《通用人工智能的中国蓝图系列(全2册)》由朱松纯著
本书着重介绍计算材料科学的基本方法和普遍原理，为材料行为模拟计算提供全面的知识。本书在广泛的尺度上考察材料建模，从电子结构方法到显微组织演化，涵盖从原子尺度到介观尺度的全部关键方法，包括密度泛函理论、分子动力学、蒙特卡罗方法、元胞自动机和相场方法等；对用于材料建模的基本方程，提供详细易懂的解释和总结性的数学背景知识；同时给出内容广泛的附录，包括材料学、经典力学、量子力学、统计热力学和线性弹性等基本背景知识。
随着人类社会从信息时代向智能信息时代发展，以及第四次工业革命的临近，在新的全球格局和大国竞争的国际环境下，信息科学的战略性地位更加突出，迫切需要加强信息科学的前瞻性和颠覆性技术研究，持续推动信息科学的关键核心技术实现突破，为新时代我国深度参与全球竞争提供强有力的科技保障和核心竞争力，确保我国在未来全球竞争中的战略优势。《中国信息科学2035发展战略》面向2035年探讨了信息科学前沿发展趋势和可持续发展策略，深入阐述了信息科学及其各分支学科的科学意义与战略价值、发展规律与研究特点，系统分析了信息科学的发展现状与态势，凝练了信息科学的发展思路与发展方向，并提出了我国相应的优先发展领域和政策建议。
本书主要针对控制理论的一些重要分支，分析了当前存在的瓶颈问题，展望了其发展趋势和面临的一系列挑战。全书共分为17章，分别为：优化控制研究的概述与关键问题分析、逻辑控制系统中的未解问题、系统与控制中优化理论与应用的挑战与瓶颈、分布参数系统控制、数据驱动控制系统、自抗扰控制中的若干未解问题、非线性控制的几个瓶颈问题、时间与事件驱动的采样系统控制、系统辨识在信息时代的挑战和一些瓶颈问题、自适应控制的瓶颈问题、预测控制理论的瓶颈问题、随机控制系统中的若干瓶颈问题、不连续控制系统的现状及开问题、时滞系统控制的瓶颈问题、控制系统分析设计的一个隐性瓶颈问题、鲁棒控制的瓶颈问题、怎样的受控对象更好控制；最后以附录的形式列出了征集到的部分开问题。
计算颗粒力学是以颗粒材料为研究对象，在经典力学的基础上进一步结合颗粒物理、计算力学、软件工程等诸多学科的一个新兴的交叉学科。考虑颗粒材料与流体介质、工程结构的耦合作用，对其共同组成的复杂颗粒系统进行高性能数值分析是一种可行的研究途径。为此，本书首先讨论当前计算颗粒力学的发展现状，然后系统地阐述颗粒形态构造、接触模型、宏细观分析、流固耦合、多尺度计算和相关计算软件开发等计算颗粒力学的基本方法，最后相对详细地介绍计算颗粒力学在极地海洋工程、有砟铁路道床动力特性和航空着陆器缓冲特性等方面的工程应用。
本书全程图解式讲解，通过大量全彩插图拆解概念，让读者真正告别学习大模型的枯燥和复杂。 全书分为三部分，依次介绍语言模型的原理、应用及优化。第一部分 理解语言模型（第1~3章），解析语言模型的核心概念，包括词元、嵌入向量及Transformer架构，帮助读者建立基础认知。第二部分 使用预训练语言模型（第4~9章），介绍如何使用大模型进行文本分类、聚类、语义搜索、文本生成及多模态扩展，提升模型的应用能力。第三部分 训练和微调语言模型（第10~12章），探讨大模型的训练与微调方法，包括嵌入模型的构建、分类任务的优化及生成式模型的微调，以适应特定需求。 本书适合对大模型感兴趣的开发者、研究人员和行业从业者。读者无须深度学习基础，只要会用Python，就可以通过本书深入理解大模型的原理并上手大模型应用开发。书中示例还可以一键在
