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共 14 条
算法设计与优化
《算法设计与优化》包括算法设计与优化的基本概念、基本结构、基本算法三大部分，共10章。第一部分是线性表、栈、队列、树、图这些基本的数据结构，讲解这些数据结构的物理结构、逻辑结构及基本操作。第二部分是查找、排序、复杂算法介绍，分析各种算法的优劣。第三部分是分类算法、聚类算法介绍，讲解数据挖掘中的经典算法。《算法设计与优化》各章节内容相对独立，以便针对不同专业和不同层次的需求组织授课内容，同时便于读者根据实际需要选择相关内容进行学习。《算法设计与优化》还可供从事计算机应用工作的工程技术人员和编程爱好者参考。 《算法设计与优化》采用类C语言描述各种算法，深入分析每种算法，内容全面，缜密严格，适合作为计算机相关专业本科生的数据结构课程、研究生算法分析课程和数据挖掘课程教材。
并行算法设计与性能优化
2人今日阅读 推荐值 60.8%
并行计算领域著名专家撰写，百度深度学习研究院“杰出科学家”吴韧鼎力推荐。结合大量示例和伪代码，全面讲解通过并行算法设计实现单核/多核代码、GPU和处理器的性能优化与并行化秘技，并首次提出实现复杂度的全新度量标准。
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智能优化算法——基于生物行为模型的案例分析与设计
本书从生物建模机理、算法设计和工程应用层面针对典型的生物觅食行为启发式计算方法进行研究,取得了具有创新性和应用价值的成果,所提出的改进策略和优化方法对于拓展相关领域的研究、指导实际应用都将具有一定的借鉴意义,可为从事相关智能优化方法研究的科研工作者提供可借鉴的理论指导。
大模型驱动的具身智能：架构、设计与实现
15人今日阅读
内容简介 大模型赋能，重新定义智能机器人的未来。 本书是一部讲解如何用大模型驱动具身智能的权威指南，系统揭示了从底层架构到实战部署的完整技术路径。作者团队融合多年一线研发经验，深入讲解如何在多模态环境中，实现智能机器人的任务理解、动作控制、记忆建构与仿真协同。本书不仅提供扎实的理论基础，更通过丰富的行业案例与系统性的方法论，帮助读者构建面向未来的具身智能系统。 通过阅读本书，你将获得： （1）全面理解大模型如何赋能具身智能。揭示大型语言模型在感知-决策-执行链条中的核心作用，理清从感知到行为的智能演化路径。 （2）掌握任务规划与动作控制核心技术。深度解析任务分解、动作生成、空间约束与控制策略，覆盖从高层意图到低层执行的全链路建模方法。 （3）构建具身智能的记忆与反思机制。学习如何实现任务记忆、动态规划与自我优化机制，提升机器人在复杂环境中的自适应能力。 （4）搭建可复用的开发与仿真框架。熟练运用 ROS、MoveIt、Gazebo 等核心中间件与仿真平台，助力系统开发与快速迭代。 无论你是正在开发具身智能系统的工程师；投身人工智能前沿的科研人员；关注智能机器人产业落地的技术管理者或产品决策者；本书都将成为你不可或缺的参考读物，引领你从理念到落地，真正掌握大模型时代的具身智能开发的核心技术，让你在这场技术革新中把握先机。
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制造业大模型的构建与实践
2人今日阅读
在智能制造和数字化转型的背景下，这是一本讲解大模型融合制造业应用的实战指南。由上市企业的智能化负责人，基于实际项目落地经验撰写。 本书主要内容如下： （1）基础篇 首先，探讨大模型在制造业中的应用与价值，使读者对二者的关联建立基本认知。然后，介绍大模型的发展历程、核心概念和 Transformer 架构原理。之后，深入讨论大模型构建路径，包括数据处理、分词、词嵌入和训练等关键步骤。同时，指出预训练模型的局限性，并提出相应的优化策略，如指令微调和混合专家模型。此外，本篇还涉及多模态大模型与 AIGC技术，以及提升大模型性能和安全性的提示词工程。 （2）应用篇 首先，介绍大模型技术在制造业企业中的应用方法，包括 8 种适用情形、垂直领域微调技术和 RAG（检索增强生成）技术。然后，围绕 AI Agent，介绍其内部原理、应用案例、与 RPA（机器人流程自动化）的关系以及实战工具 LangChain的使用方法。接着，详细介绍大模型的云端和边缘部署方案、大模型压缩的常用技术（如蒸馏、量化、剪枝等）以及软硬件适配策略。并且，通过两个实践案例，展示了大模型在工业制造、设备运维等领域的具体应用，涉及智能排产、生产工艺优化、预测性维护等关键知识。最后，综合全书内容，对大模型的技术与应用进行梳理和总结，并且对其未来发展趋势进行深入思考和展望。
