关于未来20年的预言，一幅走向奇点的未来生存指南与路线图。继《奇点临近》之后，雷·库兹韦尔的又一部里程碑式作品！探讨以人工智能、生物技术及纳米机器人为代表的指数型技术将如何推动人类走向奇点！库兹韦尔通过扎实的论证，在书中重申了他对未来20年的大胆预言——AI将在何时通过图灵测试；人类将在何时迈入奇点；持续发展的人机融合技术将如何使人类智能增强数百万倍；人类寿命如何实现延长，超越目前120岁的生物学；可再生能源技术的不断完善将如何满足我们所有的能源需求；指数型技术将如何改变人类生活的方方面面等。我们即将迈入认知、生活乃至生命被重构的时代，一切都将重新开始！生物技术、纳米技术、人工智能技术将如何重塑未来，一场关涉未来商业、生活、工作、健康等领域的超ji预言。不断融合的指数增长的技术趋势将带来一
人工智能正在打开潘多拉魔盒。事实上，每一次划时代的技术浪潮，都粘满了“盲目乐观”的羽毛。原子弹虽然结束了二战，但也形成了对人类存在的巨大威胁；互联网虽然极大地拓展了人类的生活边界，但越来越多的人反而经历着时空坍缩；人工智能虽然使得机器变得越来越人类友好，但人类反而像是沦为了机器的附庸……本书中，熊培云以原子弹为思绪的起点，进而延展到互联网构建的新型文明，及至近年来欣欣向荣的人工智能，系统、广阔地分享了自己近年来的思考。试图在科技一往无前的当下，唤醒“人何以为人”的意识；唯愿科技与人文，各执半轮明月。
本书是《动手学深度学习》的重磅升级版本，选用经典的PyTorch深度学习框架，旨在向读者交付更为便捷的有关深度学习的交互式学习体验。 本书重新修订《动手学深度学习》的所有内容，并针对技术的发展，新增注意力机制、预训练等内容。本书包含15章，第一部分介绍深度学习的基础知识和预备知识，并由线性模型引出最简单的神经网络——多层感知机；第二部分阐述深度学习计算的关键组件、卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等大多数现代深度学习应用背后的基本工具；第三部分讨论深度学习中常用的优化算法和影响深度学习计算性能的重要因素，并分别列举深度学习在计算机视觉和自然语言处理中的重要应用。 本书同时覆盖深度学习的方法和实践，主要面向在校大学生、技术人员和研究人员。阅读本书需要读者了解基本的Python编程知识及预备知识
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。
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。
本书从代码实现角度系统地介绍了自动驾驶车辆软件系统，详细剖析了自动驾驶开源解决方案Autoware的技术实现过程和原理，并介绍了基于Autoware的自动驾驶工程开发案例。本书首先为读者介绍Autoware总体架构及安装指南，接着按照感知、定位、决策、控制四大模块分章分析Autoware内对应模块中各个基础ROS节点的技术实现细节及原理，最后详细介绍基于Autoware开发无人驾驶车辆软件系统的工程实践案例及后续研发方向，帮助读者从实操角度深入了解无人驾驶技术落地应用相关知识。
世界范围内主要的人工智能玩家有哪些？ 哪家公司在这场脑力与毅力的角逐中脱颖而出？ 深度学习革命如何颠覆了整个人工智能领域？ 人工智能还会经历第三次寒冬吗？ 长期以来，人工智能一直被视为一种遥远的未来技术，它是一个被委托给科学界边缘的项目，甚至在历史上两次走入绝境，陷入寒冬，直到一些孤注一掷的研究人员用一场新的变革打破了宁静——深度学习革命。 近年来，让人工智能受到全世界瞩目的高调事件，基本上都是基于深度学习的。比如，AlphaGo击败了世界围棋冠军，自然语言处理催生了智能语音助手，自动驾驶、人脸识别在世界范围内得到广泛应用，AI绘画更是以假乱真、火遍全球……可以说，深度学习已经浸入了我们的日常生活，从边缘走到了舞台的中心，正蓄势待发，即将掀起一场惊人的变革。 这是一本讲述人工智能，尤其是深度学
本书大学教材，将计算机仿真技术、基于电气工程背景的Simulink建模仿真技术和计算机辅助设计CAD技术等知识有机地融合在一起。主要内容包括绪论、控制系统的数学描述、Matlab基础、控制系统数字仿真的实现、控制系统CAD、Simulink基础、AC-DC电路的建模与仿真、DC-AC电路的建模与仿真、DC-DC电路的建模与仿真、AC-AC电路的建模与仿真等。适合于具有电气工程背景的各专业本科生或研究生，以及相关专业技术人员使用。
p 量子信息学是20世纪80年代以量子物理学为基础，融入计算机科学、经典信息论形成的新兴交叉学科，主要包括量子通信和量子计算两个分支。本书是关于量子计算机研究，分上、下两册出版。上册是关于量子计算机原理和物理实现，下册是关于量子纠错和容错量子计算。 /p p 本书为下册，内容包括经典纠错码理论、CSS量子纠错码、稳定子量子纠错码、无消相干子空间和无消相干子系统理论、容错量子计算、拓扑量子计算等。书后附录内容包括量子力学概要、量子纠错码的群论基础、群表示理论、李群和李代数。 /p
