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TheSingularityIsNear

Foroverthreedecades,RayKurzweilhasbeenarespectedandprovocativeadvocatefortheroleoftechnologyinourfuture.Inhisclassicbook RayKurzweil 2023-04-13 13:39:21

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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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TheScienceofInterstellar

ExecutiveproducerandtheoreticalphysicistKipThornetakesreadersonajourneythroughtheotherworldlysciencebehindChristopherNol KipThorne 2023-04-13 01:28:47

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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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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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LTE,TheUMTSLongTermEvolution

《LTE:UMTS长期演进理论与实践》是一本系统、深入、全面地介绍LTE技术背景、动因和技术内容的书籍。涵盖了基本理论基础、物理层技术设计、网络协议架构以及系统部署和性能分析等方面。该书理论基础分析完整深刻，技术描述翔实完备，协议介绍深入浅 Sesia,Stefania/Toufik,Issam/Barker,Matthew 2023-04-13 00:07:04

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UnderstandingYourUsers

Today,manycompaniesareutilizingaUser-CenteredDesign(UCD)process.However,itisacommonpracticeformostcompaniestoonlypriorit CatherineCourage/KathyBaxter 2023-04-13 00:00:51

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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

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