《生成式AI繪畫：StableDiffusion從基礎(chǔ)到實(shí)戰(zhàn)》一書用簡潔而又生動(dòng)的語言，全方位地解讀了生成式人工智能繪畫的原理、歷史沿革、倫理道德等，同時(shí)，通過對(duì)StableDiffusion平臺(tái)的全面介紹，以經(jīng)典案例和典型行業(yè)應(yīng)用（建筑設(shè)計(jì)、動(dòng)漫設(shè)計(jì)、平面設(shè)計(jì)）為載體，解讀了用人工智能進(jìn)行繪畫的思路與步驟，內(nèi)容包含了文生圖、圖生圖、圖生文等，讓讀者在學(xué)習(xí)平臺(tái)操作流程的同時(shí)，理清AI繪畫的底層邏輯，即知其然也要知其所以然，全面且細(xì)致、有趣又有吸引力。本書適合使用AI工具輔助工作的設(shè)計(jì)人員、繪畫創(chuàng)

本書集合了潔凈蘭炭與污染控制創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)近年來的研究成果，主要介紹煤炭清潔高效利用技術(shù)。全書分四篇共22章，第一篇（第1～6章）主要介紹SJ型低溫干餾方爐的溫度與壓力場(chǎng)；第二篇（第7～12章）主要介紹粉煤成型-干餾雙效黏結(jié)劑制備及作用機(jī)制；第三篇（第13～16章）主要介紹神府煤低溫定向催化熱解及機(jī)理相關(guān)內(nèi)容；第四篇（第17～22章）主要介紹蘭炭廢水酚/氨組分制備多孔炭結(jié)構(gòu)調(diào)控及儲(chǔ)電儲(chǔ)熱性能。本書適合從事煤炭、清潔能源等相關(guān)技術(shù)工作的人員閱讀參考，也可作為高等院校相關(guān)專業(yè)師生的參考書。

本書精細(xì)地解讀了朱熹、張居正等對(duì)四書的注釋，并對(duì)比分析柏應(yīng)理、衛(wèi)方濟(jì)和沃爾夫的拉丁語著作《中國哲學(xué)家孔子》《中華帝國六經(jīng)》《中國人實(shí)踐哲學(xué)演講》等與前者的關(guān)系，展現(xiàn)了西方傳教士和啟蒙思想家傳播和接受宋明理學(xué)的路徑。不僅如此，該書首次詳盡地分析了柏應(yīng)理、衛(wèi)方濟(jì)和沃爾夫之間的脈絡(luò)關(guān)系，從而清晰地為我們展現(xiàn)了宋明理學(xué)如何影響了歐洲啟蒙思想家，進(jìn)而影響歐洲的啟蒙運(yùn)動(dòng)，并由此論證了宋明理學(xué)在啟蒙運(yùn)動(dòng)發(fā)展以及歐洲邁向近代化中所起到的重要作用。其研究內(nèi)容具體深入，為國內(nèi)外相關(guān)研究提供了新的思路和方法。 目前，

習(xí)近平總書記指出，“一個(gè)地方的幸福很重要，要記得住鄉(xiāng)愁，比如：小時(shí)候愛吃的東西”。他強(qiáng)調(diào)，“每個(gè)地方都有讓大家留念的東西，不要小看這種幸福感，因?yàn)檫@種幸福感能留得住人�！编l(xiāng)情、鄉(xiāng)愁表達(dá)，作為中華文脈和中華優(yōu)秀傳統(tǒng)文化的重要元素，被世代傳承，在實(shí)現(xiàn)中華民族偉大復(fù)興的中國夢(mèng)的今天，更綻放著時(shí)代的光彩。本書由“鄉(xiāng)之旅”“親之疼”“心之情”“淳之愈”四部分構(gòu)成�！班l(xiāng)之旅”，表達(dá)對(duì)鄉(xiāng)村巨變的新感懷；“親之疼”，以原汁原味的心性表達(dá)，再催人們回歸親情本源；“心之情”，重拾本源初心；“淳之愈”，抒懷新時(shí)代鄉(xiāng)情

經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)是建立在經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)框架內(nèi)的學(xué)科，其數(shù)理分析的規(guī)范性、數(shù)理分析的嚴(yán)謹(jǐn)性和可靠性毋庸置疑，但在模型的實(shí)踐應(yīng)用方面卻一直成效欠佳。而近年來出現(xiàn)的人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)已被大量運(yùn)用于經(jīng)濟(jì)計(jì)量研究，在實(shí)踐應(yīng)用方面的成效已明顯超越經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)，并為系統(tǒng)解決經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)的問題提供了成熟的理論框架。 本書以傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)的奠基之作——哈維爾莫的《經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)的概率論方法》的主要論點(diǎn)為出發(fā)點(diǎn)，對(duì)經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)的研究方法進(jìn)行了批判性的分析，并通過案例展示了經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型研究如何受益于機(jī)器學(xué)習(xí)。通過以上分析，本書揭示了

