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人工智能线性代数基础 |
本书系统地探讨了线性代数在人工智能领域中的广泛应用，从理论基础到实战技术，内容全面且深入。全书共12章，涵盖线性代数基础、矩阵运算与线性方程组、特征值与特征向量、奇异值分解、向量空间与正交化等基础知识，并延伸至强化学习、自然语言处理、计算机视觉和推荐系统等前沿应用场景。通过理论讲解、模型分析和代码实践，深入剖析线性代数在算法建模、性能优化和结果解释中的关键作用。本书配有丰富的案例分析、课后练习及可视化示例，适合人工智能从业者、研究人员及相关领域学生学习和参考，为迈向更高水平的人工智能研究与开发奠定坚实基础。 |
薛栋, 段兆阳, 王圣强著 |
北京大学出版社 |
TP18 |
169 |
0 |
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人工智能微积分基础 |
微积分是人工智能和机器学习的核心数学工具，本指南通过理论与实践结合的方式，全面解析其在现代科学、工程和AI中的广泛应用。全书系统地介绍了13个关键主题，从微积分基础到强化学习，每章均配以Python实例，帮助读者理解并应用这些概念。本书特别强调了微积分在机器学习算法优化、神经网络构建及自然语言处理等领域的实际应用，适合人工智能从业者深入学习和实践。 |
王圣强 ... [等] 著 |
北京大学出版社 |
TP18 |
159 |
0 |
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图解大模型:生成式AI原理与实战 |
全书分为三部分，依次介绍语言模型的原理、应用及优化。第一部分“理解语言模型”（第1-3章），解析语言模型的核心概念，包括词元、嵌入及Transformer架构，帮助读者建立基础认知。第二部分“使用预训练语言模型”（第4-9章），介绍如何使用大模型进行文本分类、聚类、语义搜索、文本生成及多模态扩展，提升模型的应用能力。第三部分“训练和微调语言模型”（第10-12章），探讨大模型的训练与微调方法，包括嵌入模型的构建、分类任务的优化及生成模型的微调，以适应特定需求。 |
(沙特) 杰伊·阿拉马尔, (荷) 马尔滕·格鲁滕多斯特著 |
人民邮电出版社 |
TP18 |
159.8 |
0 |
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| 204 |
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基于低维模型的高维数据分析:原理、计算和应用 |
本书主要介绍从高维数据中感知、处理、分析和学习低维结构的基本数学原理和高效计算方法, 系统地归纳了建模高维空间中低维结构的数学原理, 梳理了处理高维数据模型的可扩展高效计算方法, 阐明了如何结合领域具体知识或考虑其他非理想因素来正确建模并成功解决真实世界中的应用问题。本书包括基本原理、计算方法和真实应用三个部分: 基本原理部分系统地介绍稀疏、低秩和一般低维模型的基本性质和理论结果, 计算方法部分介绍解决凸优化和非凸优化问题的有效算法, 真实应用部分通过实例演示利用前两部分的知识改进高维数据处理和分析问题的解决方案。 |
(美) 约翰·莱特, 马毅著 |
机械工业出版社 |
TP18 |
199 |
0 |
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| 205 |
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中国人工智能基础研究2035发展战略 |
本书梳理了人工智能基础研究相关的主要学科领域及其在人工智能发展中的作用, 重点论述了认知神经科学、认知心理学、统计学和数学等各个学科领域在人工智能基础研究中的科学意义与战略价值、研究特点与发展规律、发展现状与发展态势, 揭示了人工智能本质问题中认知神经科学和认知心理学的借鉴意义, 分析了当前人工智能的机理、数学解释、建模和具体实现的方法、技术和面临的瓶颈, 探讨了发展新的人工智能的理论方法, 提出了未来人工智能研究的一些可能的基础研究方法和研究方向、人工智能的基础研究方面面向2035年的发展思路与发展方向、政策建议等。 |
“中国学科及前沿领域发展战略研究 (2021-2035) ”项目组 |
科学出版社 |
TP18-12 |
228 |
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图解大模型底层逻辑:大模型是怎么跑起来的 |
本书全方位解析大模型构建、训练、部署与应用全流程。上篇讲解基础概念、软硬件技术栈及神经网络、训练优化等原理；下篇聚焦推理、数据管道、多模态处理、部署维护，并以DeepSeek多模态模型为例展示实战全流程。内容兼具理论深度与实践价值。 |
张治政著 |
北京大学出版社 |
TP18-64 |
159 |
0 |
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深度学习基础与实践 |
本书介绍了深度学习的核心理论与应用, 从人工智能发展历程和机器学习基础讲起, 涵盖Python编程、主流框架、神经网络原理及经典模型, 并配有手写数字识别、图像分类等实战案例, 最后探讨Transformer架构、模型可解释性等热点议题。 |
