轻松上手AIGC：如何更好地向ChatGPT提问

最新上架

• 空间计算：人工智能驱动的新商业革命

  空间计算是一种不断发展的以三维世界为中心的计算形式和交互形式，是以计算机视觉为基础的高阶应用。其核心是使用AI、计算机视觉和扩展现实将虚拟体验融入物理世界，让用户摆脱屏幕的束缚，自然地与数字世界中的对象互动，就像与真实世界中的对象互动一样。随着生成式AI的爆发，空间计算平台将拥有更加丰富的内容，将在很大程度上改变我们的生活和工作，重新定义商业模式，并改变我们与技术和整个世界互动的方式，推动我们进入

  (美)凯西·哈克尔 伊雷娜·克罗宁计算机12.1万字
• 深度学习与计算机视觉：项目式教材

  本书基于国产自主可控龙芯处理器，系统地介绍计算机视觉领域的基本理论与实践，并结合当前主流的深度学习框架和龙芯平台以项目式教学的形式讲述任务的实施。本书主要包括OpenCV基础功能实战、深度学习框架的部署、计算机视觉技术基础知识、图像分类网络的部署、目标检测网络的部署、图像分割网络的部署、龙芯智能计算平台模型的训练和龙芯智能计算平台的推理部署等内容。通过阅读本书，读者能够了解和掌握深度学习在计算机视

  彭飞 张强编著计算机10万字
• 文心一言：人人都能上手的AI工具

  本书作为文心一言的学习指南，全面、细致地介绍了文心一言PC端和App的各项功能和使用方法，力求通过简洁明了的语言和图文并茂的形式，让读者快速掌握文心一言的各项功能。全书共8章，首先简单介绍了人工智能发展的几个阶段及文心一言的相关研发背景；随后介绍了文心一言的基础页面及功能等内容，以及文心一言在学习、工作、生活娱乐方面的应用及相关案例；接着介绍了文心一言的插件，以及文心一言App的功能和使用技巧；最

  麓山AI研习社编著计算机10.7万字
• 会员

  破解深度学习（核心篇）：模型算法与实现

  本书旨在采用一种符合读者认知角度且能提升其学习效率的方式来讲解深度学习背后的核心知识、原理和内在逻辑。经过基础篇的学习，想必你已经对深度学习的总体框架有了初步的了解和认识，掌握了深度神经网络从核心概念、常见问题到典型网络的基本知识。本书为核心篇，将带领读者实现从入门到进阶、从理论到实战的跨越。全书共7章，前三章包括复杂CNN、RNN和注意力机制网络，深入详解各类主流模型及其变体；第4章介绍这三类基

  瞿炜 李力 杨洁计算机13.4万字
• 会员

  自适应和反应式机器人控制：动态系统法

  本书主要介绍如何通过动态系统学习控制律，从而使机器人具备实时反应能力。本书首先介绍机器人学习数据的收集方法，然后重点讲解使用动态系统学习控制律的核心技术，使用动态系统进行轨迹规划的方法，以及使用动态系统进行柔性控制和力控制的方法。本书提供大量应用示例，包括机械臂、拟人手和仿人机器人的全身控制等。本书要求读者熟悉关于机器人控制的基础知识，并熟悉机器学习、统计、优化以及动态系统等相关内容，适合作为高等

  (瑞士)奥德·比拉德 (瑞士)辛纳·米拉扎维 (美)纳迪亚·菲格罗亚计算机20.3万字
• AIGC辅助数据分析与数据化运营：场景化解决方案与案例分析

  这是一本能从业务、方法、场景3个维度帮助读者使用AI技术提升数据分析和数据化运营能力的著作。用扎实的理论框架、丰富的实践案例、实用的操作技巧，全面展示了如何用AI延伸业务分析广度、拓展业务分析深度、优化业务分析效能，从而达到帮助企业用智能的数据化运营实现业务持续增长的目的。本书采用案例驱动的写作方式，通过实际业务案例详细拆解AI技术在各个场景中的应用步骤和技巧。语言简洁易懂，理论与实践结合，注重实

  宋天龙计算机17.2万字
• 情感计算

  在人工智能的研究中，既包括对于人类理性思维的模拟，还包括对人类感性思维的计算。本书重点讲述的文本情感分析技术就属于后者。该技术源于自然语言处理领域，但也有别于一般的自然语言处理任务。文本情感分析面向的处理对象是社交媒体中产生的用户评论文本，该文本的特点是带有大量的用户主观情感信息，因此该技术的核心是通过自动分析评论文本来进行情感的理解。文本情感分析技术已有20余年的研究历史，凝聚成了多项研究任务和

  秦兵 赵妍妍 林鸿飞 王素格 徐睿峰计算机23.3万字
• 会员

  巧用ChatGPT进行数据分析与挖掘

  内容简介这既是一本引导读者如何使用ChatGPT低门槛、高效率学习Python数据分析与挖掘方法的著作，又是一本指导读者如何使用ChatGPT精准、高效地进行Python数据分析与挖掘实操的著作。从读者对象的角度看，本书既大大降低了没有编程经验的读者学习Python数据分析的门槛，又为有经验的Python数据分析师提供了大量实用的AI数据分析技巧，帮助他们快速转型为具备AI能力的数据分析师。从核心

  谢佳标计算机16.9万字
• 会员

  智能计算技术与应用

  本书面向初学者介绍智能计算的相关概念、典型应用，采用研究性学习方法和P-MASE模型，按照引入问题、寻找方法、问题分析、问题求解、效果评价的模式，讲授智能计算编程、数据获取和预处理、数据可视化、预测数据的值、分类问题、聚类分析、神经网络、智能图像识别、时间序列数据的处理等知识，并给出了两个综合案例。本书深入浅出、案例丰富、可操作性强，适合作为高校智能计算相关课程的入门教材，也适合相关技术人员学习参

  李敏 赵宏 李兴娟主编计算机10.1万字