現(xiàn)實(shí)世界中，特別是在專業(yè)研究領(lǐng)域之外的公眾生活經(jīng)驗(yàn)中，數(shù)字通訊、互聯(lián)網(wǎng)、新媒體乃至各類應(yīng)用的出現(xiàn)、普及和不斷迭代，以及相關(guān)爭議和困擾的層出不窮，是“信息”作為法治議題受到特別關(guān)注的基礎(chǔ)。本書從微觀—宏觀層面結(jié)合隱私保護(hù)、數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)、聲譽(yù)修復(fù)和科技倫理等前沿疑難法律問題，以個(gè)案和具體法律問題切入，充分結(jié)合經(jīng)濟(jì)學(xué)、社會(huì)學(xué)、哲學(xué)，嫻熟運(yùn)用最合用的分析工具和社會(huì)科學(xué)理論框架，為我們展示出一幅在21世紀(jì)中國如何理解信息隱私的豐富畫卷，并實(shí)現(xiàn)了真正有解釋力、有啟發(fā)性的理論化。這本書值得任何生活在數(shù)字社會(huì)中的人

從1999年《合同法》開始，我國合同法就是民商合一的，且是典型商事的。合同法規(guī)范如何實(shí)現(xiàn)科學(xué)、合理的民商合一，使商業(yè)的歸商業(yè)，生活的歸生活，這既是一個(gè)法哲學(xué)問題，也是一個(gè)具體的合同制度問題。本課題通過《民法典》合同規(guī)則民商合一的規(guī)范技術(shù)分析，探討交易規(guī)則中民與商的“合”與“分”，以及如何通過解釋使商業(yè)規(guī)則與民眾生活既有必要的接近，也有適當(dāng)?shù)木嚯x，實(shí)現(xiàn)各得其所。認(rèn)為《民法典》合同編民商合一的法理構(gòu)造，包括“商主民輔”型、“既民又商”型、“兼顧民事”型、“純粹商事”型、“民主商輔”型五種形態(tài)，呈現(xiàn)出

本書主要以數(shù)據(jù)隱私、平等權(quán)和生命健康權(quán)的保護(hù)為視角，探討了美國人工智能領(lǐng)域的基本權(quán)利保護(hù)現(xiàn)狀，試圖為中國提供一份可能的域外智識(shí)參照。 盡管美國同我國的社會(huì)背景、法律制度存在著巨大差異，但是技術(shù)全球化使得數(shù)據(jù)保護(hù)、黑箱算法和自動(dòng)駕駛成為全球?qū)用娴墓餐瑔栴}，美國的規(guī)制經(jīng)驗(yàn)可以為我國實(shí)踐提供一份可能的智識(shí)參考。我國當(dāng)前的數(shù)據(jù)保護(hù)尚未完善，黑箱算法只能借助數(shù)據(jù)保護(hù)的邊緣力量，自動(dòng)駕駛車輛的事后監(jiān)管依舊缺位，而公眾參與的缺失與不足，更是一直以來權(quán)利保護(hù)的切膚之痛。癡迷美國式權(quán)利保護(hù)固然不可取，但全盤否定美

數(shù)智時(shí)代，新聞與傳播學(xué)研究須更好地應(yīng)和時(shí)代的發(fā)展。人工智能等新技術(shù)形式不斷迭變，技術(shù)與人類命運(yùn)的關(guān)系愈來愈體現(xiàn)在日常生活的交往與談話中。新聞與傳播學(xué)在其學(xué)科自主知識(shí)體系探索中、在國際傳播能力與國際形象建構(gòu)的緊迫性中、在平臺(tái)社會(huì)與認(rèn)同傳播的密切關(guān)系中、在通過建構(gòu)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施來凸顯的社會(huì)平等中，愈來愈呈現(xiàn)出其持續(xù)追問的姿態(tài)和傳播思想價(jià)值觀之轉(zhuǎn)向中與個(gè)人自我的關(guān)系。虛實(shí)共生，在分化與分離著人與組織的觀念、行為以及行動(dòng)的同時(shí)，也在統(tǒng)合與凝聚著共同體，這為新聞與傳播學(xué)應(yīng)對(duì)時(shí)代的需要、以跨學(xué)科的姿態(tài)介入人之

本書是一部全面而深入的量化金融實(shí)戰(zhàn)指南，從基礎(chǔ)的Python編程和量化金融概念出發(fā)，逐步引領(lǐng)讀者進(jìn)入金融數(shù)據(jù)分析、量化策略開發(fā)、算法交易及風(fēng)險(xiǎn)管理的高級(jí)話題。本書還探討了生成式AI和ChatGPT在量化金融領(lǐng)域中的應(yīng)用，為讀者提供了一個(gè)全面的視角和實(shí)用的工具。 本書共分為5章：第1章作為基礎(chǔ)，介紹了量化金融、算法交易和Python編程的基礎(chǔ)知識(shí)；第2章專注于金融數(shù)據(jù)的獲取和處理，包括如何使用APIs和Python庫；第3章深入講解了量化策略與模型，涵蓋了從統(tǒng)計(jì)學(xué)到機(jī)器學(xué)習(xí)再到深度學(xué)習(xí)和Tran