洞见未来的“元宇宙”世界（套装8册）
更新时间：2022-01-07 16:44:41 最新章节：注释
书籍简介
作者彼得·戴曼迪斯和史蒂芬·科特勒全面展示了商业创业风口上的9大指数型技术——量子计算、人工智能、网络、机器人、虚拟现实与增强现实、3D打印、区块链、材料科学与纳米技术、生物技术，并洞察这9大指数型技术的互相融合会带来巨大的变革力量，将会完全重塑我们的生活方式与商业模式。两位作者结合9大指数型技术的融合，充分预测和描述了零售业、广告业、娱乐业、教育、医疗保健、长寿、商业、食品业等8大行业指数型变革的未来。指数型技术融合的背后是掌握指数型思维这一认知逻辑。当下人和组织的增长逻辑都在发生改变，线性增长正在被指数型增长取代。每一个人和组织，只有掌握指数型思维，利用大趋势的确定性来抵抗自己小波动的不确定性，才能应对呼啸而来的未来！数型技术的融合将如何改变今天的传统产业和思维模式？商业、教育、医疗健康等行业将发生怎样的剧变？当人工智能、机器人技术、虚拟现实、材料技术、量子计算与3D打印、区块链和全球千兆网络相互叠加时会发生什么？此刻即未来，科技进步的速度远超任何人的想象，从现在开始的下一个10年，我们将经历比过去一百年更多的动荡并创造更多的财富。
译者：郭雪等
上架时间：2021-11-01 00:00:00
出版社：浙江人民出版社
上海阅文信息技术有限公司已经获得合法授权，并进行制作发行
最新章节
同类热门书
最新上架
- 会员大模型是深度学习自然语言处理皇冠上的一颗明珠，也是当前AI和NLP研究与产业中最重要的方向之一。本书使用PyTorch2.0作为学习大模型的基本框架，以ChatGLM为例详细讲解大模型的基本理论、算法、程序实现、应用实战以及微调技术，为读者揭示大模型开发技术。《从零开始大模型开发与微调：基于PyTorch与ChatGLM》共18章，内容包括人工智能与大模型、PyTorch2.0深度学习环境搭建计算机12.8万字
- 会员本书兼顾机器学习基础、经典方法和深度学习方法，对组成机器学习的基础知识和基本算法进行了比较细致的介绍，对广泛应用的经典算法如线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机、决策树和集成学习等算法都给出了深入的分析并讨论了无监督学习的基本方法，对深度学习和强化学习进行了全面的叙述，比较深入地讨论了反向传播算法、多层感知机、CNN、RNN和LSTM等深度神经网络的核心知识和结构；对于强化学习，不仅介绍了经计算机20.6万字
- 会员《机器学习实战：视频教学版》基于Python语言详细讲解机器学习算法及其应用，用于读者快速入门机器学习。《机器学习实战：视频教学版》共分12章，内容包括机器学习概述、Python数据处理基础、Python常用机器学习库、线性回归及应用、分类算法及应用、数据降维及应用、聚类算法及应用、关联规则挖掘算法及应用、协同过滤算法及应用，最后通过3个综合实战项目（包括新闻内容分类实战、泰坦尼克号获救预测实战、计算机10.1万字
- 会员本书由科大讯飞与中国科大的大模型的资深专家联合撰写，一本书打通大模型的技术原理与应用实践壁垒，深入大模型3步工作流程，详解模型微调、对齐优化、提示工程等核心技术及不同场景的微调方案，全流程讲解6个典型场景的应用开发实践。本书共10章，从逻辑上分为“基础知识”“原理与技术”“应用开发实践”三部分。基础知识（第1章）介绍大模型定义、应用现状、存在的问题，以及发展趋势。原理与技术（第2和3章）详细讲解大计算机12.3万字
- 会员《PyTorch深度学习应用实战》以统计学/数学为出发点，介绍深度学习必备的数理基础，讲解PyTorch的主体架构及最新的模块功能，包括常见算法与相关套件的使用方法，例如对象侦测、生成对抗网络、深度伪造、图像中的文字辨识、脸部辨识、BERT/Transformer、聊天机器人、强化学习、自动语音识别、知识图谱等。本书配有大量案例及图表说明，同时以程序设计取代定理证明，缩短学习过程，增加学习乐趣。计算机15.2万字
- 会员人工智能（AI），尤其是生成式语言模型和生成式人工智能（AIGC）模型，正以惊人的速度改变着我们的世界。驾驭这股潮流的关键，莫过于探究自然语言处理（NLP）技术的深奥秘境。本书将带领读者踏上一段扣人心弦的探索之旅，让其亲身感受，并动手搭建语言模型。本书主要内容包括N-Gram，词袋模型（BoW），Word2Vec（W2V），神经概率语言模型（NPLM），循环神经网络（RNN），Seq2Seq（S2计算机14万字
- 会员本书以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计算机12.3万字