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《强化学习（第2版）》作为强化学 的深度解剖之作，被业内 为是一本强化学习基础理论的经典著作。它从强化学习的基本思想出发，深入浅出又严谨细致地介绍了马尔可夫决策过程、蒙特卡洛方法、时序差分方法、同轨离轨策略等强化学习的基本概念和方法，并以大量的实例帮助读者理解强化学习的问题建模过程以及核心的算法细节。《强化学习（第2版）》适合所有对强化学习感兴趣的读者阅读、收藏。

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本书为斯蒂芬·沃尔弗拉姆的随笔集，汇集了其过去十余年不同场合的文章、讲稿等，以计算思维范式为中心，讲述了沃尔弗拉姆在科学、技术、艺术、哲学、商业等多个领域的思想探索与实践。从为电影《降临》提供科学咨询、解决人工智能道德规范问题、寻找一个不寻常的多面体的来源、与外星人交流，到建立Mathematica 和Wolfram|Alpha，再到寻找物理学的基本理论和探索π，本书捕捉到了计算世界伟大先驱之一的感染力和好奇心，向读者展示了计算思维在当代科技发展中的无限可能。本书适合所有对科技史、科学哲学感兴趣，对开阔视野、提升认知与思考能力有需求的读者阅读。

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深度学习在推荐系统领域掀起了一场技术革命，本书从深度学习推荐模型、Embedding技术、推荐系统工程实现、模型评估体系、业界前沿实践等几个方面介绍了这场技术革命中的主流技术要点。《深度学习推荐系统》

本书第1章从工业机器人坐标系概念入手，介绍了机器人TCP、工件坐标系的计算原理与ABB工业机器人坐标系指令/函数的使用；第2章介绍了工业机器人D-H模型及ABB工业机器人正向运动学的计算，帮助读者从理论层面了解工业机器人的运动机理；第3章详细介绍了ABB工业机器人编程（RAPID）的内核与应用技巧，以帮助读者深入了解ABB工业机器人的相关指令；第4～13章就ABB工业机器人的进阶应用功能做了介绍与实例讲解，其中包括MultiMove（多机协同）、RobotStudio在线编程、RobotStudio数字孪生、RobotLoad负载测试软件、ModBus/TCP、弧焊、力控、外轴/变位机配置与Standalone控制柜（Gantry机器人）、RobotWare 6控制系统中文交互、基于视觉的输送链跟踪等； 4章介绍了ABB工业机器人 推出的Omnicore机器人控制系统与RobotWare 6控制系统的异同，并针对Robot Web Service 2.0、Omnicore自定义App等新功能做

本书全面叙述了蒙特卡罗方法，包括序贯蒙特卡罗方法、马尔可夫链蒙特卡罗方法基础、Metropolis算法及其变体、吉布斯采样器及其变体、聚类采样方法、马尔可夫链蒙特卡罗的收敛性分析、数据驱动的马尔可夫链蒙特卡罗方法、哈密顿和朗之万蒙特卡罗方法、随机梯度学习和可视化能级图等。为了便于学习，每章都包含了不同领域的代表性应用实例。本书旨在统计学和计算机科学之间架起一座桥梁以弥合它们之间的鸿沟，以便将其应用于计算机视觉、计算机图形学、机器学习、机器人学、人工智能等领域解决 广泛的问题，同时使这些领域的科学家和工程师们 容易地利用蒙特卡罗方法加强他们的研究。

《机器学习·深度学习图像识别从基础到案例实战》一书用大量的图形图像，结合Python代码介绍了人工智能领域图像识别的相关知识。全书共3部分，其中 部分介绍了基础知识及相关工具如Python、Jupyter Nobebook和NumPy、Matplotlib等软件库的使用方法；第2部分主要借助TensorFlow、PyTorch、Keras、Chainer、scikit-learn等工具实现了16个不同层次的图像识别案例，如Iris数据集分类、手写数字识别、人物检测等，助力提升读者实战水平；第3部分介绍了基于Python的面向对象编程知识和如何用Python建立Web服务器。本书浅显易懂，特别适合作为大中专院校相关专业的参考书，也适合想通过Python系统学习机器学习和深度学习、用Python进行图像识别的入门参考书。

地球的公转，使得我们有了季节的往复；地球的自转，使得我们有了昼夜的交替。在每一个晨昏、昼夜、旦夕、早晚，在每一次阴晴，每一轮朔望，在每一个朝朝暮暮，在每一个春宵夏晌，在一日、一旬、一月的光阴流转中，我

这是一本介绍 系统前沿技术的技术书。本书前几章着重介绍深度学习排序模型的技术演化趋势，然后依次介绍 系统其他模块的技术细节和工程实现，通过业界前沿的 系统实例将所有知识融会贯通。本书着重讨论的是 系统相关的经典和前沿技术内容，尤其是深度学习在 系统业界的应用。

本书深入阐述了大语言模型的基本概念和算法、研究前沿以及应用，涵盖大语言模型的广泛主题，从基础到前沿，从方法到应用，涉及从方法论到应用场景方方面面的内容。首先，本书介绍了人工智能领域的进展和趋势；其次，探讨了语言模型的基本概念和架构、Transformer、预训练目标和解码策略、上下文学习和轻量级微调、稀疏专家模型、检索增强型语言模型、对齐语言模型与人类偏好、减少偏见和有害性以及视觉语言模型等内容； ，讨论了语言模型对环境的影响。本书内容全面、系统性强，适合高年级本科生和研究生、博士后研究人员、讲师以及行业从业者阅读与参考。

图神经网络（GNN）是基于深度学习的图数据处理方法，因其的性能而受到广泛关注。本书全面介绍了GNN的基本概念、具体模型和实际应用。书中首先概述数学基础和神经网络以及图神经网络的基本概念，接着介绍不同种类的GNN，包括卷积图神经网络、循环图神经网络、图注意力网络、图残差网络，以及几个通用框架。此外，本书还介绍了GNN在结构化场景、非结构化场景和其他场景中的应用。读完本书，你将对GNN的成果和发展方向有较为透彻的认识。

新一代人工智能是引领科技革命和产业变革的战略性技术，具有很强的溢出带动性。《新一代人工智能基础与应用研究》主编为潘云鹤院士，编委为人工智能领域的权威专家，代表了我国人工智能领域研究的ding尖水平。图书展示了我国重点布局的人工智能研究领域的前沿原创成果，旨在服务国家信息化重大发展战略，有效保障国家发展安全，具有战略性和指导性，能为我国人工智能的发展提供咨询参考。