王军民, 金海编著 |
科学出版社 |
TP181 |
158 |
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文本机器学习 |
本书系统性地介绍了多种经典的和前沿的机器学习技术及其在文本域中的应用。首先，详细介绍了面向文本数据的预处理技术和经典的机器学习技术（如矩阵分解与主题建模、聚类与分类/回归等），并深入探讨了模型的原理和内在联系以及相应的性能评估；其次，详细介绍了结合异构数据的文本学习技术（如知识共享与迁移学习等），以及面向信息检索与排序的索引和评分等技术；最后，详细介绍了一些文本应用相关的重要技术，包括序列建模与深度学习、文本摘要与信息提取、意见挖掘与情感分析、文本分割与事件检测等。 |
(美) 查鲁·C. 阿加沃尔著 |
机械工业出版社 |
TP181 |
159 |
0 |
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概率机器学习:an lntroduction:基础篇 |
本书以概率建模与贝叶斯决策理论为核心视角，系统介绍了机器学习（包括深度学习）的基本理论与技术。内容涵盖线性代数、优化等数学基础，以及监督学习中的线性回归、逻辑回归和深度神经网络，还包括迁移学习与无监督学习等高级主题。每章末尾附有练习题，帮助读者巩固知识。书中还配有Python代码示例，使用scikit-learn、JAX、PyTorch和TensorFlow等库实现算法实现，并可在云端环境中运行，为理论学习提供了实践支持。该书不仅是一本简明扼要的更新版，更是反映自2012年以来机器学习领域的重大进展，尤其是深度学习的最新突破。 |
(美) 凯文·P. 墨菲著 |
机械工业出版社 |
TP181 |
169 |
0 |
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深度强化学习控制:前沿理论与方法 |
本书总结了作者在深度强化学习、多智能体强化学习的理论和应用研究成果。章节编排遵循由单智能体算法到多智能体算法，由基础理论到应用技术的原则。第一章绪论，概述了深度强化学习和多智能体强化学习的研究现状和研究挑战。第二章简述了了强化学习与多智能体强化学习的基础理论，第三至六章介绍了作者在单智能体深度强化学习方面的研究成果。第七章和第十章重点研究多智能体强化学习算法。第十一章到第十三章分别针对四旋翼无人机的运动控制问题以及移动机器人的室内导航和避障问题介绍了基于深度强化学习的应用技术。 |
孙长银, 穆朝絮著 |
科学出版社 |
TP181 |
180 |
0 |
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机器学习方法:第2版 |
本书全面系统地介绍了机器学习的主要方法, 共分4篇, 第1篇介绍监督学习的主要方法, 包括线性回归、感知机、支持向量机、最大熵模型与逻辑斯谛回归、提升方法、隐马尔可夫模型和条件随机场等; 第2篇介绍无监督学习的主要方法, 包括聚类、奇异值分解、主成分分析、马尔可夫链蒙特卡罗法、EM算法、潜在语义分析、潜在狄利克雷分配等。第3篇介绍深度学习的主要方法, 包括前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、Transformer、 扩散模型、生成对抗模型等。 |
李航著 |
清华大学出版社 |
TP181 |
198 |
0 |
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中国自动化技术发展报告:2025 |
本书内容包括冶金自动化、化工自动化、能源自动化、工业控制网络、人机交互自动化、数控技术、机器人技术、汽车电控技术自动化、列车运行控制及自动驾驶技术、航空航天自动化和陆用装备自动化等十二大工业领域中自动化技术的发展状况和趋势, 分别介绍自动化技术的系统特征、国内外发展现状、新技术新方法、应用情况以及本行业的自动化技术发展建议, 内容权威、系统。出版本报告的目的是把脉技术现状、分析发展动向, 为技术人员和决策者提供宏观支持。 |
孙优贤, 陈杰等编著 |
化学工业出版社 |
TP2-12 |
360 |
0 |
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机器人磨抛理论、技术与应用 |
本书是作者团队在长期从事机器人加工技术研究成果的基础上，面向智能制造的“磨拋”加工，编写而成。全书共分3部分：基础理论篇，介绍了机器人磨抛的通用技术理论，以及几何误差建模理论和方法；关键技术篇，详细介绍了系统标定、恒力控制、轨迹规划、材料去除等技术的原理、算法、设计使用方法；应用案例篇，介绍压气机叶片机器人磨抛、增材修复叶片机器人磨抛、大型车身构件机器人磨抛3个案例，将技术落地。 |
朱大虎... [等]著 |
化学工业出版社 |
TP24 |
158 |
0 |
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数据有道:数据分析+图论与网络+微课+Python编程 |