本书以软件逆向为切入点，讲述了软件安全领域相关的基础知识和技能。读者阅读本书后，很容易就能在逆向分析、漏洞分析、安全编程、病毒分析等领域进行扩展。这些知识点的相互关联，将促使读者开阔思路，融会贯通，领悟更多的学习方法，提升自身的学习能力。本书适合安全技术相关工作者、对逆向调试技术感兴趣的人、对软件保护感兴趣的软件开发人员、相关专业在校学生及关注个人信息安全、计算机安全技术并想了解技术内幕的读者阅读。
《预测控制理论与双层结构工业算法》介绍预测控制理论和双层结构工业算法，包括预测控制原理、预测控制模型辨识、预测控制稳态目标计算、稳定过程和积分过程的双层动态矩阵控制、状态空间模型的双层动态矩阵控制、双层预测控制的非线性和变自由度处理技术，以及两步法状态空间预测控制与广义预测控制。《预测控制理论与双层结构工业算法》综合考虑研究生这类读者群的接受水平和期望，将预测控制理论融人工业领域。《预测控制理论与双层结构工业算法》提供大量仿真算例和例题，并且给出部分程序代码供读者研究与参考。
本书内容是三维点云的核心原理、方法与技术，重点是点云模型的三维空间识别、理解与重建。全书上、下两册，分为四部分，共15章，上册包括点云获取与预处理、点云特征分析与计算和点云识别与理解；下册介绍点云重构与艺术风格化。本书为上册。
人工智能时代来临，将带来划时代的变革。人工智能正改变我们的社会、经济、政治和外交政策，这一切影响远远超过任何领域的传统范畴，而我们为此做好准备了吗？在《人工智能时代与人类未来》一书中，来自政府、企业和科技界的三位思想家——外交家基辛格、谷歌前CEO施密特和麻省理工苏世民计算机学院院长胡滕洛赫尔齐聚一堂，探讨人工智能及其改变社会的方式，以及这项技术对我们所有人的意义。本书通过梳理人工智能的发展现状、人类思想及技术演进的历程，进一步讨论了人工智能赋能的网络平台给个人、企业、政府、国家和地区带来的影响，以及人工智能将在重塑世界秩序和安全格局方面所起的作用。同时，该书反思了人工智能的发展对于人类自我身份认同产生的巨大冲击，以客观的视角提出人类在未来几年所必须面对的问题以及解答工具。
本书是由第三届计算机科学技术名词审定委员会编撰完成,由全国科学技术名词审定委员会审定公布的计算机科学技术名词(第三版)。内容包括通论、理论计算机科学、计算机体系结构、计算机硬件、系统软件、软件工程、数据库、人工智能、网络与数据通信、信息安全、计算机应用、计算机交叉学科等共12个方面、64个领域的8795条名词。每条名词由编号、中文名、英文名,以及简明扼要的释文四部分组成。词典*后有中文、英文和简略名共三组术语索引。
智能的概念和内容很多，其核心思想是模拟人或其他生物的神经系统，实现各种运算和操作过程，尤其是人的智能操作。 本书由四部分组成，第一部分是概论，讨论智能计算的类型、特征、发展过程和应用问题，并介绍和其他学科的关系问题。这些学科主要是生命科学、信息科学等。第二部分是算法篇，介绍智能计算中多种不同类型的算法，详细介绍它们的计算步骤、特征、原理等有关问题，重点是讨论它们的定位问题。第三部分讨论智能的智能化问题，即这些智能计算算法在计算机和神经网络系统中的实现问题。第四部分是附录，对本书常用的数学公式、符号、名称及所涉及的一些(如数学)学科的基础知识作简单介绍和说明。
