ChatGPT爆火，標(biāo)志著人工智能從量變到質(zhì)變的飛躍，一場新的人工智能革命已經(jīng)到來。本書共6章，介紹了ChatGPT的誕生和發(fā)展，以及ChatGPT背后的技術(shù)路線；分析了ChatGPT及大模型訓(xùn)練對全球商業(yè)格局的沖擊與影響，涉及OpenAI、微軟、谷歌、百度、騰訊、阿里巴巴等廣受關(guān)注的互聯(lián)網(wǎng)科技公司；選取了具有代表性的

《支持深度學(xué)習(xí)的階梯教學(xué)》共分為三篇。上篇——認(rèn)識突破，圍繞深度學(xué)習(xí)的緣起、構(gòu)想、探索等方面進(jìn)行梳理與研討。中篇——策略探索，兼具理論與實踐，重點圍繞深度理解、高階思維以及創(chuàng)意表達(dá)三大策略進(jìn)行深入分析，通過理論探索以及課例實踐探討其價值意義以及適用范圍。下篇——實踐操作，圍繞深度學(xué)習(xí)的階梯教學(xué)策略，立足于基礎(chǔ)教育段的不

《UGC質(zhì)量實時預(yù)判機(jī)制研究》融合用戶研究、行為科學(xué)、信息質(zhì)量、大數(shù)據(jù)分析等相關(guān)理論和方法，深入探討社交網(wǎng)絡(luò)用戶參與行為及其對UGC質(zhì)量的影響，通過挖掘“用戶行為-UGC質(zhì)量”關(guān)聯(lián)，把基于內(nèi)容和基于行為的方法結(jié)合起來，建立了多種基于用戶行為挖掘的UGC質(zhì)量實時預(yù)判模型，為UGC質(zhì)量治理提供新思路。 與之前相關(guān)研究相比

互聯(lián)網(wǎng)在全球范圍內(nèi)掀起了一場影響人類的深刻變革，推動著人類不斷創(chuàng)造新的世界�；ヂ�(lián)網(wǎng)對社會的影響是全方位的，這決定了我們看待互聯(lián)網(wǎng)的視角也應(yīng)該是多元的。本書嘗試從多學(xué)科視角來梳理互聯(lián)網(wǎng)的性質(zhì)、特征、功能和效應(yīng)等，為人們更好地理解所處的互聯(lián)網(wǎng)時代提供基礎(chǔ)素材。

本書圍繞先進(jìn)自動測試系統(tǒng)，以信號發(fā)生、采集和分析理論為主線，結(jié)合自動測試、常規(guī)測量和前沿探索研究中的大量實例進(jìn)行闡述。具體內(nèi)容包括測量與計量基礎(chǔ)，信號采樣與量化，基于模擬/數(shù)字轉(zhuǎn)換技術(shù)的測量，數(shù)字模擬轉(zhuǎn)換及信號發(fā)生，基本電參量測量，時間與頻率的測量，信號波形顯示與測量，頻譜分析與測量，自動測試系統(tǒng)概述，自動測試系統(tǒng)總線

本書通過整合利用衛(wèi)星和航拍影像、地面跨時空視頻、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)和地理信息等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，圍繞天空地海量數(shù)據(jù)源分布特點和安全保密要求，并根據(jù)公共安全事件智能感知與理解的需要，利用先進(jìn)的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)匯聚與協(xié)同相關(guān)技術(shù)，實現(xiàn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的跨時空、多尺度、多粒度匯聚，構(gòu)建公共安全事件處置需要的數(shù)據(jù)體系，形成跨系統(tǒng)協(xié)同管理、跨空間安全

本書主要從電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析入手，系統(tǒng)介紹在電子商務(wù)環(huán)境下進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的各種思路和方法。全書共分為12個項目，主要內(nèi)容包括初識電子商務(wù)與數(shù)據(jù)分析、使用數(shù)據(jù)分析工具、分析市場數(shù)據(jù)、分析競爭對手?jǐn)?shù)據(jù)、分析商品定價數(shù)據(jù)、分析流量數(shù)據(jù)、分析運(yùn)營與銷售數(shù)據(jù)、分析庫存數(shù)據(jù)、分析會員數(shù)據(jù)、分析利潤數(shù)據(jù)、制作數(shù)據(jù)分析報告，最后一個項目以

數(shù)據(jù)是組織的重要資產(chǎn)，做好數(shù)據(jù)管理是盤活數(shù)據(jù)資源，釋放數(shù)據(jù)價值的有效手段。本書以數(shù)據(jù)管理為主題，分為背景篇、標(biāo)準(zhǔn)篇、貫標(biāo)篇、評估篇和政策篇五個篇章，首先梳理了數(shù)據(jù)管理的概念、背景和發(fā)展歷程，為讀者建立對數(shù)據(jù)管理的總體認(rèn)識；其次詳細(xì)解讀國家標(biāo)準(zhǔn)——數(shù)據(jù)管理能力成熟度評估模型（以下簡稱DCMM），幫助讀者深入理解DCMM標(biāo)

本專著主要介紹基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的個性化需求預(yù)測理論與方法。根據(jù)交互場景的特點，分別從基本交互、交互廣度、交互深度和交互多樣性四個角度介紹最新個性化需求預(yù)測理論與方法。在基本交互場景中，主要研究了基于用戶和產(chǎn)品的交互的個性化需求預(yù)測；在交互廣度方面，主要研究了融合用戶與好友關(guān)系交互以及融合用戶與群組交互場景的個性化需求預(yù)測；

本書聚焦谷歌公司開發(fā)的BERT自然語言處理模型，由淺入深地介紹了BERT的工作原理、BERT的各種變體及其應(yīng)用。本書呈現(xiàn)了大量示意圖、代碼和實例，詳細(xì)解析了如何訓(xùn)練BERT模型、如何使用BERT模型執(zhí)行自然語言推理任務(wù)、文本摘要任務(wù)、問答任務(wù)、命名實體識別任務(wù)等各種下游任務(wù)，以及如何將BERT模型應(yīng)用于多種語言。通讀本