机器人的天空：基于Arduino的机器人制作（光盘内容另行下载，地址见书封底）
机器人教育在我国已经开展了多年，但是在普及方面还存在明显的不足。很多教师和同学都希望能够拥有一套面向教育、价格适中的机器人教育解决方案，帮助他们在学校里以机器人社团或是校本课程的方式开展机器人活动。毛勇编著的这本《机器人的天空--基于Arduino的机器人制作》就是为了这样的目的而编写。本书选择了全球*为炙手可热的开源硬件平台Arduino作为机器人主控制器的基础，又根据教育的特点在其上进行了一些定制开发工作，将它的学习曲线进一步降低下来。 本书针对的读者是对机器人拥有热情但并不了解的初学者。
1）通俗性 每章的标题就是对该章内容的高度概括，在下来的内容中对其行的解释已尽可能做到了准确、翔实。 2）完整性 本书从终端安全的科学内涵、技术解析、关键要素、实现细节到具体应用案例都行了周详的论述。 3）实用性 本书紧密结合应用实际，从安全需求、科学分析到技术支持、应用实践等各方面行分析和论述。
1. 本书去繁化简地对深度学习的理论知识行梳理，并对算法实现做出浅显易懂的讲解，方便初学者学习。2. 本书精心挑选大量深度学习的案例，通过启发式的自学模式，使读者由浅深地学习并掌握常用的深度学习模型，快速行实战，为一步使用源深度学习平台与工具提供扎实的理论与实践基础。
《给孩子的人工智能课》以生动有趣的方式，向孩子们介绍了人工智能的基本概念、发展历程和应用领域，使他们在轻松愉快的氛围中了解这一前沿技术。不仅能让孩子们了解人工智能的基本知识，还能激发他们对科技创新的兴趣和热情。 《给孩子的人工智能课》不仅是让孩子了解未来科技的门读物，更是激发孩子探索与创新的启蒙之作。通过生动翔实的案例，将复杂深奥的科技概念变得通俗易懂，帮助孩子们更轻松地走人工智能的世界。 复旦大学教授、科学杂志《新发现》荣誉主编 严锋，纽约默西大学数学与计算机科学系终身教授陈志雄 倾情推荐
神经网络已成为从大量原始的，看似无关的数据中提取有用知识的强大技术。 Java语言是用于实现神经网络的zui合适的工具之一，也是现阶段非常流行的编程语言之一，包含多种有助于发的API和包，具有 一次编写，随处运行 的可移植性。本书完整地演示了使用Java发神经网络的过程，既有非常基础的实例也有高级实例。首先，你将学习神经网络的基础知识、感知机及其特征。 然后，你将使用学到的概念来实现自组织映射网络。 此外，你还会了解一些应用，如天气预报、疾病诊断、客户特征分析和光学字符识别（OCR）等。 zui后，你将学习实时优化和自适应神经网络的方法。首先，你将学习神经网络的基础知识和它们的学习过程。 然后我们关注感知机及其特征。 下来，您将使用您学到的概念实现自组织映射。 此外，您将了解一些应用，如天气预报，疾病诊断，客户
机器人构建实战 是 卓越之星 的姊妹篇，是在机器人设计制造领域的两个不同平台，是一本基础的介绍机器人设计与搭建的指南，能够帮助更多的人了解机器人的设计、搭建、编程、控制等关键环节，为读者提供更加丰富的设计思路和实践创意。
1.TensorLayer是一个基于TensorFlow的深度学习发工具。其透明，灵活，高性能的特，使得它得到了大量初学者乃至资深发者的青睐。TensorLayer获得了ACM Multimedia颁发的2017年度*源软件奖。 2.本书是在帝国理工学院计算机系终身教授郭毅可的领导下，由TensorLayer创始人领衔，TensorLayer主要发团队倾力造而成，作者全部来自一线人工智能研究员和工程师，为读者提供了一次非常美妙的AI之旅。 3.本书案例是作者们经过精心挑选后写作的，其中不乏诸如，价值上亿美金的超高分辨率复原、已实际应用在医学上的图像语义分割等黄金案例，值得初学者和研究者们学习参考。 4.本书作者额外提供了案例使用的模型，请到http://www.broadview.com.cn/book/5059下载使用。
微软搜索技术部门高级研发工程师实战经验分享 从源代码的角度深剖析Storm设计与实现 学习如何实现和高效利用“实时的Hadoop” 大数据处理是当前计算机科技的热，而流式实时大数据处理更是这皇冠上璀璨的明珠。实时流数据处理在搜索引擎、社交网络、电商网站、广告平台等领域有着相当广泛的应用。Storm是极其高效、灵活、高扩展的流式数据处理平台。它被Twitter、Taobao、Yahoo、Groupon等公司采用。 本书由微软公司互联网工程院经验丰富的一线程序员操刀编写，包含很多实战经验和使用心得，很好地结合了代码分析和应用实例。本书对于行流式数据处理的研究、Storm的深理解以及实际应用都有很好的参考价值。
