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機器人驅動裝置是驅使執行機構運動的機構，按照控制系統發出的指令信號，借助于動力元件使機器人進行動作。本書結合大量工程應用實例，系統介紹基于步進電動機、直流伺服電動機、交流伺服電動機、液壓、氣壓等裝置的驅動與控制技術及其最新應用成果。本書取材新穎，涉及機器人廣泛的應用領域、多種機器人類型和多方面的專業技術。敘述上以應用實例為主講解，條理分明，深入淺出，通俗易讀。本書主要供機電控制、機器人研究開發及應用專業人員學習和參考，也可作為高等院校相關專業師生的教學參考書。

·23.1萬字

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人工智能創新啟示錄：技術前沿

本書為中國人工智能產業創新聯盟《智能之巔》叢書的技術分冊，重點聚焦人工智能的關鍵前沿技術，先對人工智能技術領域進行了概述，主要介紹核心及前沿領域的發展現狀和趨勢，并分析國內外人工智能發展戰略；之后深入介紹、分析支撐或影響人工智能產業發展的核心和前沿技術，如計算機視覺、智能語音語義、人工智能芯片等。本書適合人工智能、互聯網和計算機行業的從業人員和研究人員（技術崗位和非技術崗位），以及創投相關人員閱讀參考。

·24.4萬字

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智能硬件產品：從0到1的方法與實踐

本書講述了智能硬件產品從0到1需要的方法和技術。內容涵蓋識別市場機會、細分市場、市場分析、產品定位、定義產品需求、定義需求優先級、產品概念生成、產品概念選擇、產品概念測試、產品設計、構建產品原型、可用性測試、智能硬件相關法規與認證、產品發布等。

·26.4萬字

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實戰機器學習

隨著互聯網、物聯網、云計算等技術的不斷發展，許多領域都產生了大量的數據。利用機器學習技術分析海量數據，可以從數據中發現隱含的、有價值的規律和模式，進而用于預測并采取相應動作。在上述背景下，本書從理論、技術和應用三個層面入手，全面講解如何利用機器學習技術解決實際問題。本書共分26章，內容包括機器學習解決問題流程、問題分析與建模、數據探索與準備、特征工程、模型訓練與評價、模型部署與應用、回歸模型、支持向量機、決策樹、集成學習、K近鄰算法、貝葉斯方法、聚類算法、關聯規則學習、神經網絡基礎、正則化、深度學習中的優化、卷積神經網絡、循環神經網絡、自編碼器、基于深度學習的語音分離方法、基于深度學習的圖像去水印方法、基于LSTM的云環境工作負載預測方法、基于QoS的服務組合問題、基于強化學習的投資組合方法、基于GAN模型的大數據系統參數優化方法。本書內容全面、示例豐富，適合機器學習初學者以及想要全面掌握機器學習技術的算法開發人員，也適合高等院校和培訓機構人工智能相關專業的師生教學參考。

·22.4萬字

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人工智能創新啟示錄：賦能產業

本書聚焦人工智能對產業的賦能，對產業發展和創新熱潮進行概述，介紹人工智能在核心產業領域的發展現狀和趨勢，并分析國內外發展戰略和政策。本書深入探討人工智能與機器人、交通、醫療等領域的融合發展，以及由此產生的智能機器人、智能駕駛、人工智能醫療等新業態，詳細闡釋人工智能提升生產效率，催生新產品、新場景、新需求，推動產業轉型升級和經濟高質量發展的重要作用。本書適合人工智能、互聯網和計算機行業的從業人員和研究人員（技術崗位和非技術崗位），以及創投相關人員閱讀參考。

