通为骨干的多模式交通短时客流预测。第8章为基于计算机视觉的城市轨道交通站内短时客流预测。 读着对象：本书主要面向城市轨道交通运营管理部分科研人员，广大从事交通大数据分析、机器学习或深度学习的专业人员，从事高等教育的专任教师，高等院校的在读学生及相关领域的广大科研人员，可作为各高等院校交通运输、交通工程等专业的本科生和研究生教材。 特色：随着大数据、人工智能等技术的兴起，利于人工智能方法进行短时客流预测的研究兴起，然而目前国内鲜有利用人工智能方法针对城市轨道交通进行短时客流预测的专著，本书为当前鲜有的利用人工智能进行城市轨道交通短时客流预测方法的专著，构建了一整套包括城市轨道交通常态与非常态场景下车站级和网络级短时进站流预测、短时OD流预测、短时断面流预测、以轨道交通为骨干的多模式交通短时客流预测、基于计算机视觉的轨道交通站内关键设施处短时客流预测等在内的一整套智能城市轨道交通短时客流预测体系。

《深度序列模型与自然语言处理：基于TensorFlow2实践》以自然语言和语音信号处理两大应用领域为载体，详细介绍深度学习中的各种常用序列模型。 在讲述理论知识的同时辅以代码实现和讲解，帮助读者深入掌握相关知识技能。 《深度序列模型与自然语言处理：基于TensorFlow2实践》共12章，不仅涵盖了词向量、循环神经网络、卷积神经网络、Transformer 等基础知识，还囊括 了注意力机制、序列到序列问题等高级专题，同时还包含其他书籍中较少涉及的预训练语言模型、生成 对抗网络、强化学习、流模型等前沿内容，以拓宽读者视野。 《深度序列模型与自然语言处理：基于TensorFlow2实践》既适合互联网公司算法工程师等群体阅读，又可以作为本科高年级或研究生级别的自然语言处 理和深度学习课程的参考教材。

《细说机器学习：从理论到实践》从数学知识入手，详尽细致地阐述机器学习各方面的理论知识、常用算法与流行框架，并以大量代码示例进行实践。本书内容分为三篇：第一篇为基础知识，包括机器学习概述、开发环境和常用模块、特征工程、模型评估、降维方法等内容。本篇详细而友好地介绍机器学习的核心概念与原理，并结合大量示例帮助读者轻松入门。第二篇为算法应用，涵盖机器学习最重要与高频使用的模型，包括K-Means聚类、K最近邻、回归、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络等内容。本篇不仅详细讲解各个算法的原理，还提供大量注释详尽的代码示例，使这些算法变得直观易懂。第三篇为拓展应用，包括集成学习、深度学习框架TensorFlow与PyTorch入门、卷积网络、激活函数以及模型微调与项目实战。本篇内容更加前沿与高级，带领读者跨过机器学习的门槛，进行真实项目的实践与部署。 《细说机器学习：从理论到实践》内容丰富、系统且实用，大量相关代码示例贴近实战，能够为读者学习机器学习打下扎实的基础，并真正掌握运用这些知识与算法解决实际问题的技能。适合机器学习入门者、大学生、人工智能从业者，以及各行业技术人员和科研人员使用，也可作为培训机构和大专院校人工智能课程的教学用书。

智能时代是智慧融入物理世界的新时代，利用5G、物联网、云计算、大数据等技术，将人类智慧融入物理系统，从而使一切都智能化。现在的我们正处于从信息时代向智能时代过渡的阶段。本书以迎接智能时代为主题，重点关注了大数据创造智慧生活，人工智能在智能仓储方向的创新发展，机器视觉和智慧语音等智能感知，迎接智能时代中的智能交互系统与无人系统等人工智能相关内容。本书的主旨在于提升学生对智能技术发展的敏感度与智能社会的适应性，提高参与社会的能力；引导其思考人工智能技术应用过程中个人与社会的关系，思考智能技术为人类社会带来的机遇和挑战，履行个人在智能社会中的责任和义务。

本书针对当前火热且应用前景广阔的自然语言处理（NLP），介绍了深度学习的技术原理及其在自然语言处理中的应用；简要分析了该领域各个应用方向上的相关模型和关键技术，包括Transformer、BERT、GPT，等等；汇集了众多论文中的重要思想和研究成果；系统梳理了技术发展脉络。此外，本书还介绍了如何使用深度学习技术来训练模型，并分析了其在应用中的表现及优化手段，以帮助读者更好地将理论应用于实践。本书内容通俗易懂，可作为入门自然语言处理的参考书。

本书从数据分析与机器学习算法入手，系统地介绍了机器学习各类算法的原理方法和实际应用。本书的主要内容包括：KNN算法、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、线性回归、K-means算法、人工神经网络、卷积网络深度学习以及基于Python数据分析进行职业规划。本书作为大数据技术与人工智能领域的入门教材，在内容上涵盖了机器学习经典算法的基础知识和应用实例，采用Python作为编程语言，强调基本算法的应用理解，内容由浅入深。各部分内容均配有相应的任务，注重实践应用，便于读者学习和掌握。本书可作为各类职业院校大数据技术、云计算技术应用、人工智能技术应用等相关专业的教学用书，也可作为相关专业领域工程技术人员的参考用书。本书配有电子课件、源代码、微课视频（扫描二维码观看）等课程资源，选用本书作为授课教材的教师可以登录机械工业出版社教育服务网（www.cmpedu.com）注册后免费下载，也可联系编辑（010-88379807）咨询。

