AI赋能：人工智能赋能中国企业升级

本书深入浅出地介绍了现代大型人工智能（ArtificialIntelligence，AI）模型技术，从对话机器人的发展历程和人工智能的理念出发，详细阐述了大模型私有化部署过程，深入剖析了Transformer架构，旨在帮助读者领悟大模型的核心原理和技术细节。本书的讲解风格独树一帜，将深奥的技术术语转化为简洁明了的语言，案例叙述既严谨又充满趣味，让读者在轻松愉快的阅读体验中自然而然地吸收和理解AI

量子计算与人工智能的交叉融合，促使量子人工智能的不断发展。本书旨在采用对深度学习爱好者友好的方式，构建量子人工智能应用。全书共13章，第1章和第2章系统介绍量子计算机发展脉络和量子计算编程的基础知识。第3~7章分别介绍不同的深度学习方法和在这些算法逻辑上构建量子启发算法的方式，用量子线路中的相位作为神经网络的可学习参数，重构为量子神经网络算子。这些算子可以在PyTorch环境中直接调用。第8章和第

本书以人工智能技术在合成生物学领域的理论、方法及应用为主线，详细阐述人工智能在合成生物学不同层面设计中的应用进展，深入讨论人工智能在合成生物学实际应用中面临的挑战与困难。本书先概述合成生物学与人工智能基本概念以及发展简史，然后介绍人工智能技术在生物元件、生物模块、生物系统设计方面的应用，并通过案例展示了人工智能与合成生物学技术在生物医药领域的研究进展，最后分析了人工智能驱动合成生物技术的发展趋势，

本书深度探讨了构建和训练ChatGPT模型涉及的核心技术，以及ChatGPT在各种实际应用中的作用。全书精心划分为三部分，其中第1章为第1部分，第2章为第2部分，第3章和第4章为第3部分。首先，详细阐述了机器学习的历史演变与各种学习范式，同时也揭示了在人工智能生成内容（AIGC）领域下，图像处理和自然语言处理技术的历史发展趋势；接下来，对ChatGPT的运行机制和关键算法进行深度解析，包括大规模模

机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域.本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面.全书共16章，大致分为3个部分：第1部分（第1～3章）介绍机器学习的基础知识；第2部分（第4～10章）讨论一些经典而常用的机器学习方法（决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习）；第3部分（第11～16章）为进阶知识，内容涉及特征选择与稀疏学习、计算

随着ChatGPT等大语言模型的迅速发展，大语言模型已经成为人工智能领域发展的快车道，不同领域涌现出各种强大的新模型。开发者想要独立构建、部署符合自身需求的大语言模型，需要理解大语言模型的实现框架和基本原理。本书梳理大语言模型的发展，首先介绍Transformer模型的基本原理、结构和模块及在NLP任务中的应用；然后介绍由只编码（Encoder-Only）到只解码（Decoder-Only）的技术

在人工智能的研究中，既包括对于人类理性思维的模拟，还包括对人类感性思维的计算。本书重点讲述的文本情感分析技术就属于后者。该技术源于自然语言处理领域，但也有别于一般的自然语言处理任务。文本情感分析面向的处理对象是社交媒体中产生的用户评论文本，该文本的特点是带有大量的用户主观情感信息，因此该技术的核心是通过自动分析评论文本来进行情感的理解。文本情感分析技术已有20余年的研究历史，凝聚成了多项研究任务和

本书深入剖析了图神经网络领域所面临的两大核心挑战：深度加深模型退化和监督信息过度依赖。针对这两大挑战，本书提出了一系列解决思路，涵盖模型结构设计、训练策略优化等方面的内容。全书共7章，第1章主要介绍了图神经网络研究的背景与意义，阐述了近年来国内外网络表示学习与图神经网络的研究现状，分析了图神经网络当前面临的挑战及其主要问题等；第2章主要对图神经网络进行概要论述，包括基础的理论、典型的模型方法及应用

本书以Python3.10.7为平台，以实际应用为背景，通过概念、公式、经典应用相结合的形式，深入浅出地介绍了Python图形图像处理经典实现。全书共10章，主要包括绪论、迈进Python、Python图形用户界面、数据可视化分析、图像视觉增强分析、图像视觉复原分析、图像视觉几何变换与校正分析、图像视觉分割技术分析、图像视觉描述与特征提取分析、车牌识别分析等内容。通过本书的学习，读者可领略到Py