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北京市政协文史和学习委员会
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剪映+AI短视频制作从入门到精通
作者：快学习教育 出版：北京理工大学出版社 日期：2025-06-01 本书深度整合AI技术与剪映智能剪辑的实战指南，致力于解决短视频创作者“效率低、创意枯竭、制作门槛高”三大痛点。第1-3章深入探讨了如何将AI 技术融入传统的视频创作流程，对文案撰写和素材获取等环节进行升级和优化。通过文心一言、通义千问生成爆款脚本与分镜提纲；利用Vega AI、通义万相生成商业级图像素材；基于即梦AI、 ... |
詳情>> | 售價：NT$ 407 
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工运史知识1000题
作者：学习强会 编 出版：工人出版社 日期：2025-06-01 本书聚焦中国工运史知识，以试题形式呈现内容，涵盖单选题 700道、多选题300道，题目内容贯穿中国工人阶级诞生、发展的各历史阶段，包括重要事件、组织演变、政策法规及人物事迹等，参考答案部分为题目提供了准确答案。本书适合工会工作者、历史研究者及相关学习者使用，有助于系统掌握中国工运历史知识，了解工人阶级在不同时期的奋斗历 ... |
詳情>> | 售價：NT$ 194
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《回来》（二） 新中国成立前后的归国科学家们
作者：《学习时报》编辑部 出版：大有书局 日期：2025-06-01 本书聚焦讲好归国科学家故事，弘扬新时代科学家精神，翔实记录了新中国成立前后，科学家们毅然放弃海外优渥生活条件和科研条件，乘风破浪回到祖国怀抱，直挂云帆与祖国人民一道建设自己国家的故事。本书深刻细腻地诠释了科学家们如何在突破“极点”后获得“第二次呼吸”，如何以“平如水、直如线”的大国工匠精神为祖国科技事业奠基铸魂，如何以 ... |
詳情>> | 售價：NT$ 388
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北京市第三次全国文物普查工作报告
作者：北京市文物局 出版：科学出版社 日期：2018-11-01 ... |
詳情>> | 售價：NT$ 1170
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学生是如何学习的：从学习科学到高效教学（走进学习科学丛书）
作者：[美]约翰·阿尔马洛德 道格拉斯·费希尔 南 出版：中国人民大学出版社 日期：2024-06-01 学生是如何学习的：从学习科学到高效教学（走进学习科学丛书） ... |
詳情>> | 售價：NT$ 407
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学习简史：从动物学习到机器学习
作者：李韧 出版：华东师范大学出版社 日期：2023-10-01 《学习简史：从动物学习到机器学习》打破学科界限和思维局限，重新梳理学习历史，试图讲清“学习是什么、为什么学习、怎么样学习”三个基本问题，以简史的形式理清学习发展的主线脉络，确立学习的3个主体形态：动物（和作为动物的人）、人类、机器（或半机械人），辨析学习的6种媒介：基因、大脑、语言、文字、电子、机器，划分学习的5个时代 ... |
詳情>> | 售價：NT$ 398
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学习如何学习（《学习的本质》姊妹篇）
作者：[法]安德烈·焦尔当，[法]吉约姆·萨尔戴著 出版：华东师范大学出版社 日期：2023-03-01 《学习如何学习》是一本介绍学习之道的宝典，有助我们形成有效的学习方法的工具书与指南。它以先破后立的方式告诉我们：学习的关键，首先是理解。由此，“学习=记忆”的神话被打破，任何脱离理解的记忆都是机械的、短暂的。在厘清了学习的本质和关键、学习者的不同类型、学习经历的过程等问题之后，我们便能进入了解和掌握学习之法的宝库中，而 ... |
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深度学习“深”几许
作者：苏纾，欧阳蕾 著 出版：科学技术文献出版社 日期：2023-06-01 本书内容是北京市中关村中学从2014年成为教育*“深度学习”教学改进项目海淀区首批实验校以来，在教学中运用“深度学习”理念进行教学改进后精选的研究成果。在梳理总结研究成果的过程中，我们深深地感慨和惊叹在教学改革中师生们的改变与成长!在成书的过程中，恰逢我们国家新版义务教育课程标准颁布实施。老师们欣喜地发现，我们所做的教 ... |
詳情>> | 售價：NT$ 398
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病理学基础学习指导
作者：周士珍，黄晓红 出版：人民卫生出版社 日期：2025-02-01 《病理学基础学习指导》是国家卫生健康委员会“十四五”规划教材？全国中等卫生职业教育教材《病理学基础（第4版）》的配套教材。本教材在编写中体现《病理学基础（第4版）》的编写思想与原则，与其内容统一，以病理学基础知识、基本理论和基本技能的综合运用为主线，对各章节学习内容明确学习目标，阐明学习重点和难点，有助于学生课后复习， ... |
詳情>> | 售價：NT$ 184
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北京规划和国土资源年鉴2018
作者：北京市规划和国土资源管理委员会 编 出版：中国发展出版社 日期：2019-03-01 本书主要记载2017年度北京市规划和国土资源管理委员会的主要工作，是由该委员会负责主编的具有基础性、综合性、全面性特点的公报性、年史性的工具书，为各级领导、各级部门了解北京市国土资源情况、实施科学决策，为各行各业及有关单位查询资料、获取信息等提供服务。 ... |
詳情>> | 售價：NT$ 1877
