《秒懂AI设计：人人都能成为设计高手》随着技术的发展，AI 与人们的生活、工作结合得越来越紧密。在设计领域，AI 已成为设计师的好帮手。借助AI，设计师可以更好、更快地创作出令人惊艳的作品。本书共9 章。第1 章系统地介绍了什么是AI 设计、有哪些AI 设计工具，以及如何撰写提示词让AI 生成符合需求的设计作品；第2 ～ 9章通过8 个实用模块、40 多个常见的设计场景，详细介绍了AI 在头像和表情包设计、图片处理、社交媒体配图、视频制作、插画绘制、电商设计、海报设计、产品设计等方面的应用，帮助读者走近和了解AI 设计，进而驾驭AI 设计。本书适合对AI 及设计感兴趣的人群阅读。《秒懂AI提问：让人工智能成为你的效率神器》我们在运用AI的时候，有时得不到自己想要的回答，于是责怪AI不够智能。我们容易忽略的是，AI的回答质量往往取决于提问的质量。《秒懂AI提问：让人工智能成为你的效率神器》系统地介绍了20种向AI提问的有效方法，用这些方法可以让AI给出高质量的回答。在介绍提问方法时，本书紧扣日常工作和生活，并通过对比让读者直观感受不同提问方法的效果，最后引出更多场景下的应用，让读者真正学以致用。《秒懂AI提问：让人工智能成为你的效率神器》适合各行业对AI技术应用感兴趣的人群阅读。《秒懂AI写作：让你轻松成为写作高手》《秒懂AI写作：让你轻松成为写作高手》针对职场、学习、生活、艺术创作领域常见的40余种写作应用场景，遵循“场景 方法 总结”的框架，详细介绍了如何正确利用AI完成多种写作任务，并归纳出使用AI写作的方法和技巧。《秒懂AI写作：让你轻松成为写作高手》分为6章。第1章通过5个步骤、6大场景介绍了如何驾驭AI完成多种类型的写作任务；第2章至第6章分别详细介绍了在职场应用文写作、商业营销文案写作、新媒体写作、调查研究与论文写作、生活艺术创作等多种场景中使用AI写作的技巧，帮助读者充分发挥AI的潜力，让写作变得简单有趣。《秒懂AI写作：让你轻松成为写作高手》适合各行业有写作需求的人群阅读。

本书较为系统地讲解了如何运用Midjourney这款杰出的AI绘画工具。从初学者到专业人士，通过深入浅出的方法，全方位探讨了Midjourney在兴趣爱好、艺术创作、商业应用等方面的理论基础与实际操作。读者不论背景如何，都可以通过本书，找到用Midjourney将想法转化为艺术图像的途径。 本书所用插图大部分都是Midjourney生成的，这不仅展示了该工具的强大功能，还为读者提供了丰富的实例与参考，使学习过程更直观、具体。通过这些精彩的插图，读者可以深入理解如何运用Midjourney创作出风格各异的作品，包括摄影艺术、标志设计，还是游戏动漫、电影剧照等。这是一本集理论与实例于一体的全面指导手册。 无论你是艺术爱好者还是专业人士，通过本书的学习，你都能获得前所未有的视角和工具，释放想像力，开启新的创作旅程。

信念修正是人工智能的研究分支之一。在哲学、认知心理学和数据库更新等领域中，很早就有对信念修正的讨论和研究。AGM公设在20世纪70年代末被提出，它是任何一个合理的信念修正算子应该满足的*基本条件。《R-CALCULUS：A Logic of Belief Revision》作者李未院士在20世纪80年代中期提出了R-演算，这是一个满足AGM公设、非单调的并且类似于Gentzen推理系统的信念修正算子。《R-CALCULUS：A Logic of Belief Revision》对R-演算作多个视角的扩展，将为研究生寻找研究方向和研究思路提供一定帮助。

本书内容共8章。第1章为绪论，主要包括机器视觉、机器视觉研究的任务、基本内容、应用领域与困难、马尔视觉理论和机器视觉与计算成像。第2章为相机成像与标定，包括射影几何与几何变换、相机标定基础、相机标定方法、相机标定的MATLAB与OpenCV实现、圆形板标定方法和单相机与光源系统标定等。第3章为双目立体视觉，包括双目立体视觉原理及系统、图像特征点、立体匹配等内容。第4章为面结构光三维视觉，包括单幅相位提取方法和多幅相位提取方法等内容。第5章为线结构光三维测量，主要包括线结构光提取、单目与双目线结构光测量原理和三维人体扫描等内容。第6章为深度相机三维测量，主要包括飞行时间测量方法、散斑结构光测量方法、激光雷达测量方法和视觉SLAM等内容。第7章为三维形状恢复方法，主要包括光度立体、从明暗恢复形状等。第8章为机器视觉案例应用，主要包括Open3D应用案例、智能车道线检测、三维机器视觉引导机器人打磨抛光等内容。本书基础理论知识覆盖面较全，讲解过程深入浅出，可以促进学生对机器视觉知识的理解和学习；本书大部分章节都配有应用案例，包括案例的分析过程，实验设置、实验数据或程序代码及运行结果，引导读者进行机器视觉技术实际工程能力的锻炼及开拓创新意识的培养；提供完整源代码电子资源，对从事机器视觉领域项目开发的读者具有很好的参考价值；融入了科技创新、文化自信、爱国主义等思政元素， 培养学生的家国情怀。本书总结了机器视觉领域中 的理论和算法，对工程应用系统的综合分析很有借鉴意义。可作为人工智能、控制科学与工程、计算机科学与技术、通信与信息工程、电子科学与技术、生物医学工程等相关专业本科生和研究生的教材，也可供从事计算机视觉、模式识别等相关领域的科技工作者和工程技术人员参考。本书是新形态教材，读者可通过扫描书中二维码观 关知识点和授课视频。同时，本书配有电子教案、教学大纲及习题参考答案等资源，需要的读者可登录www.cmpedu.com免费注册，审核通过后下载使用，或联系编辑索取（微信13146070618，电话010-88379739）。

