两位作者持续多年扎根人工智能前沿领域，这本书是他们在科学研究的过程中蹦出的意外火花。因为这一全新发现并不是直接回馈于他们本身所处的人工智能领域，而是“无心插柳”收获了对人类约定俗成的思维方式的全新颠覆。这一研究打破了人类世界延续多年、难以撼动的、依靠目标和计划成事的文化基因，真正开启了人类伟大创新的惊喜之旅。他们在学校、TED、科研论坛等场合公开演讲，让这一新思维方式影响并激励了许多人。他们自身也凭借写入本书的“寻宝者思维”“踏脚石模型”“新奇性探索”等具体思维方法，在人工智能研发领域取得了飞跃式的突破和进展，产生了一系列惠及人类的伟大创造。

本书（ENIAC IN ACTION:Making and Remaking the Modern Computer）介绍ENIAC（电子数字积分计算机）的编程技术、设计理念等，阐释了创新是其制造和改造的重要源动力。 电子数字积分计算机是第一台可编程电子计算机。它于 1945 年完成，通过在许多组件之间进行连接来为每个新问题进行配置。

本书是一本全面介绍人工智能(AI)在办公领域应用的实用指南，旨在帮助职场人士充分利用AI技术提升工作效率、优化业务流程、创造新的价值。 书中精选了具有代表性的十大AI工具，结合实战案例，从文本生成、文档解析、图像生成与编辑、数据分析、演示文稿制作、视频处理等多个角度来讲解和展示了AI工具在日常办公场景中的应用。 本书采用了通俗易懂的语言，让读者能够轻松理解并上手操作，选取的AI工具也具有很高的实用价值，可广泛应用于各类日常办公场景，有效帮助读者提高工作效率。无论您是职场新人、企业管理者还是AI技术爱好者，都能从本书中找到适合自己的AI工具使用方法，优化工作流程，提升职场竞争力。

本书属于人工智能与区块链原理及应用方面的著作。主要包括区块链与人工智概述，区块链与下一代人工智能，区块链的发展，区块链体系架构，区块链与人工智能数字经济发展，区块链与人工智能技术的融合，密码学与安全技术，基于区块链架构的商业应用等内容。本书对人工智能与区块链创业、应用方面相关领域的专家、学者、读者、爱好者以及相关从业人员具有一定的学习和参考价值。

本书主要分为三部分，包括软件篇、硬件篇和项目篇。软件篇从Android体系结构和开发环境搭建，以及Android应用程序开发等方面构造了一个完整的Android开发流程；硬件篇重点讲解了S5PV210硬件结构和Android系统移植，详细介绍了底层驱动的封装、中间层JNI的制作，以及上层UI的设计；项目篇提供完整的综合应用项目的程序开发实例，详细介绍了开发过程和原始程序代码。并且安排了丰富的实验内容与实践，让读者深刻理解和掌握嵌入式系统开发的整个过程，了解底层驱动程序驱动硬件的原理和上层应用程序的设计方法。

本书以Visual C 作为开发工具，从实用角度出发，向读者介绍了数字音、视频编解码技术的基础理论、实现方法和实用技巧，并给出了具体的工程案例--数字录像监控系统。 全书主要内容包括：压缩技术基础、JPEG压缩编解码技术、JPEG 2000编解码技术、MPEG-1压缩编码技术、MPEG-2标准、MPEG-4压缩编码标准、MPEG-4实用源代码分析以及数字录像监控系统。 本书内容丰富、叙述详细、实用性强，可供广大从事数字编码、多媒体开发的技术人员阅读参考。

本书全面地介绍了现代编译技术，结构上分为通用编译技术和高级编译技术两大部分。部分介绍通用的编译程序实现技术，包括词法和语法分析、上下文处理、代码生成以及存储器管理的一般方法。第二部分介绍特定范型语言的高级编译技术，包括命令式语言、面向对象语言、逻辑式语言、函数式语言及并行 / 分布式语言的上下文处理和代码生成等内容。本书注重编译程序的具体实现和优化技术，实例丰富，具有很强的可读性和实用性。 本书可作为高校计算机专业本科和研究生编译程序设计课程的教科书，也可供从事计算机软件开发的人员参考。

LATEX是科学家及学者文字排版系统，该软件尤其适合技术资料的排版。这本书将教会你如何使和LATEX制作出高质量的文档，同时它亦可作为所有LATEX2ε的标准，并提供了大量的细节、实例、练习、提示和技巧，更大程度地深化了读者对LATEX处理中益重要的组件的理解。 全面覆盖了LATEX的基础知识，包括如何输入文本、符号及数学内容；如何制作表格及列表；如何添加图形和色彩；如何组织和定制文档等。 讨论了更多高级概念，例如文献数据库、BIBTEX、用AMS-LATEX来扩展数学应用、绘图、幻灯片以及信函等。 本书附录包括安装、错误消息、创建包、HTML、XML、字体以及按字母顺序排序的命令清单及注释等内容。

本书详细介绍了利用Delphi进行图像处理的技术，常用的图像格式，以及Delphi图像处理的常用方法Scanline。本书共8章，内容包括图像的基本概念、图像的点运算、图像的几何变换、图像的颜色系统、图像的增强、图像代数与分隔、图像的特效、图像处理综合实例，前面7章比较详细地介绍了图像处理的内容，同时提供了非常详细的程序代码，第8章是编者自己创作或者平时收集的一些经典的例子。本书提供了丰富的源代码，并提供了详细的注释，为读者的学习提供方便。本书可以作为高等院校有关老师的教学参考书或高年级学生及研究生的自学用书，也可作为软件开发人员的参考书。

