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作为机器学习领域应用比较成熟、广泛的业务，个性化推荐在电商、短视频等平台发挥着重要作用，其背后的推荐系统已成为当今越来越多应用程序的标配。关于推荐算法的论述有很多，而要将其很好地应用到实际场景中，则需要大量的实践经验。本书从实战的角度介绍推荐系统，主要包含三部分 ：召回算法、排序算法和工程实践。书中细致剖析了如何在工业中对海量数据应用算法，涵盖了从算法原理，到模型搭建、优化以及最佳实践等诸多内容。

本书讲述如何快速利用无服务器计算和基于云的人工智能服务的能力。介绍基础知识后, 将带你领略第一个实际操作的无服务器人工智能项目: 一个可识别任意网页图像的系统。在本书中, 你将探索用于图像分析的Amazon Rekognition工具、云基础设施部署、爬虫服务和简单API等技术。掌握这个有趣项目中的概念和技能后, 你将着手构建一个无服务器的应用程序, 它使用基于云的人工智能工具, 如基于AWS Transcribe和Polly来实现“语音-文本”双向转换功能, 基于Lex来创建交互式聊

本书基于嵌入式人工智能开发板EAIDK-310和嵌入式虹膜门禁系统EAIDK-310-P20实验平台, 使用Qt和PyQt作为界面设计和运行框架, 通过在嵌入式Linux系统中使用Python和C++语言编写程序代码, 实现视频采集、物体分类、人脸识别、虹膜图像预处理、虹膜图像特征提取与匹配、虹膜图像采集与定位显示、虹膜识别门禁系统、智能音箱等实践案例。本书重实践、重应用、重开发、重创新, 以人工智能主流应用场景落地为导向、以强化学生应用能力的培养为目标, 详细阐述解决实际问题的前沿技

本书围绕人工智能与大数据技术这一主题，简明扼要地阐述了人工智能与大数据技术的基本理论和发展趋势。全书分七章，包括人工智能概述、人体行为之智能机器人、智能信息处理技术、分布式人工智能中的Agent技术等。

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本书通过8段电影桥段讲解了光学字符识别、植物识别、信息预测、语音识别、自主学习机器人、医疗机器人、脑机接口和情绪识别这8种前沿人工智能技术，用看电影的方式，揭秘了这几种技术的基本原理，让小读者

本书主要内容包括：入门篇（初识人工智能）、理解篇（认知人工智能的应用技术）、实践篇（探索生活中的人工智能应用）、拓展篇（理解人工智能的重要概念）。本书力求将人工智能相关理论、知识点与具体实践应用进行结合，通过知识点对应的实践项目的设置，大大地增强教材的应用性、丰富性及实践性，极大地提升学生的学习兴趣、理解能力和实践能力。

本书从产业角度深刻分析了异构计算及智能计算中心建设的诸多关键技术和应用前景，介绍了异构融合智能计算的核心技术—智能计算中心异构算力芯片、异构算力适配、异构操作平台，以及产业界中智能计算中心异构算力的解决方案、智能计算中心的高质量发展与未来展望。本书内容丰富、分析全面，是实现智能计算中心发展相关布局的重要技术参考，对推动我国智能计算中心建设和智能计算领域的发展有很高的参考价值和实际意义，适合从事城市数字化建设、智能化建设、智能计算中心建设的相关技术人员，以及科研机构技术人员、高校师生阅读。

本书系统讲述智能现象的简要历史。全书共分为1 0章。第1章介绍本书的写作背景、对智能的不同定义、围绕智能现象的问题、本书对智能现象的新假说;第2章介绍宇宙从无到有的过程、不安分的宇宙、改变以稳定宇宙;第3章介绍物理学中的智能现象、重力智能、重力和暗能量、最小作用量原则、量子隐形传态;第4章介绍化学的简要发展历程、耗散结构、熵增、z大熵产生;第5章介绍生物学中的智能现象、生命的定义、生命为什么存在、微生物中的智能、植物中的智能、动物中的智能;第6章介绍大脑中的新皮质结构、人类特殊的思维方式、

《图机器学习》详细阐述了与图机器学习相关的基本解决方案，主要包括图的基础知识、图机器学习概述、无监督图学习、有监督图学习、使用图机器学习技术解决问题、社交网络图、使用图进行文本分析和自然语言处理、信用卡交易的图分析、构建数据驱动的图应用程序和图的新趋势等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。