虽然训练计算机以解释和生成语音和文本这个挑战很大，但是它在减少劳动力和改进人机交互方面所带来的回报也很大！自然语言处理（NLP）领域目前正在快速发展，诞生了大量新的工具和实践。这本独特的书可以给读者带来一系列可以应用于机器翻译、语音助手、文本生成等领域的创新NLP技术。　《赠ChatGPT中文范例的自然语言处理入门书》将展示如何构建实用的、可以改变人类和计算机协同工作方式的NLP应用程序。本书通过对每个核心NLP主题进行清晰、直观的解释和指导，帮助你创建许多有趣的应用程序，包括情感分析器和聊天机器人。在该过程中，你将使用Python和开源库（AllenNLP和Hugging Face Transformers）加快开发过程。● 设计、开发和部署实用的NLP应用程序 ● 构建命名实体标注器 ● 构建机器翻译系统 ● 构建语言生成系统和聊天机器人

“人工智能超入门丛书”致力于面向人工智能各技术方向零基础的读者，内容涉及数据素养、机器学习、视觉感知、情感分析、搜索算法、强化学习、知识图谱、专家系统等方向，体系完整、内容简洁、文字通俗，综合介绍人工智能相关知识，并辅以程序代码解决问题，使得零基础的读者快速入门。 《搜索算法：人工智能如何寻觅最优》是“人工智能超入门丛书”中的分册，本分册以通俗易懂的语言风格讲解了搜索算法的相关知识，内容包括算法问题中涉及的基本数据结构和复杂度分析，及状态空间、树、图等较复杂的数据结构；同时，通过相关实例，讲解了各类搜索方法及线性规划与非线性规划；也重点解读了组合优化问题和群智能算法。全书内容包含了搜索算法所能用到的核心方法和技术，另附三个附录，分别讲解了类与继承以及博弈基础等。本书搭配关键代码，是一本适合初学者阅读学习的人工智能（AI）图书。 本书可以作为人工智能及计算机相关工作岗位的技术人员的入门读物，也可以供高等院校人工智能及计算机专业的师生阅读参考，对搜索算法及人工智能方向感兴趣的人群也可以阅读。

本书从AIGC生成式AI的行业应用着手，创造性的提出了虚拟数字人的“四态”属性（静态，动态，智态，感态），对虚拟数字人的行业典型应用做了行业赛道分类延伸介绍。我们所说的“虚拟人生”，是从生产力实践的角度出发的，这不是人工智能生产力的表现。我们要做的，就是尽可能地多去接触和了解人工智能的前沿技术动态，掌握一两种驾驭人工智能工具的能力。

本书是一本面向产品经理的实用新书，分 12 章系统探讨如何用ChatGPT提升产品管理工作的效率和质量。第 1 章介绍了人工智能对产品管理的影响；第 2 章介绍用ChatGPT提高文档写作效率；第 3 章介绍用ChatGPT进行竞品和市场分析；第 4 章介绍用ChatGPT优化需求管理；第 5 章介绍用ChatGPT分析产品数据；第 6 章介绍用ChatGPT改进用户体验；第 7 章介绍用ChatGPT设计产品原型；第 8 章介绍用ChatGPT管理产品项目；第 9 章介绍用ChatGPT测试和控制产品质量；第 10 章介绍用ChatGPT发布和运营产品；第 11 章介绍用ChatGPT驱动产品创新； 2 章介绍用ChatGPT维护和支持产品。通过本书的理论和实践指导，产品经理可以在AI时代，高效利用ChatGPT全流程提升产品管理能力，从而取得 好的工作成果。本书将帮助产品经理在激烈竞争的环境中站稳脚跟，获得持续成功。

机器学习是人工智能的核心，而统计思维则是机器学习方法的核心：从随机性中寻找规律性。例如，利用损失最小化思想制定学习策略，采用概率最大化思想估计模型参数，利用方差对不确定性的捕捉构造 k维树，采用贝叶斯公式构建分类决策模型，等等。只有树立正确的统计思维，才能准确高效地运用机器学习方法开展数据处理与分析。本书以统计思维的视角，揭示监督学习中回归和分类模型的核心思想，帮助读者构建理论体系。具体模型包括线性回归模型、K近邻模型、贝叶斯推断、逻辑回归模型、最大熵模型、决策树模型、感知机模型、支持向量机、EM算法和提升方法。 本书共 12章，绪论介绍贯穿本书的两大思维模式，以及关于全书的阅读指南；第 1章介绍一些基本术语，并给出监督学习的流程；第 2章介绍关于回归问题的机器学习方法；第 3～9章介绍关于分类问题的机器学习方法；第 10章介绍可应用于具有隐变量模型的参数学习算法——EM算法；第 11章简单介绍集成学习，并重点阐述其中的提升（Boosting）方法。为满足个性化学习需求的不同需求，本书从核心思想、方法流程及实际案例应用等不同角度，详细描述各种方法的原理和实用价值，非常适合数据科学、机器学习专业的本科生和研究生学习，也可供相关从业者参考。

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。