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《大模型安全、监管与合规》
作者：王贤智 叶娟 陈梦园 刘子旭 等
推荐理由：生成式AI安全、监管、合规与伦理标准读本和实操指南；法律和技术领域多位专家跨学科经验融合，内容专业而严谨，与企业需求紧密结合；立足全球视野，全面梳理生成式AI的政策、立法和司法实践，为企业提供安全、监管、合规方面的实用解决方案。
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推荐理由：从模型理解到高级应用开发真正解决实操问题，10大场景案例覆盖主流开发需求。作者既是资深程序员又是开源社区负责人，将丰富的项目经验转换为一系列经过实践验证的部署、微调和量化操作步骤，覆盖多领域场景的大模型应用开发技巧，作者多年来深耕AI培训和社区建设，基于项目实践和学员互动，形成实用的开发与操作案例，为大语言模型的使用者和开发者提供可靠指导 。
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推荐理由：技术、应用、商业、创投、趋势5个维度全面讲解！无论是爱好者、研究者，还是创业者、企业家和投资人，人人都能读懂的智能体综合指南！
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推荐理由：国内大厂资深编译器团队撰写，结合近300幅图、200段代码讲解，可读性与专业性毋庸置疑。
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《学习体验画布：设计直击人心的学习体验》
作者：[荷]尼尔斯·弗洛尔（Niels Floor）
译者：郭曼文
推荐理由：一本有关学习体验设计的实用性手册。学习体验设计(LXD)领域先驱者,带你探索强大的学习体验画布，设计出色的学习体验。九大不可或缺的学习体验设计原则，介绍了迭代学习体验设计过程的六个步骤：提问、研究、设计、开发、测试和启动，并成功地集成了互补工具，如用户画像、共情地图和体验地图。
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推荐理由：本书从技术和业务角度全面阐述互联网广告与营销的黑灰产业链，以及应对各种风险的风控思路和解决方案。
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推荐理由：哥伦比亚大学教授撰写，详解数字化时代的软件架构设计与分析中的权衡。
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推荐理由：本书的第1版《模式分类与场景分析》出版于1973年，是模式识别和场景分析领域奠基性的经典名著。在第2版中,除了保留了第1版的关于统计模式识别和结构模式识别的主要内容以外，读者将会发现新增了许多近25年来的新理论和新方法，其中包括神经网络、机器学习、数据挖掘、进化计算、不变量理论、隐马尔可夫模型、统计学习理论和支持向量机等。
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推荐理由：源于斯坦福大学研究生课程，40位学者联袂撰写。
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推荐理由：PerceptIn公司CEO与清华大学学者联袂撰写，介绍如何在机器人感知、定位、规划和协作任务中应用FPGA。
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推荐理由：韩家炜推荐！面向应用，涵盖从电子商务到健康领域的一系列案例研究，专注于在大型的真实数据集上构建示例。
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推荐理由：华为AloT技术系列，系统介绍5G出现的背景、结构、工作原理和关键技术，并对5G和AIoT的未来进行展望。
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推荐理由：哈佛大学电子学经典教材，被翻译成八种语言，电子电路设计的权威书籍，中文版上下册同步上市！
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发布人：白钰
