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设计是什么
&A◆賈伯斯稱保羅．蘭德為史上最偉大的平面設計師◆保羅．蘭德對商標設計、好設計的標準以及設計人應該了解的所有事深有見解◆瑞士新浪潮平面設計運動之父Weingart撰序◆所有設計人必聽大師開講，學習最一針見血的思考與經驗談保羅．蘭德是美國當今
MichaelKroeger 2023-04-13 13:55:21
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可用性测试手册（第2版）
&T、摩托罗拉等知名企业。JeffRubin是一位拥有超过30年人因工程以及可用性从业经验的专家。在贝尔实验室人类绩效技术中心，他开发了测试方法并不断改进，致力于软件、文档、培训材料的可用性研究。在他的职业生涯中，Jeff为上百家公司提供了
【美】JeffreyRubin（鲁宾）/DanaChisnell（切斯尼尔） 2023-04-13 13:48:07
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用户体验可视化指南
第一部分介绍了用户体验可视化的基础和价值，并探讨了它如何为企业和组织的战略规划提供帮助。通过可视化方式，我们可以拓宽视野，启动、调研、解释和一致。作者还分享了具有指导意义的案例和建议，并强调要在每个环节中让利益相关方和团队成员参与绘制，及时
JamesKalbach 2023-04-13 13:47:15
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AloneTogether
ConsiderFacebook.It'slikehumancontact,buteasiertoengagewithandeasiertoavoid.Technologypromisescloseness,butmuchofmodernl
SherryTurkle 2023-04-13 13:36:25
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疯狂科学家大本营
美国最棒的创意工场不是贝尔实验室，也不是硅谷，更不是麻省理工学院的媒体实验室。实际上，由五角大楼领导的绝密军事机构DARPA——国防高级研究计划局是最杰出的创意工场之一。DARPA由美国前总统艾森豪威尔建立的军事部门，其创建目的是为了回应苏
迈克尔·贝尔菲奥尔（MichaelBelfiore） 2023-04-13 13:31:59
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HowGoogleWorks
埃里克•施密特（EricSchmidt）是谷歌从2001年到2011年的首席执行官。在他的带领下，这家硅谷公司迅速成长为科技行业全球领导者。他不仅负责建立合作关系和拓展商业人脉等对外事宜，还负责安排政府对话并建立适于高科技企业的领导方式。目
EricSchmidt/JonathanRosenberg 2023-04-13 01:34:21
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以色列谷
以色列选择了科技兴国的道路，成为重要高科技领域（如军用设备、通信和信息系统、生物科技、环境科学等）的全球领先者。在以吸引科技企业而著称的纳斯达克交易所中，只有800万人口的以色列贡献了147个上市公司，仅次于来自美国、加拿大和中国的上市企业
(以)顾克文(EdouardCukierman)/丹尼尔.罗雅区(DanielRouach)/(中) 2023-04-13 01:27:53
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Google
想要掌握未来，必须了解谷歌。谷歌是从1998年在车库里创立起家的，短短数年间研发了上千项专利。如今，它已经力压苹果、亚马逊，成为“世界最具价值品牌”、“最佳雇主”。无疑，谷歌是互联网时代的最大赢家。这家公司通过巨额广告利润收获现在，并有意愿
托马斯·舒尔茨(Thomas·Schulz) 2023-04-13 01:14:05
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数字医疗
长久以来，科技被视为医疗改革的利器，旨在治愈各种医疗问题。然而，当临床医生开始使用计算机提供医疗服务时，便不得不面对着一系列的问题。技术的使用甚至可能造成致命的错误。那么，什么才是真正的数字医疗？未来的医疗改革道路在哪里呢？《数字医疗》从技
罗伯特•瓦赫特(RobertM.Wachter) 2023-04-13 00:52:36
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深度学习与图像识别：原理与实践
这是一部由阿里巴巴达摩院算法专家、阿里巴巴技术发展专家和阿里巴巴数据架构师联合撰写的图像识别著作，从技术原理、算法和工程实践等3个维度系统讲解该领域的知识点。本书的知识点选择非常全面，既能让完全没有基础的读者迅速入门，又能让有基础的读者深入
魏溪含 涂铭 张修鹏 著 2023-04-13 00:45:24
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离散时间信号处理
《数字信号处理》(1975年版)，是《离散时间信号处理》(第2版)的第一代著作。该书被视为数字信号处理领域的经典教材，系统地总结了该领域的基本理论、基本概念和规律。全书概念清晰、逻辑性强、推理严密，是一本优秀的数字信号处理教材。在70年代末
RonaldW.Schafer/AlanV.Oppenheim/JohnR.Buck 2023-04-13 00:21:03
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深入浅出神经网络与深度学习
本书深入讲解神经网络和深度学习技术，侧重于阐释深度学习的核心概念。作者以技术原理为导向，辅以贯穿全书的MNIST手写数字识别项目示例，介绍神经网络架构、反向传播算法、过拟合解决方案、卷积神经网络等内容，以及如何利用这些知识改进深度学习项目。
[澳]迈克尔·尼尔森（MichaelNielsen） 2023-04-12 23:59:24
