本书是2020年上海老年教育教材研发丛书之一，旨在帮助老年人快速了解当今人工智能的基本知识和应用现状，从而更好地融入智慧共享的新型数字生活。本书共分为四章，不仅深入浅出地介绍了人工智能的发展简史及日常生活中各种高科技场景背后的人工智能技术，还细致地介绍了老年人可主动体验的人工智能产品及服务和人工智能技术在各行各业中的应用。在写作风格上，本书力求贴近老年人的实际生活，语言生动，通俗易懂，融科学性、知识性、趣味性于一体；在呈现形式上，本书图文并茂，符合老年人的认知规律和心理特点，尽量从熟悉的场景引入新知识、新技术和新应用。

本书主要分成三部分。第一部分包括第一章到第三章，主要介绍社会网络研究的起源和重点，社会网络的基本概念、定义和重要应用。除此之外，还会讨论一些经典案例和研究手段，以及大数据时代为社会网络研究创造的新机遇，希望给读者们一个宏观的认识。第二部分包括第四章到第七章，主要介绍社交大数据领域内的重要研究方向，比如节点中心性、社团结构、个性化推荐以及传播动力学，并介绍实际场景中的应用。第三部分包括第八章到第十章，主要介绍社交大数据的各种研究场景，比如用户画像与行为分析、情感分析以及微博网络，在这些实际场景中，我们可以看到网络科学模型发挥了重要的作用，能够切实解决一些企业面临的问题和挑战。

本书详细介绍了供应链大数据的理论、方法及相关应用，包括供应链大数据概述、供应链大数据平台、供应链大数据分析基本方法、销售大数据、采购大数据、生产制造大数据、物流大数据、金融大数据、供应链大数据运营等内容，全书内容较为完整，章节结构比较合理，基本覆盖了供应链大数据理论体系的各个方面。本书针对供应链人才培养的知识需求，结合行业应用介绍大数据分析在供应链各个环节的具体应用，详述典型环节中的大数据分析应用方案、原理，可以培养学生的数据思维和数据应用能力。

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AI写作可以写得又快又好，给内容创作者带来了全新的写作体验，也颠覆了传统的写作方式。本书从7个维度，系统介绍了AI写作的各种技巧，AI写作四步法，RRBE提示词模型，以及AI在各个领域的应用，实操性强，看完就能运用。 本书会带你进入AI写作的世界，从基础知识到高级技巧，掌握AI写作的关键技术，成为AI写作高手。

随着时代的发展和信息技术的进步，信息技术已经是社会发展的动力之一，尤其是大数据技术对社会的发展起到促进作用。在人们的生活、生产中，大数据的应用能够给人们带来便利性，同时在大数据中也会存储人们的个人信息。随着科技的发展和进步，我们逐渐进入大数据时代。本书首先对大数据相关概念和应用问题进行了简述，进而论述了大数据的异化分析；然后介绍了大数据的影响因素，以及云计算技术与算法分析； 介绍了大数据在不同方面的应用。 大数据具有规模大、种类多、生成速度快、价值巨大但密度低的特点。大数据应用就是利用数据分析的方法，从大数据中挖掘有效信息，为用户提供辅助决策，实现大数据价值的过程。

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本书全面介绍贝叶斯推理与机器学习，涉及基本概念、理论推导和直观解释，涵盖各种实用的机器学习算法，包括朴素贝叶斯、高斯模型、马尔可夫模型、线性动态系统等。本书在介绍方法的同时，强调概率层面的理论支持，可帮助读者加强对机器学习本质的认识，尤其适合想要学习机器学习中的概率方法的读者。本书首先介绍概率论和图的基础概念，然后以图模型为切入点，用一种统一的框架讲解从基本推断到高阶算法的知识。本书不仅配有BRML工具箱，而且提供大量MATLAB代码实例，将概率模型与编程实践相结合，从而帮助读者更好地理解模型方法。

《Python 机器学习入门与实践——从深度学习到生成对抗网络 GAN》是一本用 Python 进行机器学习编程的入门书，书中采用了欧洲童话故事中的人物角色“王后”“魔镜”“白雪公主”等，通过阅读不同角色的 Python 学习笔记中的示例代码和讲解，让读者在追寻奇幻故事的同时，享受编程的乐趣。另外，为了让程序可以单独或组合使用，书中对每个任务的过程和必要的库进行了分组，以使程序模块化。这是一种通过实际编写代码来加深理解的结构化方式。《Python 机器学习入门与实践——从深度学习到生成对抗网络 GAN》一书语言通俗易懂，图文并茂，并加入了生动的故事情节，特别适合有一定 Python 编程基础，想学习机器学习、深度学习的高校计算机、人工智能专业学生和想研究人工智能方向的程序员学习。

本书从硬件、软件、行业三个方面系统地介绍自动驾驶那些事儿。在第 1 篇中，通过 5 章详细介绍雷达、相机、定位、芯片、线控底盘等自动驾驶关键硬件的工作原理、应用场景、发展趋势等内容。在第 2 篇中，通过 3 章详细介绍自动驾驶领域具有代表性的算法、系统、功能等内容。在第 3 篇中，通过 1 章对行业中发生的一些具有长远借鉴意义的故事进行分析和总结。 本书作为一本自动驾驶知识科普图书，由浅入深、通俗易懂，既适合汽车行业从业者和有兴趣从事汽车行业的读者阅读，也适合高等院校车辆、机械、计算机等相关专业师生阅读。