互联网+代表一种新的经济形态，即充分发挥互联网在生产要素配置中的优化和集成作用，将互联网的创新成果深度融合于经济社会各领域中，提升实体经济的创新力和生产力，形成更广泛的以互联网为基础设施和实现工具的经济发展新形态。“互联网+”行动计划将重点促进以云计算、物联网、大数据为代表的新一代信息技术与现代制造业、生产性服务业等的融合创新，发展壮大新兴业态，打造新的产业增长点，为大众创业、万众创新提供环境，为产业智能化提供支撑，增强新的经济发展动力，促进国民经济提质增效升级。本书通过腾讯CDC收集参与案例，为大家解析近两年互联网+的案例。

本书版出版以来，业内专家门对该书进行了热烈的讨论，这不足为奇。本书将给您配备上一套功能强大的数据模型和数据仓库设计，采用这些模型可以将您的数据库设计项目带到一个高的起点上。您将获得通用业务功能的经过验证的模型，如订购和管理产品、处理装运、开票、财务和预算、管理人力资源、联系人管理和项目管理。 本版经过完全校订和修改，包括了许多新的和扩展的数据模型，这些模型包括产品定制、装运和接收、预算背景和雇员资格和表现。另外，书中有新的数据集市设计，包括财务分析、库存管理和装运逻辑。本书适合作为数据建模人员的参考书。 通过本书，您将学会： · 如何定制企业和逻辑数据模型，以满足企业的具体需求 · 如何将逻辑数据模型转换成数据仓库和数据集市 · 如何开发物理数据设计和基于通用数据模型来评估设计

本书是将计算机软件和硬件理论结合讲述的经典教程，内容覆盖计算机导论、体系结构和处理器设计等多门课程。本书的优点是为程序员描述计算机系统的实现细节，通过描述程序是如何映射到系统上。以及程序是如何执行的，使读者更好地理解程序的行为为什么是这样的，以及造成效率低下的原因。 相对于第1版，本版主要是反映了过去十年间硬件技术和编译器的变化，具体更新如下： 对系统的介绍(特别是实际使用部分)做了增加和修改。例如，既保持了原有的针对32位系统的说明， 又增加了对64位系统的描述。 增加了很多关于由算术运算溢出以及缓冲区溢出造成安全漏洞的内容。 更详细讲述了处理器对异常的发现和处理。 描述了基于Intel Corei7处理器的存储器层次结构，还增加了固态硬盘的内容。 强调并发性，增加了关于并发性一般原则的

本书系统而全面地介绍了计算机系统的设计基础、指令机体系结构、流水线和指令级并行技术、层次存储系统与存储设备、互连网络以及多处理器系统等重要内容。对计算机系统结构的论述主要以RISC结构模型机DLX为基础，通过定量分析的方法进行。本书内容丰富全面，既介绍了当今计算机系统结构的研究成果，也引述了有影响的计算机系统设计开发方面的大量实践经验。全书编排层次 合理，叙述由浅人深。各章结尾还附有大量的习题和参考文献。 本书既可以作为高等院校计算机专业高年级学生和研究生学习“计算机系统结构”、“计算机原理”等课程的教科书或参考书，也可供与计算机相关的专业科技人员学习参考。

这是一本将微型计算机原理、汇编语言程序设计和PC机接口通信技术有机整合在一起的著作，可作为高等院校计算机、通信和自动控制专业的教材，也可供工程技术人员参考。

本书从软件设计的角度，全面、系统地介绍了ARM处理器的基本体系结构和软件设计与优化方法。内容包括：ARM处理器基础；ARM/Thumb指令集；C语言与汇编语言程序的设计与优化；基本运算、操作的优化；基于ARM的DSP；异常与中断处理；固件与嵌入式OS；cache与存储器管理；ARMv6体系结构的特点等。全书内容完整，针对各种不同的ARM内核系统结构都有详尽论述，并有大量的例子和源代码。附录给出了完整的ARMv4/v5/Thumb指令的功能、编码、周期定时以及汇编参考。 本书适于从事ARM嵌入式系统教学与研发，或想把其它嵌入式平台的软件移植到ARM平台上去的专业技术人员使用，要求对ARM处理器有一定的了解，并有C语言和汇编语言基础。若在编译原理、操作系统、数字信号处理、计算机体系结构等方面有一定的基础，则效果会更好。本书也可作为嵌入式系统专业方向的本科生

机器学习技术能够解决计算机安全问题，并最终为攻防双方之间的猫鼠游戏画上一个句号吗?或者说这只是炒作?现在你可以深入这一学科，自己回答这个问题了!有了《机器学习与安全(影印版)(英文版)》这本实用指南，你就可以探索如何将机器学习应用于各种安全问题(如入侵检测、恶意软件分类和网络分析)。 机器学习和安全专家克拉伦斯·奇奥与大卫·弗里曼为讨论这两个领域之间的联姻提供了框架，另外还包括一个机器学习算法工具箱，你可以将其应用于一系列安全问题。本书适合于安全工程师和数据科学家。