云计算、大数据、人工智能、5G、物联网、增强现实等数智技术，正在赋能传统经济，让社会网络化、信息数字化、交互实时化成为现实，它们不仅改变了人们的生活方式，也在推动着企业进行数智化变革、组织重构及商业创新，以便适应社会的发展和进步。 本书从宏观与微观、理论与实践等不同的角度，结合不同企业的典型案例，告诉读者什么是数智化，企业为什么要进行数智化转型，以及转型的理念和基本路径是什么等，可为众多想了解数智化转型的企业相关人员提供学习的知识和实践操作的经验。

共融机器人是能够与作业环境、人和其他机器人自然交互、自主适应复杂动态环境并协同作业的机器人。“敏锐体贴型”的自然交互是共融服务机器人的研究热点之一，业内当前迫切需要共融机器人具备理解复杂语义信息的能力。本书立足于深度学习方法的信息与知识抽取领域，从学习文本表示出发，系统地介绍了用于获取现实世界知识信息中命名实体和实体关系的方法，并深入探讨了如何在开放领域实现鲁棒的实体关系分析。 本书是国内共融机器人自然交互领域第一本系统介绍深度学习的命名实体识别和关系抽取的专业书籍，可为读者掌握共融机器人研究领域信息与知识抽取的关键技术和基础知识，追踪该领域的发展前沿提供参考，适合人工智能科学与技术、人工智能等专业的学生及相关研究者阅读。

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。

伴随着第四次工业革命走向纵深，以人工智能为代表的新兴科技正深刻影响着人类社会的生产方式、生活方式和治理方式。当前正是我国全面推进中国式现代化建设的关键时期，人工智能成为加速推动我国治理体系和治理能力现代化的科技驱动力。本书聚焦于人工智能与多元治理场景相结合的产物——智能治理，从理论体系、应用场景、伦理治理、治理模式等多维度展开论述，构建了以“智能-智治-智效”为核心的智能治理理论体系，呈现人工智能在城市治理、政府治理、社会治理、社区治理等领域的赋能、赋权和赋智作用，探究了智能伦理治理的核心关切和治理逻辑，并在 智能治理体系比较分析的基础上，建构出中国式智能治理体系，助力推进人工智能驱动的国家治理现代化。

本书讲述了元宇宙基础知识以及相关内容，例如元宇宙概念、如何在元宇宙做感兴趣的事情、创建商业活动等， 以帮助读者快速了解人们如何在个人和职业生活中使用元宇宙，另外， 书中也描述了未来个人和企业使用这种高度新兴技术的一些情况。 本书可以作为读者探索元宇宙、了解元宇宙出现早期应用和新兴元宇宙平台的指南——元宇宙是什么、元宇宙能做什么以及元宇宙的未来是什么样。 本书读者对象为从事虚拟现实、AI开发、互联网、云计算、其他如医疗等商业应用相关人员， 以及对元宇宙感兴趣的普通大众等。

本书共分为七章。第一章主要介绍数学对应人工智能的重要性，以及代数学和分析学中的基础概念，是后面各章的基础。第二章和第三章分别介绍了微积分和线性代数核心内容，并将相关基础知识映射到人工智能领域，从这一视角理解数学基础知识的工程应用。第四章介绍了矩阵分解这一重要数学工具及其在人工智能领域的典型应用。第五章介绍了概率论基础知识及在人工智能领域的广泛应用。第六章介绍了最优化理论及算法，以及它们在机器学习和人工智能中的基础性应用。第七章主要介绍了信息论的基本概念和在人工智能中常见的应用。

本书是《计算思维与人工智能基础（第2版）》的配套实验教材。本书紧跟计算机技术发展潮流，以“基础性、系统性、 性、实用性”为指导思想，主要实验内容包括Windows10、Word 2016、Excel 2016、PowerPoint 2016、Visio 2016、网络信息检索、算法设计、基于Weka平台的机器学习算法实现等。本书强调计算机实际应用能力的培养，实验内容注重由浅入深、详略得当、图文并茂、示例精炼。通过本书的学习，可使学生熟练地操作使用计算机，并能加强学生对计算思维与人工智能基础理论知识的理解。本书适合高等学校非计算机专业作为计算机基础课程的实验教材，也可作为计算机应用培训班实验教材和计算机初学者的自学实验用书。

本书基于真实数据集，全面系统地阐述现代计算机视觉实用技术、方法和实践，涵盖50多个计算机视觉问题。全书分为四部分：di一部分（第1~3章）介绍神经网络和PyTorch的基础知识，以及如何使用PyTorch构建并训练神经网络，包括输入数据缩放、批归一化、超参数调整等；第二部分（第4~10章）介绍如何使用卷积神经网络、迁移学习等技术解决更复杂的视觉相关问题，包括图像分类、目标检测和图像分割等；第三部分（第11~13章）介绍各种图像处理技术，包括自编码器模型和各种类型的GAN模型；第四部分（第14~18章）探讨将计算机视觉技术与NLP、强化学习和OpenCV等技术相结合来解决传统问题的新方法。本书内容丰富新颖，语言文字表述清晰，应用实例讲解详细，图例直观形象，适合PyTorch初中级读者及计算机视觉相关技术人员阅读。

近十年，人工智能革命由深度学习掀起，Geoffrey Hinton、Yoshua Bengio、Yann LeCun——深度学习开创者，以及像他们一样信仰这一理论是解决当下AI难题的专家们，已经将多层神经网络等深度学习架构应用于计算机视觉、语音识别、NLP和机器翻译等领域，开创了AI 1.0革命。而如今，以DALL-E、ChatGPT等大模型预训练掀起了AIGC新一轮浪潮，被称为AI 2.0革命？在两次革命浪潮下，未来十年人工智能产业会涌现哪些新技术和新应用？ 为解答这个问题，CSDN《新程序员》编辑部特邀70多位AI产业界资深技术和管理专家，就“人工智能新十年”为主题，梳理AI技术专业领域的前沿观点、理论研究、实践案例，以及技术选型等内容，通过人物访谈、理论思考，以及案例解读等内容形式呈现。

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