可持续设计：数字·多元·安全

《深度序列模型与自然语言处理：基于TensorFlow2实践》以自然语言和语音信号处理两大应用领域为载体，详细介绍深度学习中的各种常用序列模型。在讲述理论知识的同时辅以代码实现和讲解，帮助读者深入掌握相关知识技能。《深度序列模型与自然语言处理：基于TensorFlow2实践》共12章，不仅涵盖了词向量、循环神经网络、卷积神经网络、Transformer等基础知识，还囊括了注意力机制、序列到序列问题

本书内容是在充分利用偏最小二乘原理优势的基础上，重点研究改进与优化偏最小二乘的不足方面，使其更好地适应中医药数据分析。主要内容包括分别引入非径向数据包络分析和降噪稀疏自编码器优化偏最小二乘的噪声处理，使其处理缺失值和噪声更有效；分别引入特征相关、L1正则项和灰色关联优化偏最小二乘的特征提取，实现有效降维和提取特征子集；分别融合受限玻尔兹曼机、稀疏自编码器、深度置信网络提取非线性成分，优化偏最小二乘

深度强化学习是人工智能和机器学习的重要分支领域，有着广泛应用，如AlphaGo和ChatGPT。本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能覆盖深度强化学习的基础知识和经典算法。全书共10章，大致分为4部分：第1部分（第1～2章）介绍深度强化学习背景（智能决策、人工智能和机器学习）；第2部分（第3～4章）介绍深度强化学习基础知识（深度学习和强化学习）；第3部分（第5～9章）介绍深度强化学习经典算法（D

《微课设计与制作标准教程（全彩微课版）》内容围绕微课制作展开，以实用高效为写作目的，用通俗易懂的语言对微课设计与制作的相关知识进行详细介绍。

本书是作者多年在数据智能领域中利用机器学习实战经验的理解、归纳和总结。出于回归事物本质，规律性、系统性地思考问题理论为实践服务并且反过来充实理论，为更多人服务的想法和初心，本书系统地阐述了机器学习理论和工程方法论，并结合实际商业场景落地。全书分为3部分。第1部分是机器学习的数学理论理解，这部分不是对于机器学习数学理论的严谨推导和证明，更多是对于理论背后的到底是什么，为什么要这样做的通俗理解。尽可能

本书比较全面、系统地介绍了深度强化学习的理论和算法，并配有大量的案例和编程实现。全书核心内容可以分为3部分，第一部分为经典强化学习，包括第2、3、4章，主要内容有动态规划法，蒙特卡洛法、时序差分法；第二部分为深度强化学习，包括第6、7、8章，主要内容有值函数近似法、策略梯度法、策略梯度法进阶；第三部分重点介绍了深度强化学习的经典应用——AlphaGo系列算法。另外，作为理论和算法的辅助，第1章介绍

本书以理论为基础，以应用为导向，用大量的实例对WPS文字处理、电子表格、演示文档三大板块进行全面讲解。全书共12章，主要内容包括WPS综合应用基础、PDF文件的查看及处理、常规文档的创建和编辑、长文档的高效编排、文档的校对与批量处理、WPS制表入门操作、公式与函数的应用、图形和图表的应用、对数据进行处理与分析、基本演示文稿的创建、动态交互式演示文稿的创建、演示文稿的放映与输出等。知识点全面覆盖《全

《UI设计基础与应用标准教程（全彩微课版）》围绕UI设计进行编写，以理论+实操为编写原则，用通俗易懂的语言对UI设计的相关知识进行详细介绍。《UI设计基础与应用标准教程（全彩微课版）》共9章，内容涵盖UI设计学习入门、图标设计、控件设计、动效设计、App界面设计、网页界面设计、软件界面设计、界面的标注与切图、综合实战案例等。在介绍理论知识的同时，穿插了大量的实操案例，第1～8章结尾还安排了实战演练

本书源于斯坦福大学的相关课程，主要介绍不确定状态下的决策算法，涵盖基本的数学问题和求解算法。本书共分为五个部分：首先解决在单个时间点上简单决策的不确定性和目标的推理问题；然后介绍随机环境中的序列决策问题；接着讨论模型不确定性，包括基于模型的方法和无模型的方法；之后讨论状态不确定性，包括精确信念状态规划、离线信念状态规划、在线信念状态规划等；最后讨论多智能体系统，涉及多智能体推理和协作智能体等。本书