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。

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。

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。

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。

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。

情感是人类特有的一种思维方式，如果机器具备了情感，是不是就可以取代人类？ 在《情感机器(人类思维与人工智能的未来)(精)/机器人与人工智能书系》中，人工智能之父马文·明斯基有力地论证了：情感、直觉和情绪并不是与众不同的东西，而只是一种人类特有的思维方式。也同时揭示了为什么人类思维有时需要理性推理,而有时又会转向情感的奥秘。通过对人类思维方式建模,他为我们剖析了人类思维的本质，为大众提供了一幅创建能理解、会思考、具备人类意识、常识性思考能力，乃至自我观念的情感机器的路线图。

本书共分9章，主要内容有：第1章总结机器学习项目的推进流程。第2章介绍机器学习的主要功能和各种算法。第3章以垃圾邮件判别为例，介绍对学习完成后的预测模型进行离线评价的方法。第4章梳理在计算机系统里集成机器学习功能的模式，同时介绍机器学习基础的日志设计。第5章介绍机器学习分类任务里的正确答案数据的获取方法。第6章介绍用于验证实施方案是否真正有效的统计鉴定、因果推理，以及A/B试验等方法。第3章是预测模型的离线验证，本章则介绍实施过程中的实时验证。第7章以电影推荐为例，学习推荐预测系统的开发实现案例。第8章阐述搜索式分析过程及分析报告，结合在第1章的机器学习流程中出现的 不执行机器学习的例子 ，介绍如何整理实际分析结果的相关心得。第9章采用所谓Uplift Modeling方法学习更有效的营销方法。

本书涵盖以下主题： 用泰坦尼克号数据集讲解分类。 清洗数据和处理缺失数据。 探索数据分析。 数据预处理的常用方法。 选择对模型有用的特征。 模型选择。 度量标准和分类评估。 多种回归分析技术。 评估回归结果的度量标准。 聚类算法。 降维技术。 scikit-learn流水线。

学习成功机器学习项目的*实践。 使用Azure完成自动机器学习。 理解分类和回归，以及模型可解释性和透明性等概念。 了解如何在其他环境中使用Automated ML，如Azure Databricks、ML.NET和SQL Server。 探索推动机器学习大众化的工具。

情感是人类特有的一种思维方式，如果机器具备了情感，是不是就可以取代人类？ 在《情感机器(人类思维与人工智能的未来)(精)/机器人与人工智能书系》中，人工智能之父马文·明斯基有力地论证了：情感、直觉和情绪并不是与众不同的东西，而只是一种人类特有的思维方式。也同时揭示了为什么人类思维有时需要理性推理,而有时又会转向情感的奥秘。通过对人类思维方式建模,他为我们剖析了人类思维的本质，为大众提供了一幅创建能理解、会思考、具备人类意识、常识性思考能力，乃至自我观念的情感机器的路线图。

群智能优化技术是在自然群体基础上通过个体协作实现复杂系统优化的一种智能优化技术。智能物流系统作为智能制造系统的重要支撑，通过群智能优化方法可以有效解决复杂物流优化问题，提升问题优化效率、降低计算成本，提高对问题的响应效率。本书得到了国家自然科学基金面上项目 基于移动智能体调度的混杂工业无线传感器网络抗毁性研究 （编号：61571336）和青年科学基金项目 面向多移动智能物流资源调度的动态渐进群集智能优化方法研究 （编号：61603280）等项目的资助。在此背景下，开展了关于智能制造发展背景下若干复杂物流系统优化问题的系统研究和实践。本书详细介绍了目前群智能优化技术的原理、基于自适应和社会网络的算法性能提升方法，以及群智能优化算法在自动化立体仓库货位优化、冷链配送车辆路径优化、云物流下基于协同库存的集

本书的主要内容有： ■快速检测异常现象，包括违规操作、欺诈和即将发生的系统故障。 ■通过从计算机二进制文件中提取的有用信息进行恶意软件分析。 ■通过从数据集中查找模式来发现网络中的攻击者。 ■检测攻击者是如何利用面向消费者的网站和应用程序功能的。 ■将机器学习算法从实验室转换到生产实践中。 ■了解攻击者对机器学习解决方案的威胁。 如果你工作在安全领域并且希望使用机器学习来改进你的系统，这本书是为你准备的。如果你已经学习过机器学习，现在想用它来解决安全问题，这本书也是为你准备的。 我们假设你有一些基本的统计学知识，在*次阅读本书时可以跳过大多数复杂的数学内容，而不会失去概念。我们还假设你熟悉一种编程语言。我们的示例是用Python 语言写的，我们还提供了对所需Python包的引用来实现我们讨论的概