社会科学(CSS)领域。文本详细描述了四个关键的方法，自动社会信息提取，社会网络分析，社会复杂性理论和社会模拟建模。第二版增加了许多问题和练习来强化、巩固、测试已经学习的内容，通过解决问题加深理解，并实践编写代码来实现想法。主题和特点:包含一千多个问题和练习，以及一个缩略词列表和词汇表;研究计算机和社会系统之间的异同;介绍了自动化信息提取的;探讨CSS中社会复杂性的度量、科学规律和生成理论;回顾社会模拟的方法论，涵盖变量模型和面向对象模型。

面对巨大的市场机遇，许多企业虽然意识到布局AIGC的重要性，但仍对于如何切入这一赛道、如何将AIGC与自身业务有效结合感到迷茫。本书针对企业的这些需求，对AIGC进行了深入剖析。 本书详细解读了AIGC的概念、大模型技术、产业态势以及当前的竞争格局，帮助读者深入了解AIGC的底层技术、发展现状以及企业布局情况，进而抓住其中的发展机遇。同时，本书还对AIGC在多个领域的应用进行了全面讲解，包括数据服务、线上社交、文化娱乐等方面。通过不同方面的讲解，本书不仅揭示了AIGC对各领域的深刻影响，还分析了可能的切入点和典型案例，使得内容既丰富又具有极强的指导性。

本书紧跟当下AI风口，从AI指令学习出发，详细阐述了什么是AI指令、AI指令的重要性、AI指令的模板、怎么拆解AI指令、怎么创作AI指令，以及怎么让AI指令帮助自己变现、提升工作效率等。书里既有浅显易懂的理论阐述，又有详细的案例拆解，可以让你一看就懂，一学就会，轻轻松松掌握AI使用技能，解决90%的工作、学习和生活难题。 无指令，不AI ，本书从AI的底层逻辑，讲到指令的方法论实操，是一本极具系统化、实操性强的AI指令宝典。

本书系统阐述了DeepSeek大模型架构、部署及应用实战的相关内容。从人工智能和大模型的基础理论出发，深入剖析了DeepSeek的底层技术，如Transformer架构、混合专家、动态任务分配、稀疏激活及归一化等关键技术，并详细介绍了模型训练、优化和推理的前沿方法。书中不仅展示了DeepSeek在多模态模型和推理系统中的技术优势，还提供了丰富的实战案例，涵盖了从本地部署到云端应用，再到与办公软件、开发工具和Web交互系统的无缝集成。通过理论解析与实践演示，读者将获得从模型设计到实际应用全流程的详细指导。本书非常适合人工智能领域的技术开发者、系统架构师，以及初探大模型应用的爱好者学习，也可用作高等院校相关专业的教材及参考书。

了解当前和未来的技术研究，这些技术支撑着自动化技术日益增长的能力，以及它们对未来工作世界的影响。 自动化和机器人技术的快速发展经常在贸易和一般媒体上报道，通常依靠可怕的标题，如 工作岗位被机器人抢走 。当然，工作将随着更智能、更快的自动化工人的出现而改变;然而，这些变化的范围和规模仍然未知。自动化似乎已经出现了，但我们只是处于早期阶段。 自动化与协作机器人探索了当前研究项目的成果，这些项目正在改善自动化世界的构建模块。对协同机器人(cobotics)的研究是将数字、音频和视觉数据相结合，从而在协同机器人及其人类合作者之间产生共同的观点。网络边缘的低功耗机器学习可以为协同机器人或其操作提供决策。本书涵盖的主题包括: 机器人过程自动化，聊天机器人，以及它们在不久的将来的影响 自动化的大肆宣传和头条新

本书通过深入浅出的方式带领读者探索人工智能的世界。书中首先介绍了人工智能的基本概念、应用场景以及发展历程。并对神经网络、遗传算法、蒙特卡罗法、自然语言处理等人工智能技术的原理和应用场景进行了分析，并探讨了人工智能的未来发展趋势以及机遇与挑战。

在人工智能的热潮中，也许我们一直过度关注技术的工具性，而忽视了技术的生存性。技术作为一种人类改变世界和分析世界的方法，也逐渐影响着人类对自我的认知。通过统计数据、数字模拟，人类增加了对世界的了解和控制，同时也增加了对技术的怀疑和不确定。特朗普的竞选团队曾充分利用人类对数据的怀疑进行公关。真实和虚构的分界在逐渐溶解。这一点在深伪技术中得到最好的体现。真实的数据被窃取，并用于捏造数字空间中的假象，用户开始相信假象。如果我们不立刻开始反思数字虚拟中蕴含的本质性权力，后果将是灾难性的。

未来赢家是那些利用机器的力量获得优势的人。工作场所的主导是人还是机器？ 在自动化这场游戏中，机器是助人完成任务，还是取代人类岗位？ 我们将如何以共生方式与机器一起工作？ 世界公司又是如何在这种非常特殊的关系中蓬勃发展的？ 《共生：4.0时代的人机关系》使用不同的全球化组织的案例，探讨了机构、公司、个人和教育提供者将如何在发展变化过程中与新技术无缝集成，为智能自动化、人工智能和机器人技术驱动的未来描绘了图景。

《感知机器》深入剖析了传感技术对我们的感知、体验和行为所产生的影响。书中描述了 感知自我 的兴起，并深入研究了传感器技术在音乐、游戏、艺术环境、驾驶甚至饮食领域的应用。本书不仅关注这些机器想从我们这里获取什么，更关注我们想从它们那里获取什么--新的感觉、神秘的刺激以及让我们从日常工作中解脱出来的魔力。本书不仅适合对科技和艺术感兴趣的读者，也为关注科技对人类生活的影响的人提供了重要的启发和洞见。

人工智能和机器学习受数据驱动的趋势日益明显。仿真技术不仅强大，而且魅力无穷，有望释放两者的全部潜能。本书的主要内容有：用Unity引擎和仿真技术，解决机器学习和人工智能问题。用游戏引擎合成图像训模。创建仿真环境，训练强化学习和模仿学习模型。采用PPO等高效通用算法解决基于仿真的机器学习问题。用不同方法训练多种机器学习模型。用PyTorch、Unity ML-Agents和Perception工具集，打通机器学习工具和业界标准游戏开发工具。

随着经济水平和科学技术的不断提高，在工业制造的各行各业中逐渐使用机器视觉技术取代人工，提高生产效率并保证产品质量。由于机器视觉所具有的高效率和高精度优势，以及现代工厂对产品质量记录及可追溯性的需求，机器视觉的发展已经成为一个必然趋势，是人工智能产业中不可或缺的重要一环。本书从基础、认知、入门、进阶和实战五大模块，结合18个相应的任务，以任务实操的形式，由浅入深详细展示了机器视觉的多项功能。每个任务都设置了任务背景、能力目标、知识准备、任务实操、相关知识、思考与练习环节，实操流程清晰细致，读者能够跟着流程进行实操。具有操作性强、实用性强等特点。

学习如何在生产环境部署深度学习模型。 研究多家领先公司的PyTorch用例。 学习如何对图像应用迁移学习。 使用Wikipedia上训练的一个模型应用前沿的NLP技术。 使用PyTorch的torchaudio库用一个基于卷积的模型完成音频分类。 使用TensorBoard和火焰图调试PyTorch模型。 用Docker容器和Google Cloud上运行的Kubernetes集群在生产环境中部署PyTorch应用。