这是一本经典的Windows编程圣经，曾经伴随着近50万Windows程序员步入编程殿堂，成长为IT时代的技术精英。 作为Windows开发人员的参考，涵盖基础知识和中高级主题，全面地介绍了Windows程序设计所涉及的细枝末节，旨在帮助读者从高屋见瓴的角度，建立完整的知识体系，为以后的职业生涯奠定良好的基础。全书共3部分23章。第1～12章着重介绍基础知识，第13～18章的主题为图形，第19～23章涉及更多高级主题。 本书适合任何层次的Windows程序员阅读和参考，是帮助他们梳理和建立Windows知识体系的理想读物。
本书以简洁明了的方式介绍了机器学习的概念、算法和原理，在理论方面避免了繁重的数学机制和过多的细节，并通过Python和MATLAB对其算法进行了实现。本书主要分为两部分，第一部分是机器学习所涉及的数学基础、基础理论和机器学习基础；第二部分是常见的机器学习讲解和实现，主要涉及常见的生成式模型和判别式模型。 本书浅显易懂，并提供大量的配图，不仅有助于理解机器学习的重要思想，更有助于感受和体会这个学科领域的魅力，使得自己的付出都能够得到回报。
许多部门和行业都渴望将AI和数据驱动技术整合到自己的系统和运营中。但要构建真正成功的AI系统，你需要牢牢掌握底层的数学知识。这本全面指南弥补了AI所展现出的无限潜力和应用与相关数学基础之间存在的现实差距。 作者Hala Nelson并没有讨论高深的学术理论，而是以现实世界的应用和优选进的模型为重点，介绍了在人工智能领域发展所需的数学知识。你将在专门的AI背景下探索回归、神经网络、卷积、优化、概率、马尔可夫过程、微分方程等主题。工程师、数据科学家、数学家、科学家将为在AI和数学领域取得成功打下坚实的基础。 你将能够： ·熟练运用AI、机器学习、数据科学和数学的语言 ·在数学结构下统一机器学习模型和自然语言模型 ·轻松处理图形和网络数据 ·探索真实数据，可视化空间变换，降低维度和处理图像 ·为不同的数据驱动项目选择合适的
本书旨在帮助读者更好地应对算法面试，提高算法和编程能力。书中按专题精选了LeetCode平台的一系列的热点算法题，并详细解释其求解思路和过程。全书分为三个部分，第Ⅰ部分为数据结构及其应用，以常用数据结构为主题，深入讲解各种数据结构的应用方法和技巧。第Ⅱ部分为算法策略及其应用，以基本算法设计方法和算法设计策略为主题，深入讲解各种算法设计策略的应用方法和技巧。第Ⅲ部分为经典问题及其求解，以实际中的一些问题为主题，深入讲解这些问题多种求解方法。 本书适合于需要进行算法面试的读者，通过阅读本书可以掌握算法面试中求解问题的方法和技巧，提升自己的算法技能和思维方式，从而在面试中脱颖而出。同时可以作为《数据结构》和《算法设计与分析》课程的辅导书，也可以供各种程序设计竞赛和计算机编程爱好者研习。
数据科学和机器学习已经深度融合到我们生活的方方面面，而数学正是开启未来大门的钥匙。不是所有人生来都握有一副好牌，但是掌握“数学+编程+机器学习”绝对是。这次，学习数学不再是为了考试、分数、升学，而是投资时间、自我实现、面向未来。为了让大家学数学、用数学，甚至爱上数学，在创作这套书时，作者尽量克服传统数学教材的各种弊端，让大家学习时有兴趣、看得懂、有思考、更自信、用得着。 《数学要素：全彩图解+微课+Python编程》打破数学板块的藩篱，将算数、代数、线性代数、几何、解析几何、概率统计、微积分、优化方法等板块结合在一起。从加、减、乘、除四则运算讲起，主要内容包括：第1、2章讲解向量和矩阵的基本运算；第3章讲解常用几何知识；第4章讲解代数知识；第5、6两章介绍坐标系；第7、8、9三章介绍解析几何；第10章
