本书从对神经网络的概述开始，讨论基于速率的人工神经网络的应用和训练，介绍实现神经网络的多种方法，如从通用处理器到专用硬件，从数字加速器到模拟加速器。接下来展示了一个为神经网络的自适应动态规划而建立的高能效加速器，然后是脉冲神经网络的基础概念和流行的学习算法，以及脉冲神经网络硬件概述。本书还为读者介绍了三个实现书中学习算法的设计案例（两个基于传统CMOS工艺，一个基于新兴的纳米工艺），最后对神经网络硬件进行总结与展望。

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这是一部指导信贷业务如何用智能风控、反欺诈的技术和方法实现风险控制的著作。 作者是经验丰富的智能风控算法专家，先后就职于头部的互联网公司的金融部门以及头部的公募基金公司，致力于人工智能算法在信贷风控领域的应用。 本书不仅体系化地讲解了智能风控和反欺诈的体系、算法、模型以及它们在信贷风控领域实践的全流程，而且还从业务和技术两个角度讲解了传统的金融风控体系如何与智能风控方法实现双剑合璧。全书以实战为导向，辅以多个用Python实现的综合案例，便于读者理解和实操。 全书共10章，逻辑上分为四个部分： 第1~3章是风控业务的基础，首先介绍了什么是信用风险和欺诈风险，然后讲解了传统风险管理体系中搭建评分卡的思路，以及智能风控时代数据和模型的技术框架。 第4~6章集中讲述了智能风控中常见的特征工程、算法原理和建模流程，包括梯度提升决策树、孤立森林、神经网络、词嵌...(展开全部)

这是一部从工程实践角度讲解互联网广告系统的业务价值、产品形态、架构设计、技术选型、落地方法论、实施路径和行业案例的著作，是作者在Google和腾讯从事广告系统架构设计与工程实现的10余年经验总结。 通过本书，你将掌握以下内容： （1）互联网广告的生态和产品形态 首先介绍了谷歌、Meta、亚马逊、微软等主要在线广告平台；然后介绍了主要在线广告网络和程序化购买生态；蕞后介绍了在线广告产品形态，包括在线广告的投递方式和计费方式。主要目的是帮助读者建立对互联网广告生态的宏观认知。 （2）广告投放系统的架构与设计 结合Facebook Marketing、Google Ads、Twitter Ads等广告平台讲解了广告投放系统，主要内容包括广告的层级结构、三个广告平台API的特点及用法演示，以及API的基本设计原则和设计方法论。读者可以从本章中学到现代广告系统投放子系统的设计思想。 （3）广告系统的设计方法论 互联网广告系统的规模往往比较大，详细介绍了以分布式系统为代表的大规模网络系统的架构设计方法论，为读者设计广告系统打下基础。 （4）广告系统的工程架构 详细讲解了广告播放系统的架构设计、广告系统的数据架构设计、广告系统中的A/B测试等。 （5）广告策略系统的架构设计 首先介绍了广告竞价原理和广告策略系统设计；然后讲解了广告系统预估子系统，包括预估模型数据处理、常用的模型评价方法与指标、常用的模型训练方法，以及新广告点击率预估和转化率预估。 本书系统阐述了互联网广告系统设计的方方面面，对广告系统、推荐系统、大数据系统的建设具有很高的参考价值。

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本书是《商业智能深入浅出》一书的姊妹篇，数据架构、商业智能、数据治理和大数据技术是本书的核心。本书共13章，主要内容包括：企业架构总体规划、数据架构现状分析、数据架构目标规划、数据架构案例、大数据架构与实践，数据治理体系、商业智能架构理论、商业智能架构实践、商业智能—数据仓库架构和案例、商业智能—ODS数据架构和案例、商业智能—数据集市架构和案例等。本书的读者对象包括：公司管理者、IT架构咨询顾问、数据架构师、系统分析师、商业智能架构师以及相关技术爱好者。

本书是《商业智能深入浅出》一书的姊妹篇，数据架构、商业智能、数据治理和大数据技术是本书的核心。本书共13章，主要内容包括：企业架构总体规划、数据架构现状分析、数据架构目标规划、数据架构案例、大数据架构与实践，数据治理体系、商业智能架构理论、商业智能架构实践、商业智能—数据仓库架构和案例、商业智能—ODS数据架构和案例、商业智能—数据集市架构和案例等。本书的读者对象包括：公司管理者、IT架构咨询顾问、数据架构师、系统分析师、商业智能架构师以及相关技术爱好者。

“注意”作为一切思维活动的起点，一直是哲学、心理学和认知神经科学的重点研究对象。随着计算机技术的发展，人类对注意力机制的模拟和应用成为计算机科学领域的热点研究方向——让计算机能够具有类似人类的注意力机制，使其能够有效地应用于对数据的理解和分析。Transformer模型诞生后，注意力机制在人工智能各大重要领域的研究和应用更是如火如荼，成果丰硕。 《人工智能注意力机制：体系、模型与算法剖析》从注意力机制这一重要角度入手，阐述注意力机制的产生背景和发展历程，通过详实的理论剖析，以深入浅出的方式着重介绍注意力机制在计算机视觉、自然语言处理，以及多模态机器学习三大人工智能方向中的应用思路、模型与算法。 《人工智能注意力机制：体系、模型与算法剖析》以人工智能相关专业研究人员，特别是计算机视觉与自然语言处理等领域的研发人员作为主要读者对象，一方面帮其梳理技术的发展脉络、开拓思路、构建完整的认知体系；另一方面为其剖析算法原理、深刻理解算法细节。本书提供配套源代码，下载方式见封底。

“注意”作为一切思维活动的起点，一直是哲学、心理学和认知神经科学的重点研究对象。随着计算机技术的发展，人类对注意力机制的模拟和应用成为计算机科学领域的热点研究方向——让计算机能够具有类似人类的注意力机制，使其能够有效地应用于对数据的理解和分析。Transformer模型诞生后，注意力机制在人工智能各大重要领域的研究和应用更是如火如荼，成果丰硕。 《人工智能注意力机制：体系、模型与算法剖析》从注意力机制这一重要角度入手，阐述注意力机制的产生背景和发展历程，通过详实的理论剖析，以深入浅出的方式着重介绍注意力机制在计算机视觉、自然语言处理，以及多模态机器学习三大人工智能方向中的应用思路、模型与算法。 《人工智能注意力机制：体系、模型与算法剖析》以人工智能相关专业研究人员，特别是计算机视觉与自然语言处理等领域的研发人员作为主要读者对象，一方面帮其梳理技术的发展脉络、开拓思路、构建完整的认知体系；另一方面为其剖析算法原理、深刻理解算法细节。本书提供配套源代码，下载方式见封底。

本书涵盖了五类重要的智能算法：搜索、推荐、聚类、分类和分类器组合，并结合具体的案例讨论了它们在Web应用中的角色及要注意的问题。除了第1章的概要性介绍以及第7章对所有技术的整合应用外，第2～6章以代码示例的形式分别对这五类算法进行了介绍。 本书面向的是广大普通读者，特别是对算法感兴趣的工程师与学生，所以对于读者的知识背景并没有过多的要求。本书中的例子和思想应用广泛，所以对于希望从业务角度更好地理解有关技术的技术经理、产品经理和管理层来说，本书也有一定的价值。