本书全面系统地介绍了字节跳动旗下AI智能助手豆包的使用方法，涵盖注册登录流程及基本操作要点，并通过丰富多样的学习、工作、生活等场景的应用实例，如化身学习小能手、担当高效职场助手、呈现精彩模拟人物互动等，充分展现了豆包的强大效用。此外，还深入介绍了豆包智能体及其应用实例，以及豆包App的注册/登录方式和便捷功能。

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本书带领读者手把手实现深度学习推理框架，并支持大语言模型的推理。



全书共 9 章，以实现开源深度学习推理框架 KuiperInfer 为例，从基础的张量设计入手，逐步深入讲 解计算图、核心算子等关键模块的设计与实现。最后，书中还涵盖了如何支持深度学习模型如 ResNet、 YOLOv5，以及大语言模型 Llama 2 的推理。通过本书，读者不仅能够获得构建和优化深度学习推理框架 的实践经验，还能深入理解框架的内部机制。

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本书主要介绍统计机器学习框架，该框架以基于机器学习算法获得真实数据生成过程(DGP)概率分布的最佳近似为前提。统计机器学习框架由一组核心定理支撑，能够用来分析许多常见机器学习算法对DGP的渐近性。书中通过相关机器学习案例帮助学生理解框架中的核心定理。具体来说，本书分为四部分：第一部分通过实例介绍了机器学习算法概念和描述算法的数学工具；第二部分讨论了确定性学习机的渐近行为；第三部分讨论了随机推理机和随机学习机的渐近行为；第四部分关注的是机器学习算法的泛化性能表征问题。

本书以DeepSeek大模型的应用为主题，通过漫画的形式展现了DeepSeek大模型在思维养成、课程辅导、艺术设计等领域的创新应用，回顾并展望了DeepSeek大模型的产生历程和发展方向。
本书共5章，以陪伴型智能机器人“艾芝士”与人类小朋友源源之间生动有趣的对话展开知识讲解。第1章带领读者回顾DeepSeek大模型的诞生经过及AI大模型的发展历程。第2章聚焦AI时代的学习法则，探讨如何使用DeepSeek大模型建立新型学习思维方式，规划职业方向。第3章展示DeepSeek大模型如何助力

* 从人工智能概念，到互动方式、出行方式、艺术创作、未来职业规划等方面，介绍人工智能需要了解的核心知识
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多智能体系统是分布式人工智能的主流方法之一。多智能体系统中存在的各种随机与不确定因素对协同估计与学习算法能否成功运行以及网络的整体性能有重要影响。本书介绍了作者近年来在随机与不确定多智能体系统分布式估计与学习方面的最新研究成果。全书共6章，包括随机分布式共识计算、随机分布式线性回归和基于随机梯度下降的分布式优化算法等，建立了各类算法的收敛性条件以及算法性能与系统参数的定量关系。

全书共分10 章，全面介绍知识增强大模型涉及的各类技术，涵盖大模型、向量数据库、图数据库、知识图谱、检索增强生成、GraphRAG 等内容，并辅以丰富的实例、精心绘制的插图和深入浅出的技术解析，帮助读者快速掌握知识增强大模型的理论，引导读者逐步构建知识增强大模型应用。本书既可以作为人工智能相关的技术从业者、企业或机构管理者的工具书，指导实际工作；也适合作为人工智能、计算机等相关专业高年级本科生或研究生学习知识增强大模型应用开发的入门图书和进阶指南。

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志愿者地理信息(VGI)数据质量评价对于确保数据准确性、评估数据价值、推动数据质量改进、促进数据共享与协作，以及支持科学研究与发展等方面都具有重要意义。本书围绕VGI数据的特点、怎样理解VGI数据、有关地理信息数据质量的描述，以及VGI数据智能评价方法进行了全面而深入的研究和探讨。本书致力于系统全面地解释VGI数据质量智能评价相关理论与技术，内容丰富广泛，涵盖经典的对象相似性计算方法、场景相似性计算方法、VGI数据智能评价方法体系，以满足不同应用场景的VGI数据质量智能评价应用。

近年来，Delta并联机器人凭借其独特优势快速发展，被广泛应用于众多尖端领域。随着应用场景不断拓展，人们对其稳定性、快速性、定位精度及自适应性的要求也日益提高，其运动学建模、轨迹规划及动力学控制也由此成为该领域的重要研究方向。本书围绕Delta并联机器人的关键技术，系统探讨了运动学求解、轨迹规划方法、动力学控制及伺服系统控制等内容，并通过样机系统实验验证了理论方法的实用性。全书共6章，涵盖绪论、运动学分析、轨迹规划方法与优化、控制系统设计、伺服系统设计及样机系统实验验证。