中国原创学科可拓学，用形式化的模型，研究事物拓展的可能性和开拓创新的规律与方法，并用于创新和处理矛盾问题. 《可拓学（第二版）》系统地阐述了可拓学的基本理论——可拓论、基本方法——可拓创新方法及其在各领域的应用——可拓工程，并给出可拓工程方法的应用案例. 《可拓学（第二版）》理论与应用相结合，分析透彻，可操作性强. 读者可以从中学会如何创新、如何化不相容为相容、如何化对立为共存. 为方便不同知识背景和不同层次的读者学习，各部分内容都配备了通俗易懂的案例.

本书系统地讲解了深度学习技术，阐明核心概念和实践编程技术，是开发者、数据科学家、分析师，以及之前没有机器学习或统计经验的人员人员的理想选择。
本书介绍了深度神经网络的人工神经元和全连接、卷积和循环层等基本构建模块，展示了如何使用它们来构建先进的架构。书中还讲解了如何使用这些概念构建计算机视觉和自然语言处理（NLP）网络，包括Mask R-CNN、GPT和BERT。此外，书中还描述了自然语言翻译器和能根据图像内容生成自然语言系统的原理。

本书主要介绍主流的人工智能理论、算法以及Python实现方法，目的是使学生学会人工智能理论及推导过程，并且掌握调用Python人工智能库和自定义编码的方法。全书共分10章，分别为人工智能与Python概述、Python基础、线性回归及其Python实现、逻辑斯蒂分类及其Python实现、最大熵模型及其Python实现、K-近邻分类与K-均值聚类及其Python实现、朴素贝叶斯分类及其Python实现、决策树及其Python实现、神经网络及其Python实现、图像识别领域的应用案例。 本书可作为计

本书首先对智能经济的反馈路径以及发展脉络进行了总结梳理，借助价值创造理论进行分析，总结出智能企业运算智能、感知智能、认知智能三个阶段，并据此分析了人工智能技术应用在智能经济中发挥的关键作用。其次，本书根据商业模式理论比较了互联网时代和智能时代的商业逻辑，指出互联网时代以流量变现的逻辑为主，而数据增值则是智能经济时代价值创造的全新方式，因此各行各业都应建立完整的数据增值模式，形成以数据为核心的价值创造流程闭环，数据生成智能，智能又带来更多数据，充分发挥数据要素对智能经济发展的价值。再次，

本书强调“把AI(人工智能)作为方法”这一核心理念，旨在引导读者掌握与AI对话的关键，并将AI融入工作、生活，真正体验AI时代赋予人类的效率与便捷。本书从思维角度入手，探讨了把A工作为方法的必然性和必要性，进一步剖析了算法与哲学的贯通。此外，本书通过丰富多样的案例展示了AI的强大之处，通过一系列“召唤术”教读者在AI辅助下完成各式各样的任务，并在这个过程中体验和掌握运用AI工具的核心技巧。

本书循序渐进、深入讲解了多模态大模型核心开发技术与应用实战的知识。全书共10章，分别讲解了多模态开发概述、多模态大模型与框架、多模态数据处理、多模态表示学习、多模态嵌入表示、多模态大模型训练、多模态大模型的评估与验证、多模态翻译系统、基于多模态大模型的音视频广义零样本学习系统、基于多模态模型的文生图系统。全书简洁而不失其技术深度，内容丰富全面，历史资料翔实齐全。并且本书易于阅读，以极简的文字介绍了复杂的案例，同时涵盖了其他同类图书中很少涉及的历史参考资料，是学习多模态大模型开发的完美教

本书深入浅出地讲解人工智能的原理、技术和应用方法。本书从基础概念入手，逐步深入到前沿算法与实际应用，旨在帮助读者从理论学习到实际操作，系统性地掌握人工智能的相关知识。本书共10章，首先对人工智能进行概述介绍，其次讲解人工智能的原理和技术，包括数据预处理、数据可视化、机器学习基础、有监督学习模型、无监督学习模型、神经网络基础、训练深度神经网络，最后讲解人工智能的应用，包括智能对话与虚拟主播、知识图谱。

本书精选了当前国内市场上较有代表性且实用的十大AI工具来进行讲解，涵盖了文档撰写、数据分析、创意设计、智能沟通等多个热门领域。每一章都围绕一个AI工具单独展开，通过实际案例演示了这些工具的功能特性、操作技巧与应用场景，可以帮助读者快速掌握AI工具的核心功能，并将其融入日常工作中。在信息爆炸、时间碎片化的今天，如何高效利用有限的时间和资源，创造更多价值，成为每一位职场人面临的挑战。本书不仅是工具书，更是一部提升职场竞争力的指南。我们将带领读者深入用AI工具进行智能办公的世界，了解并学会如

本书以情感识别模型作为研究对象提高模型识别率作为研究目标，开展基于加权融合策略的情感识别建模方法研究。考虑人体情感信息类型和情感特征的多样性根据模型对正确率和运算量的要求，针对建模过程中的特征级融合、模型级融合、决策级融合以及权重确定方法等关键技术进行深入的研究。

在人工智能飞速发展的今天，如何帮助企业应用人工智能来提升竞争力，如何防范在应用人工智能时可能带来的风险，成为人类必须面对且亟须解决的问题。本书探讨了人工智能的局限性以及人工智能所带来的机会，研究了人类和机器可以互相补充配合的领域，提出了一个面向企业层面的“1+1＞2”的智能体：人机共融体（Humachine）。人机共融体基于云计算、大数据等技术，通过实施组织管理框架来创建，该框架通过应用卡斯帕罗夫定律，以满足博斯特罗姆集体超智能的条件来解决莫拉维克悖论。人机共融体为构建具有可持续竞争优势、有效益