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深度學習和大模型技術在推薦系統(tǒng)領域掀起了一場技術革命，本書從深度學習推薦模型、Embedding技術、大模型、AIGC、模型工程實現(xiàn)、業(yè)界前沿實踐等幾個方面介紹了這場技術革命中的主流技術要點。本書既適合推薦系統(tǒng)、計算廣告和搜索領域的從業(yè)者閱讀，也適合人工智能相關專業(yè)的本科生、研究生、博士生閱讀，幫助建立深度學習推薦系統(tǒng)

"《DeepSeek大模型高性能核心技術與多模態(tài)融合開發(fā)》深入剖析國產之光DeepSeek多模態(tài)大模型的核心技術，從高性能注意力機制切入，深入揭示DeepSeek的技術精髓與獨特優(yōu)勢，詳細闡述其在人工智能領域成功的技術秘訣�！禗eepSeek大模型高性能核心技術與多模態(tài)融合開發(fā)》循序漸進地講解深度學習注意力機制的演進，

"《聯(lián)邦學習》為研究人員和從業(yè)者深入探討了聯(lián)邦學習最重要的問題和方法。聯(lián)邦學習(FederatedLearning，F(xiàn)L)是一種機器學習方法，其中訓練數(shù)據不是集中管理的。數(shù)據由參與聯(lián)邦學習過程的各方保留，不與任何其他實體共享。這使得聯(lián)邦學習成為一種日益流行的機器學習解決方案，適用于因隱私、監(jiān)管或實際原因而難以將數(shù)據集中

"本書專注于介紹基于深度學習的算法。從探索深度學習的數(shù)學基礎和理論架構，到九大經典的深度學習算法，旨在為讀者提供一個從基礎到高級的全方位指導。截至2024年，書中介紹的9個算法幾乎涵蓋了整個深度學習領域的經典和前沿算法。本書在第1章和第2章介紹了深度學習的基礎：數(shù)學基礎與神經網絡算法。從第3章開始，書籍逐步引領讀者進入

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"本書結合典型機械系統(tǒng)控制的實例，系統(tǒng)地介紹了神經網絡控制的基本理論、基本方法和應用技術。本書是作者多年來從事控制系統(tǒng)教學和科研工作的結晶，同時融入了國內外同行近年來所取得的新成果。全書共分16章，包括緒論、RBF神經網絡的設計與仿真、基于梯度下降法的RBF神經網絡控制、自適應RBF神經網絡控制、RBF神經網絡滑�？刂�

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"本書圍繞熱門話題“數(shù)字人”，系統(tǒng)介紹了其發(fā)展過程、技術特點、應用場景、安全問題及未來趨勢，共分十二章。內容涵蓋數(shù)字人的定義、誕生背景、關鍵技術，以及在多行業(yè)的應用現(xiàn)狀與前景。同時，探討了數(shù)字人使用中的安全問題、政策支持與未來發(fā)展方向，并展望其融入日常生活的美好愿景，為讀者呈現(xiàn)數(shù)字人領域的全景圖。本書適合對數(shù)字人技術感

"本書針對基于演化的機器學習的一些關鍵問題進行深入探索。全書共20章，分為3篇。上篇為第1～6章，探索了深度改進的分布估計算法，提出了基于共軛先驗分布的兩層分布估計算法、帶有鏈接學習的量子演化算法和問題規(guī)模自適應的基于分解的多目標分布估計算法。中篇為第7～13章，針對學習分類器與特征選擇方法，重點研究兩者的融合策略，將