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首都现代化蓝皮书2024
作者：北京市发展改革政策研究中心，北京市经济社会发展研究 著 出版：经济管理出版社 日期：2024-05-01 《首都现代化蓝皮书.2024》由北京市发展改革政策研究中心，北京市经济社会发展研究院著 ... |
詳情>> | 售價：NT$ 449
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娘家人：海淀区教育工会特色案例集
作者：中国教育工会北京市海淀区委员会 编 出版：九州出版社 日期：2019-07-01 中国教育工会北京市海淀区委员会成立后，不断增强工会组织活力，提高工会组织凝聚力、影响力，推动各基层工会围绕教职工需求开展工作，支持各基层工会在夯实基层工会基础、增强基层活力方面开展了大量工作。本书收集了北京市海淀区教育系统部分基层工会在开展职工之家建设三个一、传统文化三个一、体育健康三个一活动中的一些生动案例，收录近年 ... |
詳情>> | 售價：NT$ 450
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医事非诉法律实务
作者：北京市律师协会医药卫生法律专业委员会 出版：北京大学出版社 日期：2018-06-01 本选题由北京市律师协会医药卫生法律专业委员会组织编写，针对医事法律领域的实务问题，进行了系统的深度的剖析。主要内容包括医疗机构的设立、公立医疗机构的改制、医疗机构投资并购、医疗领域PPP、民营医院的上市、医疗机构的风险防控、医患关系的处理、互联网＋大健康产业、医生集团和医疗设备的融资租赁等法律问题的实务操作。 在医院 ... |
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深度学习编译器设计
作者：高伟、韩林、李嘉楠 出版：清华大学出版社 日期：2024-11-01 随着大模型的发展与应用，深度学习编译器的内涵和外延逐步扩展。与传统编译器相比，深度学习编译器增加了特定于人工智能模型实现的设计与优化。本书共12章。第1章从深度学习的起源、发展与爆发出发，引出深度学习模型的基础概念、深度学习应用的开发流程和深度学习框架。第2章介绍深度学习运算特征、深度学习硬件平台和深度学习编译技术，通 ... |
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机器学习原理及应用
作者：毋建军 姜波 郭舒 出版：机械工业出版社 日期：2025-01-01 《机器学习原理及应用》从机器学习原理和应用出发，结合案例介绍了机器学习的基础技术和典型模型算法，包括机器学习的基础、特征选择与降维、典型学习算法、深度学习与神经网络、集成学习与迁移学习、强化学习、计算机视觉与语音识别等技术；详细介绍了机器学习典型模型算法及神经网络学习、计算机视觉和语音识别技术应用，并以实例介绍了应用场 ... |
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投影学习：理论及应用
作者：刘本永 出版：科学出版社 日期：2025-03-01 《投影学习：理论及应用》对机器学习中的投影学习算法进行系统的理论分析与应用探讨，内容包括描述型投影学习和鉴别型投影学习之正投影及斜投影学习准则、一般形式、增量学习和稀疏化算法，以及这些算法在信号分析处理、模式识别等领域中的典型应用等。 ... |
詳情>> | 售價：NT$ 709
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机器学习原理及应用
作者：安俊秀 靳宇倡 陈宏松陶全桧 马振明 等 出版：人民邮电出版社 日期：2024-07-01 本书全面介绍了机器学习的基础知识和主要技术以及其应用，全书共 10 章，首先对机器学习进行概述，并介绍机器学习的相关算法，如回归算法、分类算法、结构化学习、无监督学习；接着对机器学习聚类算法、深度学习、强化学习等算法原理及实现过程进行了简要介绍，以便于实际应用分析；最后介绍自然语言处理、推荐系统原理，并通过两个案例让读 ... |
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学习科学导论（简明版）
作者：尚俊杰，裴蕾丝 主编 出版：北京大学出版社 日期：2024-11-01 学习科学（Learning Sciences）是20世纪90年代发展起来的跨学科研究领域，重在研究“人是如何学习的，如何才能促进有效学习”，目前受到了世界各国各地区的高度重视。本书作为学习科学的入门和基础教材，立足于全面、系统地介绍学习科学的基础知识。在内容编排上，本书首先讲解了学习科学的起源、发展与未来，对学习科学进 ... |
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深度学习（微课视频版）
作者：吕云翔 王志鹏 主编 王渌汀 刘卓然 韩雪婷 梁菁菁 副主编 出版：清华大学出版社 日期：2024-08-01 本书循序渐进地介绍了深度学习的基础知识与常用方法，全面细致地提供了深度学习操作的原理和在深度学习框架下的实践步骤。本书共分为三部分，理论基础、实验和案例。第一部分理论基础，包括第1~7章，主要介绍深度学习的基础知识、深度学习在不同领域的应用、不同深度学习框架的对比以及机器学习、神经网络等内容； 第二部分实验，包括第8~ ... |
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机器学习及其应用
作者：汪荣贵 ， 杨娟 ， 薛丽霞 编著 出版：机械工业出版社 日期：2024-09-01 《机器学习及其应用》比较系统地介绍机器学习的基础理论与应用技术。首先，介绍掌握机器学习理论和方法所必须具备的基础知识，包括机器学习的基本概念与发展历程、模型构造与优化的基本方法；然后，介绍和讨论监督学习、无监督学习、集成学习、强化学习等传统机器学习理论与方法；在详细探讨神经网络与深度学习基本理论的基础上，介绍深度卷积网 ... |
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