p 量子信息学是20世纪80年代以量子物理学为基础，融入计算机科学、经典信息论形成的新兴交叉学科，主要包括量子通信和量子计算两个分支。本书是关于量子计算机研究，分上、下两册出版。上册是关于量子计算机原理和物理实现，下册是关于量子纠错和容错量子计算。 /p p 本书为上册，内容包括计算机从经典到量子、量子位和量子逻辑门、量子算法、量子计算机动力学模型、离子阱量子计算机、基于半导体量子点的量子计算机，固体超导量子计算机，绝热量子计算、簇态和簇态上的量子计算等。 /p p br/ /p
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。
如何估计机器人在空间中移动时的状态（如位置、方向）是机器人研究中一个重要的问题。大多数机器人、自动驾驶汽车都需要导航信息。导航的数据来自于相机、激光测距仪等各种传感器，而它们往往受噪声影响，这给状态估计带来了挑战。本书将介绍常用的传感器模型，以及如何在现实世界中利用传感器数据对旋转或其他状态变量进行估计。本书涵盖了经典的状态估计方法（如卡尔曼滤波）以及更为现代的方法（如批量估计、贝叶斯滤波、sigmapoint滤波和粒子滤波、剔除外点的鲁棒估计、连续时间的轨迹估计和高斯过程回归）。这些方法在诸如点云对齐、位姿图松弛、光束平差法以及同时定位与地图构建等重要应用中得以验证。对机器人领域的学生和相关从业者来说，本书将是一份宝贵的资料。
“零信任”（Zero Trust），这一安全行业内的热词正在迅速从“营销”概念向务实转变，从安全范式向落地实践过渡，并在逐渐验证面对新安全威胁时其有效性和前瞻性。本书首先介绍零信任的起源、概念，其次介绍零信任的关键技术及框架，接着列举部分零信任的实践应用，最后对零信任进行总结和展望。另外，本书还对零信任的一些行业应用案例进行梳理，以期对计划实施零信任的企业单位及安全从业人员提供一些参考和启发。 安全行业没有“银弹”，零信任也不例外。零信任仍然在不断发展和完善之中，还有很多需要改进的地方，如在落地过程中还存在诸多挑战有待解决。在选择零信任过程中，还需理智对待。零信任是一种战略，实施零信任将是一个漫长的旅程，有待读者和我们一起在未来的零信任之路上，共同探索，共同思考，共同成长。 本书适合信息安
克劳德·香农的信息论不仅催生了信息革命，也深刻地改变了众多其他学科的面貌。借助信息的视角，我们看待过去（文字、词典、电报、电话等的发明）、现在（信息时代）以及未来（信息泛滥、信息过载）的方式将大不相同。百万级销量科普畅销书作家詹姆斯·格雷克历经七年完成《信息简史》一书，带来一段人类与信息遭遇的波澜壮阔的历史，告诉我们如何在信息时代的信息爆炸中生存。
AIGC的应用领域日益广泛，而在图像生成领域，扩散模型则是AIGC技术的一个重要应用。本书以扩散模型理论知识为切入点，由浅入深地介绍了扩散模型的相关知识，并以大量生动有趣的实战案例帮助读者理解扩散模型的相关细节。全书共8章，详细介绍了扩散模型的原理，以及扩散模型退化、采样、DDIM反转等重要概念与方法，此外还介绍了Stable Diffusion、ControlNet与音频扩散模型等内容。最后，附录提供由扩散模型生成的高质量图像集以及Hugging Face社区的相关资源。 本书既适合所有对扩散模型感兴趣的AI研究人员、相关科研人员以及在工作中有绘图需求的从业人员阅读，也可以作为计算机等相关专业学生的参考书。
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。
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。本书为下册。
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。
图神经网络不仅能够解决传统机器学习方法无法解决的图数据问题，而且能够应用于许多实际场景，例如社交网络、药物发现、网络安全、金融风控等。本书旨在为初学者和实践者提供一个详细、全面的入门指南，围绕图神经网络基础、模型、应用实战（均采用Python+PyTorch实现）等方面进行介绍。 本书 配套示例源码、数据集、PPT课件。 本书 共分9章，内容包括图神经网络概述、PyTorch开发环境搭建、数据集的获取与加载、图神经网络模型、图神经网络在自然语言处理领域的应用、图神经网络在计算机视觉领域的应用、图神经网络在推荐系统领域的应用、图神经网络在社交网络领域的应用、图神经网络的挑战和机遇。其中，每个领域的应用都包括1~3个实战项目，可以帮助读者快速掌握图神经网络。 本书 适合图神经网络初学者、图神经网络算法开发人员、深度学习算法