·22.8萬字

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新智元：機器+人類=超智能時代

谷歌AlphaGO戰勝李世石，標志著機器智能向人類智能的領地又邁進了偉大的一步。而“互聯網”向“智能”時代的躍遷，也昭示新智能時代即將到來。2016年，恰逢人工智能誕生60周年，本書是人工智能技術和產業狂飆突進的見證，為讀者打開人工智能世界的一扇大門，不僅可以一窺百度大腦、訊飛超腦、中國大腦計劃究竟，更可以著名人工智能研究院院長等頂級專家大咖的技術解密作為對智能產業未來趨勢的參照。近百位學界、商界、技術界、產業界的專家，從機器人、機器人學習、智能汽車、智能醫療、認知科學、高性能計算和“AI”投資等不同視角，對人工智能和機器人產業進行評析。人類未來在AI時代將何去何從，超智能時代將引發社會更多思考。

·20.7萬字

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智能運維技術及應用

智能運維是面向產品全生命周期智能制造的重要組成部分。隨著感知技術、預測技術和智能技術的深度應用，裝備維修從原來的事后維修模式、定時維修模式逐步向基于狀態的維修模式轉變，而提高裝備狀態監測和維修決策水平是實現這種轉變的關鍵。本書在基于狀態的維修模式及其技術體系基礎上，對基于狀態的維修所涉及的數據處理、狀態監測、趨勢預測、故障診斷、維修決策等關鍵技術進行闡述，為復雜裝備制造服務和智能運維提供技術參考。

·27.8萬字

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智能原理

本書全面梳理了各個學科與智能研究相關的成果，在此基礎上歸納了一般智能的構成要素，形成了生物智能和非生物智能統一的智能理論體系。系統分析了智能的進化、發展、使用和評價，提出了語義邏輯的主要準則和不同于馮?諾伊曼體系的智能計算架構。并且為構建本書所述非生物智能體或人工智能學界討論的通用人工智能提出了一條可實現的路徑。本書適合對智能和人工智能感興趣的學生、學者和實踐工作者閱讀。

·25.9萬字

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空間智能原理與應用

本書從空間信息處理角度出發，將人工智能領域的理論研究與專業實踐相結合，完整介紹人工智能方法及其在空間信息處理中的應用，不僅涵蓋人工智能領域的基礎概念與基本方法，而且探討知識圖譜、計算智能、新興機器學習、深度學習等前沿技術，同時介紹人工智能在地理文本大數據、遙感影像、激光點云等空間信息處理中的應用實例，具有較強的代表性和啟發性。本書可以作為高等院校空間信息與數字技術、遙感科學與技術等專業高年級本科生和研究生學習人工智能技術的教材，也可供計算機、電子信息、自動控制、地球測繪等領域從事空間信息智能處理工作的科技人員學習和參考。

·23.8萬字

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人機物融合群智計算

隨著物聯網和人工智能技術的快速發展與加速融合，智能物聯網（AIinIoT，AIoT）正成長為一個具有具有廣泛發展前景的新興前沿領域。物聯網智能應用和服務已經逐步融入國家重大需求和民生的各個領域，如智慧城市、智能制造、無人駕駛、智慧農業、健康衛生、國防軍事等。在智能物聯網背景下，人（智能手機、可穿戴設備等）、機（云設備/邊緣設備）、物（物聯網終端）這三種基礎要素正在走向協作和融合，邁向人機物融合群智計算時代。人機物融合群智計算（CrowdHMI）是指利用人/機/物感知能力的差異性、計算資源的互補性、節點間的交互性，通過協同感知、分布式學習、群智知識遷移等來解決單獨利用某種智能難以解決的復雜問題，進而構建具有自學習、自組織、自適應、可遷移能力的智慧空間。其潛在的研究挑戰包括人機物群智融合機理，人機物協作群智感知，自學習增強與自適應演化（深度模型壓縮、遷移學習、元學習、終身學習等），群體分布式學習模型（邊緣智能、端邊云協同計算、多智能體強化學習、聯邦學習等）方面。本書將為大家介紹人機物融合群智計算的基礎理論、概念模型、研究挑戰與關鍵技術、典型應用，并對其未來發展方向進行展望。本書可以為物聯網、人工智能、工業互聯網、智慧城市、智能制造等領域的科研人員和IT從業者提供創新的發展視角及相關理論、方法與技術支撐，也可作為相關專業高年級本科生和研究生課程教材。