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新质生产力与中国式现代化
1人今日阅读
本书围绕中国式现代化，分析了加快新质生产力与推进中国式现代化的理论逻辑和实践要求。本书首先深入分析新质生产力和中国式现代化的历史逻辑、理论逻辑和实践路径，提出发展新质生产力助推中国式现代化的重点任务；然后围绕人工智能、数据要素、新型工业化、共同富裕等主题，阐述新质生产力发展如何助力中国式现代化，包括理论层面的分析和实践路径设计；最后围绕深化改革主题，阐述如何构建与新质生产力相适应的生产关系，重点包括平台经济高质量发展、政府治理现代化等的理论分析和实践路径。
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人工智能云平台：原理、设计与应用
本书以实践为导向，深入浅出，从人工智能技术、机器学习框架和微服务等概念讲起，对主流的人工智能云平台产品进行剖析和比较，对从训练学习到服务封装再到模型发布应用的全过程进行介绍，并对人工智能云平台技术栈涉及的云计算、集群管理、任务调度、共享存储等技术进行了详细讲解，以提高研发人员对人工智能全生产流程的理解。书中结合以上技术知识，以目前较为主流的开源人工智能集群管理云平台为例，对相关工程案例进行了深入讲解，帮助读者加深对知识点的理解和掌握。 本书适合有一定机器学习基础和大数据基础的学生、研发人员或希望进入人工智能云平台领域的读者阅读和学习。同时，也希望本书能帮助更多人在人工智能时代找到自己的方向和定位。
人工智能简史：机器觉醒百年启示录
本书详细回顾了人工智能的发展历程，从早期的基础理论与思想，到如今的技术突破与应用实践，探索了人工智能技术如何从学术研究走向商业化、普及化的过程。 全书分为8章，首先通过分析人工智能的起源、符号主义的崛起及其瓶颈，深入阐述了AI技术如何逐渐从单一任务的工具转向具备多任务处理能力的智能系统。随后聚焦于从专家系统到深度学习的技术革新，特别是在医疗、金融和自动驾驶等行业的应用，使得人工智能在多领域取得了显著的突破。随后转向国际竞争与全球治理问题，讨论了AI技术在全球范围内的战略意义和伦理挑战。美国与中国的AI发展竞争，以及跨国公司在推动技术创新中的核心作用，展现了全球科技格局的深刻变化。此外，书中还深入分析了大规模预训练模型如GPT系列及生成对抗网络（GAN）的技术突破，揭示了人工智能在创意产业、艺术创作等新兴领域的深远影响。 本书为读者提供了对人工智能历史、发展与未来的全景式理解，不仅回顾了技术的进步，还分析了AI带来的伦理、法律及社会挑战，提出了如何在推动技术创新的同时实现全球合作与道德规范的策略。通过对不同领域的具体案例分析，书中全面呈现了AI技术的广泛应用前景及潜在风险。
C高级编程：基于模块化设计思想的C语言开发
本书以C语言开发中会常用到的工具、配套库的开发为依托，从C语言工程实践的角度讲解了这些库的开发方法，充分展现了C语言的模块化设计思想。不仅能让读者掌握模块化的工程开发方法，而且还能收获各种常用工具和库的开发方法和源代码，这是目前所有C语言图书都不具备的。 全书包含如下工具、库和模块：头文件与虚拟模块、测试与日志模块、存储与文件资源管理、集合－数据的基本组织形式、管道或加工模块、工程文件组织管理、结构化数据结构、代码自动生成、参数配置模块、模块的同步、位操作、有限状态机系统的设计等。 每一章都包含如下4个部分： 1.模块化思想：对每个工具、库的模块化思想进行分析 2.实现代码：通过代码示例来分析很阐述 3.工具：具体涉及哪些工具和库 4.C语言知识点：对这些工具和库中涉及的重要C语言知识点进行深入分析和阐述
智能计算系统
目标是培养学生对智能计算完整软硬件技术栈（包括基础智能算法、智能计算编程框架、智能计算编程语言、智能芯片体系结构等）融会贯通的理解，成为智能计算系统（子系统）的设计者和开发者。
大数据：引爆新的价值点