针对如何快速把握大数据与人工智能的精髓、避免陷过多的数学细节推导的问题，以及人工智能算法和大数据平台技术的结合问题，本书作者做出了不懈探索。一是选材上，不仅分别单独讲授人工智能和大数据，还突出两者相结合的内容。二是内容上，突出浅显易懂，繁杂的数学推导适当做减法，宏观的介绍和实战技能适当做加法。三是结构上，由浅深，由宏观到比较围观，由基础知识到新技术，由理论到实践。本书主要突出优如下。1.知识覆盖全。对大数据与人工智能领域的常用基础技术、算法、模型均有介绍，保障读者知识体系的完整性。而目前市场上相当同类书只涉及本领域其中的几个问题，使读者不能较好得从宏观角度来体会大数据和人工智能的技术。2.知识覆盖新。紧跟本领域zui新研究成果。尤其重介绍了深度学习基础知识及其应用。深度学习是当前人工
1. 人工智能属于当前社会各界关注的热，本书系统地介绍了人工智能的定义、发展历程及其对各个领域的影响，有助于读者从宏观上深刻理解人工智能的本质，把握技术发展趋势。2. 本书为国内原创图书，能够结合我国的实际和政策，更有指导意义。
谷歌 AlphaGO 战胜李世石，标志着机器智能新时代来袭 人工智能火热来袭，未来 5 年，人工智能会怎样改变我们的生活？未来 15 年呢？ 人工智能的下一个 BAT 会在什么领域产生？ 科技大咖倾情推荐，内容涵盖人工智能前沿研究热与发展趋势 分享许多知名学者专家难得的不同角度与侧面认识追求 产生了对人工智能未来发展的天马行空想象空间与好奇 将机器人、无人车、深度学习、大数据、虚拟现实等智能技术的变革结合起来，将预示一个大时代的到来，即所谓的 超智能时代 。《新智元：机器 人类 = 超智能时代》深分析了人工智能时代的技术和发展、机遇和挑战，带我们提前走超智能时代。
国内外服务机器人研发展、服务机器人创业团队未来两三年服务机器人市场发展
1.以通俗易懂的方式，从数据科学的角度系统的阐释重要且实用的统计学概念，介绍如何将各种统计方法应用于数据科学中； 2.运用清晰的解释和丰富的示例，将实用的统计学术语与数据挖掘实践相结合，适用于数据科学的门初学者； 3.相比于上一版，本书新增了更多Python和R语言示例，读者可以更深的了解如何在数据科学项目中正确运用各种统计方法； 4.通过本书，你将掌握以下知识： 为什么探索性数据分析是启数据科学任务的关键一步 随机抽样如何降低偏差并提高数据集的质量 实验设计原则如何针对问题生成确定性答案 如何使用回归方法估计结果并检测异常 用于预测记录所属类别的主要分类方法 从数据中 学习 的统计机器学习方法 从未标记的数据中提取信息的无监督学习方法
本书主要阐述EDA技术和数字系统设计方法，按照“编程器件→设计语言→开发软件→系统设计”的顺序，系统地介绍PLD器件、VHDL设计语言、流行的EDA设计软件和数字系统设计方法等内容，力求涵盖数字系统开发设计中所涉及的主要方面，并在内容上进行精心编排，以着眼于综合开发能力的提高。
《细说机器学习：从理论到实践》是一个详细介绍现代机器学习理论、经典算法与流行框架及编程实现的机器学习门书。 从统计学、线性代数与概率论等机器学习的基础知识讲起，然后介绍机器学习的基本概念，继 而讲解常用算法与编程实现，最后介绍高级知识、框架实践与项目案例，兼顾理论与应用，详 尽易懂。 每个知识配合示例练习，全书共设计200多个编程实例，向读者展示机器学习算法与框架的实际应用。 全书涉及面广，如神经网络、卷积网络、集成学习、迁移学习等当前机器学习热均有所涉及 。 结合作者多年机器学习研究与发经验，采用流行的Python语言实现，讲解细致，娓娓道来， 适合转型想人工智能领域的大学生、发人员、技术人员和研究人员阅读。
本书系统地阐述了过程控制系统的结构、原理、特点、适用场合、系统设计及应用等问题，并在分析稳态和动态数学模型的基础上，探讨了过程工业（石化、化工、轻工、医药等）生产过程中典型单元操作的控制方案，并介绍了典型工业生产过程（合成氨过程、常减压过程、催化裂化过程、乙烯过程、聚合过程、生物发酵过程、制浆造纸过程和冶金过程）的控制。
复杂系统暨鲁棒控制的理论和应用（Theory and Applications of Complex Systems a
和谐人机环境是计算机理论和技术的一个重要的发展方向，也是当前计算机研究的一个热点领域。
MLlib是Apache Spark机器学习库。本书入门简单，实例丰富，详解协同过滤、线性回归、分类、决策树、保序回归、聚类、关联、数据降维、特征提取和转换等MLlib主要算法，用实例说明MLlib大数据机器学习算法的运用。
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