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本书将帮助读者：学习如何理解因果推断的基本概念。将业务问题定义为因果推断问题。理解偏差如何干扰因果推断。学习因果效应如何能够因人而异。将相同客户不同时间的观测用于因果推断。在随机化不可行的时候利用地理和回溯实验。检验非遵从性偏差和效应稀释。

用监督学习回归模型开发算法交易策略和衍生品定价模型。 用监督学习分类模型预测信货违约概率，检测欺诈行为。 用降维技术解决投资组合管理和收益率曲线构造问题。 为实现交易策略和管理投资组合，用降维和聚类技术寻找相似资产。 用强化学习模型和技术开发交易策略、衍生品对冲策略，管理投资组合。 用NLTK和scikit-learn等Python库解决金融领域自然语言处理问题。

[内容简介]《为机器立心》每每站在 命运的十字路口，我们总会听到来自历史的叩问。无论是“李约瑟难题”“钱学森之问”“杨振宁三问”，还是 的人工智能“中国之问”，都考验着我们 战略方向的确立和科学家的使命感。要交出一份满意的答卷，就要走出一条属于我们自己的路，一条底层逻辑自主可控的创新之路，走人工智能与人类价值观对齐的创新之路，走不随大流、坚信人工智能的“中国时代”必将到来的创新之路。 《为机器立心》的主题是迈向通用人工智能的中国路线，让AI不再缺“心”，点亮人工智能的“中国时刻”。在书中，朱松纯教授解答了什么是通用人工智能、如何认清智能的本质、如何为人工智能找到统一理论与认知架构，进而为机器立“心”等重要问题。全书共分为两大部分。 部分“厘清通用人工智能的3大关键迷思”：ChatGPT等大模型

本书的主要内容有：了解机器学习术语背后的数学知识。探究机器学习和神经网络的基础。管理网络加深过程出现的问题。搭建神经网络，分析复杂图像。用自编码器高效降维。深入序列分析，用其研究语言。探讨复杂机器学习模型的解释方法。收获生成建模的理论和实用知识。理解强化学习的基础。

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1.《AI办公新动能:DeepSeek 智能应用实践指南（案例版）》 是一部聚焦于办公效率提升与AI技术深度融合的实用手册，以 案例 为显著特色。全书共11章，第1章至第5章聚焦于DeepSeek的基础应用与借助其提升效率的技巧，从介绍DeepSeek模型及其与其他AI工具的结合应用，到构建与其独特的沟通方式，再到借助其优化工作思维；第6章至第8章深入探讨DeepSeek与Word、PPT和Excel等常用办公软件的结合应用；第9章和第10章聚焦于AI技术在办公中的创新应用，如图片生成和视频生成，详细介绍DeepSeek与豆包、通义万相、即梦 AI 等工具的组合应用。第11章为综合案例实战，涵盖DeepSeek在助力高效会议纪要与邮件沟通、赋能商业文案创意与优化、打造优质产品介绍视频、精准优化简历、辅助股票分析等办公场景中的应用，帮助读者融会贯通，实现办公效率的全面提升。 本书以50个精心挑选

本书共8章，用神经元学理论写出神经系统各部的解剖生理及病损时所产生的症状、体征和综合征。撰写的每个章节都有许多新知识、新内容，把一些很复杂的问题写得简明易懂。这本有特色的神经疾病定位诊学著作可供医科大学生、实习医师及从事神经内外科专业的住院医师们阅读，也可供普能内科医师遇有与神经系统相关问题时学习参考。本书内容丰富全面，文字简练流畅，图解清晰美观，理论研究方面也有许多验可取，是神经病学中的一本名著，神经内外科专业医师可作为主要读物，一般医师可作为参考用书。

《人工智能导论》主要讲述人工智能问题求解方法的一般性原理和基本思想，并简要介绍人工智能语言，知识表示方法以及几个应用领域中所涉及的人工智能问题。全书共十章，前五章是人工智能基本原理和方法的论述，后五章是人工智能技术应用中涉及的几个主要问题。

人工智能的兴起，将对人类社会产生广泛而深刻的影响，法律也不会置身事外。近年来，人工智能在法律领域的运用备受关注，法律人工智能的影响日益深广。《法律人工智能导论》一书充分运用 手资料，通过外国的法律人工智能、中国的法律人工智能、法律人工智能的原理、法律人工智能的影响4编18章的篇幅，全面介绍了法律人工智能发展的历史脉络、现实状况和未来前景，为读者提供了一份完整的、值得信赖的法律人工智能指南。 本书由姜伟主编，江溯、邹邵坤副主编，北京大学、清华大学、中国人民大学、 大学、中国政法大学、四川大学、西南政法大学等院校从事法律人工智能研究的青年专家，法律科技公司的计算机专家，法律AI研发管理的专业人士共同编写。

本书是作者在自然计算领域中协同进化计算和多智能体研究方向上近几年研究成果的总结。在总结目前外该研究方向发展现状的基础上，本书着重介绍作者在这一方向的研究成果，主要包括：组织协同进化算法，协同进化多目标优化算法，智能体进化算法，宏智能体进化模型的构造、实现及其在大规模数据分类问题、SAT问题、VLSI布图规划问题、数值优化问题、组合优化问题、约束满足问题、约束布局优化问题、时延受限组播路由问题等领域中的应用。本书算法理论与应用实践并重，不但为相关协同进化计算和多智能体的研究者提供研究方法以资借鉴，而且更重要的是为计算智能的应用提供新的思路和方法。

本书主要为读者指出人工智能领域的知识架构、学习路线、在线课程、学习工具和网站， 地为读者学习人工智能提供指引。具体章节内容，见附后目录。