中等职业教育经过多年的改革发展基本上形成了“以学生为中心、能力为本位”的职业教育理念，但要真正做到全面实施能力本位课堂教学模式，让学生在“做中学，学中做”，那么教材是基础，教师是根本，教法是途径。教材尤其是中等职业教育教材不应仅是知识的简单静态载体，必须是有教育思想、有灵魂的活教材。本书在开发设计时，把“行动导向”教学法的 理念融入教材中，基于工作过程导向课程设计思想安排教材内容，实现了工作内容与学习内容的有机统一，对于每个学习项目按照“行动导向”教学法的六个环节：资讯、计划、决策、实施、检查、评价组织教学内容，教材体例结构新颖，内容呈现形式简明、准确、层次分明、逻辑性强，为教师和学习者提供一种有别于传统教材的全新教法和学习体验，能有效促进教师改进教法，提升教学能力水平，促使学习者“做中学，学中做”，提高学习效益和学习获得感。

《神经网络机器翻译技术及产业应用》由百度首席技术官王海峰、百度人工智能技术委员会主席何中军、百度技术委员会主席吴华联合撰写，以产业需求为牵引，介绍了新时期机器翻译的产业需求特点、神经网络机器翻译的原理与方法、新技术进展及产业应用。全书兼具理论与实践，既有对原理与方法的介绍，又有丰富的产业应用案例。《神经网络机器翻译技术及产业应用》共九章： 第1章 绪论，首先阐述了机器翻译发展的时代背景和技术发展脉络，从多个角度回顾了机器翻译的发展历程，介绍了当前机器翻译的发展现状以及产业应用需求特点和挑战。 第2章 翻译语料获取与译文质量评价，介绍了翻译语料获取的相关技术以及机器翻译常用的评价方法，包括人工评价、自动评价、面向产业应用的评价。 第3章 神经网络机器翻译，首先介绍了神经网络机器翻译的基本原理和模型结构，接下来介绍了多种翻译模型，后介绍了利用开源工具搭建一个神经网络机器翻译系统的方法。 第4章 高性能机器翻译，结合百度、谷歌等公司的机器翻译系统实践，首先介绍了神经网络机器翻译的产业化进程，然后介绍了常用的提升系统性能的方法，后介绍了开源工具平台中的高性能实现方案。 第5章 多语言机器翻译，首先介绍了数据增强技术以扩充训练数据规模，然后介绍了基于无监督的训练方法以及多种翻译模型，后介绍了近年来快速发展的多语言预训练技术及其在多语言机器翻译上的应用。本章结尾还结合百度、谷歌、脸书等公司的实践，介绍了大规模多语言机器翻译系统。 第6章 领域自适应，介绍了领域自适应技术，通过数据增强、优化训练等多种手段，使翻译模型在具体领域上获得较高的翻译质量。 第7章 机器同声传译，首先介绍了机器同传的主要挑战和发展现状，然后介绍了目前常用的机器同传数据集和评价方式，后介绍了如何使用开源工具搭建一个机器同传系统。 第8章 机器翻译产业化应用，着重介绍了现实生活中机器翻译丰富的产品形式和广泛应用。 第9章 总结与展望，对全书进行了总结，并对机器翻译的未来发展进行展望。

本书将从 ChatGPT 的基础知识、应用场景和案例分析等方面展开讲解。例如， 如何使用 ChatGPT 实现自然语言翻译、如何使用 ChatGPT 学习英语，以及修改 代码、生成表格，甚至开发菜品等，所举例的应用场景中包含了大量的实用技巧 和建议，能帮助读者更好地掌握和应用 ChatGPT 工具。 本书共分为 9 章，各章的主题分明，内容循序渐进。第 1 章对 ChatGPT 进 行了一些基础的介绍，然后以对话的形式带你快速入门；第 2 ～ 5 章分别从学习、 工作、娱乐、代码四个角度介绍了不同领域下 ChatGPT 的应用场景，案例十分丰 富；第 6 章详细介绍了 ChatGPT 的实用指令和 AI 角色的个性化设置，带你探索 ChatGPT 的趣味和实用性，推荐读者重点阅读；第 7 章则对最新的 AI 工具进行 了介绍；第 8 章对未来趋势进行了展望，分享了许多有意思的话题；第 9 章则对 ChatGPT 在诸多细分行业中的创新应用进行了众多举例，或许读者能从这些例子 中获得启发。 希望这本书能够帮助读者更好地理解和应用 ChatGPT 技术，让读者在工作和 生活中更加得心应手。

本书的内容章节分为四个部分，从技术原理到项目实践再到商业战略，逐层放开视野。内容涉及基于人工智能技术在产业中做创新业务的方法论，通过交流“思想”和“应用方法论”，使大家掌握机器学习的深层次思想，并理解商业、产品和技术的深层关系。