本书为“5G的世界”丛书第二辑的一个分册。农业是与信息通信技术的发展结合最为紧密的行业之一，随着5G技术的商用普及，智慧农业的发展也迎来更大利好。借助5G技术，农业领域能够对土壤、气象等关键数据进行实时监测和获取，对生长环境和生长情况进行实时跟踪，对农机智能装备进行远程控制。本书着眼于智慧农业和5G的发展现状，深入阐述了5G对智慧农业领域的赋能及融合发展趋势，并对多种5G与农业业务场景的应用结合及创新模式进行探索。最后，本书对5G智慧农业的未来进行充分的畅想及展望，并对5G时代智慧农业行业的发展做了远期规划。

本书为深入理解学习Go语言必经之路中的重点知识领域，采用大量精美详细的图文介绍，文章讲解深入浅出，极大降低了理解Golang底层精髓的学习门槛。 本书包含3篇：第一篇为深度理论篇（第1章~第4章），包含深入理解Golang中GPM模型、深入理解Golang垃圾回收GC三色标记与混合写屏障、深入理解Golang内存管理模型、网络IO复用模型等。第二篇为Golang实战中需要进阶的知识盲区介绍（第5章~第12章）。第三篇为基于Golang从0到1的实现轻量级网络服务框架Zinx及相关应用案例。 本书主要的面向读者是已经具有软件编程开发经验的工程师、系统开发工程师、期望由Python、PHP、C/C++、Ruby、Java等编程语言转职到Golang开发的后端工程师、期望深入理解Go语言特性的计算机软件学者等。

机器学习是计算机科学和人工智能的重要分支之一，它被广泛应用在多种领域，如机器人、无人驾驶汽车等。本书是“达人迷”经典系列中关于机器学习的一本。本书内容分为6个部分，共计23 章，由浅入深地讲解机器学习的基本知识、本书使用的语言——Python 和 R、必备的数学知识、处理数据的常用工具、机器学习的应用以及常见的学习包和模型 6 个方面，以帮助读者了解并掌握机器学习的相关知识，并能将其应用于自己的工作中。本书适合Python程序员、R程序员、数据分析人员、机器学习领域的从业人员以及对算法感兴趣的读者阅读。

本书基于以RP2040 MCU 芯片为核心的树莓派Pico开发板，利用Pico硬件扩展接口和面包板设计典型硬件电路，并结合MicroPython编程语言讲述了嵌入式系统典型接口技术与应用实例;在介绍机器学习技术基本方法基础上，讲述了树莓派Pico嵌入式机器学习（TinyML）技术与应用实例，介绍了华为AI云ModelArts开发平台构建机器学习模型和Edge Impulse开发平台构建嵌入式机器学习模型等技术。全书具体内容包括AI嵌入式系统基础知识、树莓派Pico开发板硬件基础、Pico开发板MicroPython编程基础、树莓派Pico开发板人机接口技术、树莓派Pico中断与定时技术、树莓派Pico串行通信与网络接口技术、树莓派Pico无线通信技术实践、树莓派Pico电机接口与控制技术实践、机器学习技术基础及实践、嵌入式机器学习技术实践。

本书采用基于配方的方法完成从数据收集、分析、建模、统计和监视以及部署的基本过程。本书提供来自智能家居，工业物联网和智能设备的真实数据集来训练和评估简单到复杂的模型，并使用经过训练的模型进行预测。本书还介绍了在实施机器学习和深度学习以及其他AI技术（例如自然语言处理、计算机视觉和用于构建智能IoT系统的强化学习）时面临的主要挑战。通过本书读者可以学习如何打包和部署端到端AI应用程序，以及如何将最佳实践解决方案应用于常见的IoT问题。

本书是人工智能和机器学习领域专家多年实践的结晶。它深入浅出地讲解了无代码人工智能开发平台实践，可以激发读者对人工智能的兴趣、学习人工智能知识、明确人工智能要素、掌握人工智能应用流程，并在学习和工作中不断拓展人工智能的应用领域，探索新的人工智能落地应用场景。本书首先介绍了人工智能和无代码人工智能平台EasyDL的基本用法，涉及图像智能分析、文本智能分析、语音智能分析、EasyDL OCR等；然后，重点阐释了人工智能模型调用、人工智能模型部署方面的内容；最后，分析人工智能在各个领域的应用案例并介绍相关的学科竞赛。 本书不仅可以作为高等院校各专业的人工智能通识教育教辅，而且可以作为计算机类、人工智能类专业低年级本科学生的入门教辅。此外，本书也可以作为人工智能比赛参赛人员及对人工智能感兴趣人员的参考书。

本书以系统性地介绍深度学习理论和相关技术应用为目标，对框架实现及多种深度学习模型进行了详细讲解，并且在介绍计算机图形学（CV）和自然语言处理（NLP）任务之外，还会对科学研究、城市监测等方面的范例应用进行讲解。本书知识全面、实用，共10章，内容包括深度学习数学基础，深度学习基础模型（全连接网络、卷积神经网络、循环神经网络和Transformer等）和实现，多场景多领域最佳实践，模型优化、加速与部署等。本书配套有完整的案例源码，获取方式见封底。本书适合有数据分析需求的技术人员、科研人员，以及互联网数据分析人员阅读，还可以作为深度学习培训班及相关专业研究生的教学参考用书。

本书前几章涵盖了DevOps和MLOps的理论和实践，然后介绍了如何设置持续集成和持续交付，接着介绍Kaizen，即对所有事物进行持续改进的想法。与云计算相关的MLOps分为三章，涵盖AWS、Azure 和GCP（谷歌云平台）。之后介绍了机器学习互操作性、构建MLOps命令行工具和微服务。这些主题包括许多具有积极吸引力的尖端新兴技术。结尾介绍了一些真实案例研究，以及执行MLOps时面临的挑战。

一、大致内容：本书主要讲述了深度学习在音乐生成领域的研究意义、具体方法、方向目标、表现力、挑战策略、框架融合等，对于表现力与框架融合方面作了更详细的描述；表现力部分讲了深度学习与音乐生成相结合的方式策略、该领域研究结果的评判标准以及交叉知识的具体体现，是本书籍新颖立意的重要部分。二：特色：将音乐生成和深度学习相融合，是一个新颖研究方向，而本书没有拘泥于使用哪种框架进行实现，而是对比了多种实现方式，提供了多方面的思路，对于后续学者的探究有很强的引导作用。三：读者对象：本书对于对音乐感兴趣的人以及对深度学习前沿方向的学者有好的学习价值，能够开拓他们的视野，对广大的音乐和计算机爱好者均有较大的参考价值。

人类意识与人工智能