·44.4萬字

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奇點到來：AIGC引爆增長新范式

增長是企業利用計算機、大數據、人工智能等新技術實現經營增長的新思路和新方法，本書作為該領域的入門級讀物，介紹了AIGC在增長領域的技術和實戰應用。本書分為4部分，第1部分、第2部分、第4部分主要針對有興趣了解AIGC背后技術原理、增長模式的變化以及截至2023年3月業界、學術界的最新技術進展的讀者；第3部分包含AI的基礎知識、基礎模型，并從實戰應用角度介紹作為應用開發者如何高效上手與利用最新的開源技術與API，適合有一定技術基礎的讀者。

·21.9萬字

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人工智能安全

隨著人工智能技術的高速發展和廣泛應用，人工智能安全問題引發了人們的高度關注。本書介紹了人工智能安全的概念和范疇，并從理論技術、技術標準、產業生態、倫理、法律等不同角度分析了人工智能所涉及的安全問題及其治理策略和解決方法。除概述外，本書介紹了采用可信計算技術解決人工智能安全問題的方法，以及無人系統安全、基于類腦計算的強人工智能及其安全、智能制造和智能城市中的人工智能應用安全、網絡安全、人工智能安全可控的產業生態建設、人工智能安全標準與風險評估預警、人工智能法律倫理。總體來說，本書既概要地分析了人工智能安全問題的一般屬性，又從不同角度和不同的典型應用領域分析了人工智能系統中特別的安全問題及其風險評估、預測、治理途徑和解決方法。

·25.4萬字

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機器意識：人工智能的終極挑戰

自20世紀90年代以來，人們再次高度關注意識問題，眾多哲學家、心理學家與神經科學家在此領域開展了深入的研究工作（Zelazo，2007）。與此同時，人們也開始嘗試用計算方法讓機器裝置擁有意識能力。這類研究逐漸被稱為“機器意識”（MachineConsciousness）研究，有時也用“人工意識”（ArtificialConsciousness）或偶爾用“數字覺知”（DigitalAwareness）來稱呼這一領域。

·27.9萬字

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創新求索錄：第三集

本書收錄了李國杰院士2018年至2022年五年間寫的100余篇文章、報告、評語、新書序言等，反映了作者參與中央網信辦、國家發展改革委、工業和信息化部、科技部、中國工程院和中國科學院的咨詢課題的成果。內容包括科技自立自強、理解人工智能、做強先進計算、展望新興技術、戰略咨詢建議、人才培養教育等。既有宏觀的政策建議，又有關鍵的技術研究；既高屋建瓴，又落到實處。適合相關領域的科研人員、高校老師和學生、立志科研的青少年、信息產業的高管以及制定政策方針的政府工作人員。

·37萬字

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一本書讀懂智能家居核心技術

本書圍繞智能家居的核心技術，對家庭數字化和智能化的5個關鍵技術領域進行專業、深層次的講解，并以具體的產品示例介紹智能家居的現狀、產品和特點，指出智能家居的發展機遇和趨勢。本書首先簡要回顧了數字家庭信息技術和通信互聯網的發展歷程，介紹了各種技術聯盟和標準組織；然后分別對數字家庭內部的網絡連接技術和外部的寬帶接入技術發展進行講述和比較，讓讀者能透視家庭網絡中的結構和理解數字家庭背后的技術概念；接下來闡述了家庭智能化的兩個技術支柱，即物聯網和人工智能的發展現狀，它們為數字家庭蛻變到智能家庭創造了技術條件；再專門介紹了家庭智能化的安全技術如何保護家庭隱私；最后對智能家居的未來進行展望。