《数据有道:数据分析+图论与网络+微课+Python编程》是“鸢尾花数学大系—从加减乘除到机器学习”丛书的第三板块(实践板块)中的一本关于数据科学的分册。“实践”这个板块，我们将会把学到的编程、可视化，特别是数学工具应用到具体的数据科学、机器学习算法中，并在实践中加深对这些工具的理解。《数据有道:数据分析+图论与网络+微课+Python编程》可以归纳为7大板块—数据说、数据处理、时间数据、图论基础、图的分析、图与矩阵、图论实践。这7个板块(共25章内容)都紧紧围绕一个主题—数据！《数据有道:数据分析+图论与网络+微课+Python编程》以数据为名，以好奇心和疑问为驱动，主动使用“编程+可视化+数学”工具进行探索。《数据有道:数据分析+图论与网络+微课+Python编程》将会回顾鸢尾花书前五本主要的工具，让大家对很多概念从似懂非懂变成如数家珍；同时，我们还会掌握更多工具，用来扩展大家的知识网络。依照惯例，《数据有道:数据分析+图论与网络+微课+Python编程》提供代码和视频教学。 |
姜伟生著 |
清华大学出版社 |
TP274 |
238 |
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数据驱动的科学和工程:机器学习、动力系统与控制详解 |
本书基于数据驱动发现，将动力系统的建模、控制、优化和数据方法结合起来构筑知识架构，梳理了机器学习、动力系统和控制之间的内在关系，初步探索了一种数据驱动发现的智能理论和方法。本书的主题涉及应用优化、降维、机器学习、动力学与控制以及降阶方法，从多维度反映了交叉学科研究的特点。 |
(美) 史蒂文·L.布伦顿, J.内森·库茨著 |
机械工业出版社 |
TP274 |
159 |
0 |
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全球数据跨境流动治理实践 |
本书和《全球数据跨境流动治理》是我团队出版的数据跨境流动系列丛书, 主要是进一步展现和提炼全球数据跨境流动治理的新理念、新机制和新举措, 为我国数据跨境流动治理各参与方政策制定、调整及其贯彻落实提供参考, 具体内容分为三篇。第一篇分析了美欧等发达经济体、发展中国家经济体以及国际组织在数据跨境流动治理方面的理论趋势, 并系统阐述中国数据跨境流动治理的发展与演进。第二篇通过介绍经典案例和最新事件, 探讨了不同国家和地区在数据安全保护及跨境流动治理方面的实践经验。第三篇主要阐述了数据跨境流动相关的实务实践问题。 |
网络安全应急技术国家工程研究中心著 |
科学出版社 |
TP274 |
178 |
0 |
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数据空间知识体系指南 |
本书系统剖析数据空间核心理论，阐述其于数字经济中的重要性与三大能力体系，深入分析数据要素、架构及市场生态。工程实践板块涉及设计目标、规划与技术架构；价值管理部分提供运营支持；还以案例展现企业、行业及跨境应用成效，并探讨前沿话题，为读者提供完整知识体系与实践指引。 |
林建兴著 |
机械工业出版社 |
TP274-62 |
199 |
0 |
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计算机安全:原理与实践 |
本书覆盖了计算机安全中的各个方面, 不仅包括相关技术和应用, 还包含管理方面的内容。全书包括5个部分共24章: 第1部分涵盖了支持有效安全策略所必需的所有技术领域 ; 第2部分涉及软件开发和运行带来的安全问题及相应的对策 ; 第3部分讨论信息安全与计算机安全在管理方面的问题, 以及与计算机安全相关的法律与道德方面的问题 ; 第4部分包括各种类型的加密算法和其他类型的密码算法 ; 第5部分关注的是为在Internet上进行通信提供安全保障的协议和标准及无线网络安全等问题。 |
(美) 威廉·斯托林斯, (澳) 劳里·布朗著 |
清华大学出版社 |
TP309 |
159 |
0 |
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区块链理论与应用 |
本书系统地梳理了区块链的基本知识, 循序渐进地讲述了区块链体系概念、系统架构、核心原理和应用实践。全书分为8章, 主要内容包括绪论、共识算法、智能合约、区块链体系架构 (包括公有链、联盟链、扩容技术)、跨链技术、区块链安全、区块链的应用及区块链的发展与展望。 |
王连海 ... [等] 编著 |
人民邮电出版社 |
TP311.133.1 |
239.8 |
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| 220 |
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现代C++安全 |
本书作者基于多年从事大型软件项目开发的经验，以模块化形式精心组织，阐述了如何有效地利用现代C++的新特性和强大的语言功能，同时避开其中的潜在陷阱。本书还总结了C++社区近十年来应用C++11和 C++14新特性的经验，通过使用来自真实代码库的示例说明每个新特性和关键问题，且给出了每个新特性的用例和潜在缺陷，可帮助读者在多样化的大型软件开发环境中做出高效且安全的设计决策。 |
(美) 约翰·拉科斯 ... [等] 著 |
机械工业出版社 |
TP312.8 |
169 |
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