大数据是“互联网+”浪潮下的重要产物，也是推进“互联网+”战略的关键技术。本书分为四个篇章，10个章节，搜集了来自互联网企业、运营商、旅游、交通、电力、税务多个领域的真实案例，通过理论概念和应用案例相结合的方式逐步展开。从认识大数据的概念及其特征出发；定义大数据的经济资源属性，所涉及的隐私博弈和开放共享成为大数据发展的关键瓶颈；从实际应用中发现大数据的价值，不仅存在于产业经济中，还存在于社会政务中。
智能机器人技术：安保、巡逻、处置类警用机器人研究实践
警用机器人及其系统是大数据、云计算、人工智能、物联网等新技术的融合应用，是“云-网-端”架构理念在公安领域落地的装备形态。本书围绕智能机器人关键技术，讲述了警用机器人实战应用技术，如安保机器人关键技术、巡逻机器人关键技术、处置机器人关键技术以及警用机器人指挥控制技术。本书可供从事机器人教学和科研的人员阅读参考。
软件定义安全：SDN/NFV新型网络的安全揭秘
SDN从技术到市场仍处于成熟期的“前夜”，而SDN安全的研究和开发更是处于茁壮成长的婴儿期，在很多方面尚未达成共识，标准化和商业化也还比较薄弱。然而，SDN引领未来网络发展的势头毋庸置疑，SDN安全更是面临着各种新兴网络的安全挑战。网络的虚拟化与隔离、入侵与泄露的防范、攻击的抵御与缓解，特别是安全策略的动态有效管理，从架构到算法、从理论到实践、从学术到产业，都还有很大的研发空间。虽然本书只是SDN安全技术的一个阶段性总结，但我相信它会成为业界向新的技术前沿发起冲击的“加油站”，为SDN安全的蓬勃发展起到推动作用。
人工智能通识基础
4人今日阅读
本书创新性地构建了五大知识模块：经典人工智能基础、现代人工智能基础、人工智能前沿基础、人工智能交叉应用基础，以及人工智能初级编程基础。内容体系完整覆盖了人工智能的核心原理与方法论、机器学习关键技术、计算机视觉与语音处理、多智能体系统与具身智能、大模型技术等前沿领域，并深入探讨了人工智能在科学智能、文科智能、产业智能化、启发式人工智能等跨学科应用场景，以及人工智能伦理等社会性议题。作为面向高等院校的通识教材，本书致力于培养学生的跨学科思维和创新能力，使其能够在各自的专业领域有效运用人工智能技术。本书内容的设计充分考虑了不同学科背景学习者的需求，建议采用差异化教学策略：对于文科专业学生，可着重关注人工智能与社会发展、伦理规范、人机交互等应用层面的内容；理科专业的学生可深入钻研算法原理、数学模型等理论基础；工科专业的学生则可侧重工程实践，重点学习系统开发、架构设计和性能优化等实用技能。
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TD-SCDMA/HSPA无线网络优化原理与实践
本书共14章，是对TD-SCDMA/HSPA无线网络优化的基本概述，包括射频优化、链路层ARQ优化、TCP层优化、应用层协议分析、HSDPA/HSUPA分层优化、典型接入、切换信令流程分析、室内分布及特殊场景优化等。本书基于分层优化的思想，从物理层、链路层、RRC层、TCP层、应用层的角度分析TD-SCDMA数据业务网络优化，并列举大量有针对性的案例。
面向对象分析与设计
本书系统讲解了面向对象方法的基本概念，统一建模语言的概念、结构和建模方法，对象约束语言（OCL）基础知识和使用方法，还详细介绍了业务建模方面的基础知识，包括业务、业务规则、业务模型及其构成要素的概念以及业务建模的方法。本书详细介绍了各种标准UML模型的概念、构成元素、使用规则和建模方法，这些标准模型包括：用例模型、类图模型、顺序图、通信图、状态图、活动图、构件图和部署图等。同时，还概要介绍了UML2.0中新增加的一些模型及其建模方法，如复合结构图、交互概览图和时序图等模型。本书还介绍了设计模式的基础知识和基本理论，概要介绍了每种设计模式的定义、结构、适用情形和主要特点。最后，本书还提供了若干带有全部实现的软件设计案例，能够更加直观、有效地帮助读者理解面向对象方法中的各种抽象概念、设计原则、建模方法和建模过程。本书适合作为高等院校软件工程及相关专业的本科生或研究生教材，也可以作为从事软件开发工作和学习面向对象方法的读者的参考资料。
科学之友（2024年第12期）
《科学之友》是由山西省科学技术协会主管、山西科技新闻出版传媒集团主办的综合性科普期刊。创刊于1980年,以“弘扬科学精神、普及科学知识、倡导大众热爱科学”为办刊宗旨。 创刊40多年来,办刊态度严谨,善于创新,特色突出。用专业发声,以内容取胜,杂志在企业及人物采访、选题策划、非遗宣传、创意设计等方面优势明显,并积极探索新媒体融合路径,是一本为科技创新鼓劲的新型科普类期刊！