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本书是著名科学家、科普作家卡尔·萨根的科普名作。作者基于生物学、神经解剖学、脑科学、行为学和考古学的知识来探寻人类智能的本质和进化过程，并为开发人工智能和寻找外星智能提供有用的线索。作者从三重脑模型——爬行动物脑、边缘系统、新皮层说起，讲了脑的物质进化史，又从情感、记忆、推理、梦、意识等角度讲了大脑功能方面的进化渊源。

《Python机器学习实战：基于Scikit-learn与PyTorch的神经网络解决方案》基于作者多年的积累，通过概念及其解释、Python代码示例及其解释和代码输出，特别针对零基础读者精心设计了这本机器学习进阶指南。全书包含3部分16章的内容，在介绍完编程和数据处理基础之后，探讨了监督学习（如线性回归、逻辑回归及决

《未来科学家科普分级读物》是一套以激发儿童阅读兴趣为目标的，全方位、多维度、跨学科、分阶梯的、能够陪伴孩子成长的科普读物。本套为该分级读物的第二辑，包括天文学、脑科学、地理地图学、生物等多学科知识，图文并茂，讲解细致，对于同一个主题，图书尽可能多视角呈现，多层次呈现，多观点呈现，让孩子有机会闻更多的事、见更多事，在阅读

本书旨在通过对机器学习主要原理和方法的介绍，并且结合作者多年来在智能感知方面的研究成果，对其他书籍未涉及的一些前沿研究进行补充阐述。通过对基础理论循序渐进、深入浅出的讲解，读者能够更快速地掌握机器学习的基本方法，在此基础上每章内容由易到难，读者可以根据自己的掌握程度以及兴趣，选择特定的方向进行更深入的学习。本书可作为有

内容上，本书力求系统地介绍基于深度学习的图文多模态信息处理技术，侧重介绍最通用、最基础的技术，覆盖了多模态表示、对齐、融合和转换等四大关键技术。同时也介绍了多模态信息处理领域的**发展前沿——多模态预训练模型。此外，为了让读者可以实践这些多模态深度学习技术，本书提供了四个完整的实战案例，分别对应多模态表示、对齐、融合和

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本书主要介绍人工智能和供应链行业融合中通用化和实战化的预测算法，以及这些预测算法在业界实际应用的案例，旨在通过简单易懂的方式让读者了解供应链相关的应用场景。本书作者具有丰富的业界从业经验，在供应链预测算法方面拥有丰富的理论研究和项目经验，能够将基础模型、进阶模型和行业实践有机地融合，循序渐进地介绍供应链预测算法，使读者

本书共分为七章。第一章主要介绍数学对应人工智能的重要性，以及代数学和分析学中的基础概念，是后面各章的基础。第二章和第三章分别介绍了微积分和线性代数核心内容，并将相关基础知识映射到人工智能领域，从这一视角理解数学基础知识的工程应用。第四章介绍了矩阵分解这一重要数学工具及其在人工智能领域的典型应用。第五章介绍了概率论基础知