·39.4萬字

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自適應和反應式機器人控制：動態系統法

本書主要介紹如何通過動態系統學習控制律，從而使機器人具備實時反應能力。本書首先介紹機器人學習數據的收集方法，然后重點講解使用動態系統學習控制律的核心技術，使用動態系統進行軌跡規劃的方法，以及使用動態系統進行柔性控制和力控制的方法。本書提供大量應用示例，包括機械臂、擬人手和仿人機器人的全身控制等。本書要求讀者熟悉關于機器人控制的基礎知識，并熟悉機器學習、統計、優化以及動態系統等相關內容，適合作為高等院校機器人控制方向的研究生課程教材，也適合相關領域的技術人員參考。

·20.3萬字

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移動平臺深度神經網絡實戰：原理、架構與優化

這是一本講解怎么養大象，以及如何把大象裝進口袋里的實戰書。<br/>深度學習的出現和應用，把許多科幻小說中預言的機器智能變成現實，也助力計算機將海量數據處理能力轉化為更深層的解構、洞察和創造力，進而提供更加人性化的服務。在深度學習炸裂式發展的背后，是無數科研工作者對算法網絡的不斷改善和工程師們夜以繼日的努力，才將這些成果轉化為更多人觸手可及的力量。<br/>然而深度學習并不是一門程序語言或者一個編程框架，而是一個知識體系。對于有志進入這個領域發展的人來說，這個名詞所代表的數學知識和計算機技術，以及將這些概念轉化為應用所牽涉的框架和體系，恰如一只身軀龐大、威力無窮的大象。它的鼻子、耳朵、四肢、尾巴，每一處都飽含新知，每一處都值得細細琢磨。這很容易讓人感覺處處都要學習，無從下手，生出畏懼心來。

·20.9萬字

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智能制造系統中的建模與仿真：系統工程與仿真的融合

為了更好地理解基于模型的系統工程，消除過度宣傳、商業炒作引發的對MBSE的扭曲，筆者力圖以通俗的文字，簡要闡述數學建模、系統科學方法、系統工程、建模與仿真、虛擬樣機等基礎知識，旨在說明MBSE是M&amp；S和SE深度融合的階段產物。通過對MBSE、數字孿生等進行剖析，引導大家深刻領會MBSE的本質，共同促進MBSE在復雜系統和體系研究中的應用。且需要國內專業人士根據研究進展和應用探索情況，撰寫相關方面的圖書，指導復雜系統研究與復雜產品的研制。本書面向廣大的工程技術人員和管理人員、也可作為大學教材。

·21.9萬字

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大話機器智能：一書看透AI的底層運行邏輯

本書以有趣的案例和深入淺出的語言，直擊AI的底層運行邏輯與核心原理，勾勒人工智能的全貌，以便讀者掌握AI技術要點，打通AI的各種技術壁壘，厘清不易察覺的“認知錯誤”，從而更好地認識正在運轉的神秘AI世界。本書共9章，邏輯上分為三部分。第1～3章是人工智能的基礎理論，通過生動、有趣的講解，讓讀者知道支撐AI的基礎學科如何起作用：如何基于統計學和概率論找到應對不確定性的有效方法與解題思路如何基于數據統計的基礎知識與原理避開數據“陷阱”，給出謹慎的主觀結論如何從數學視角理解信息的處理模型。第4～7章討論人工智能的核心技術——數據、算法、算力，詳細介紹大數據是如何處理的，如何通過機器學習算法和深度學習算法讓機器正確認識數據間的關聯與規律，以及如何通過算力整合與軟件協作實現更高效的智能。第8～9章探討一些人工智能安全話題——大數據“殺熟”、隱私計算、深度偽造技術、對抗樣本攻擊、數據投毒攻擊、攻防博弈等，并展望人工智能的未來，包括：人工智能會搶走人類的工作嗎？機器人會統治人類嗎？通用人工智能會出現嗎？未來到底會變成什么樣子？

·20.8萬字

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計算社會學：系統應用篇

自2009年至今，計算社會學步入了發展的黃金時期。多學科的深度交叉融合，以人工智能為代表的數據科學方法的快速發展以及跨空間、多模態數據的快速富集等都使得計算社會學得到蓬勃發展，讓社會科學研究呈現出嶄新面貌，為解釋人類行為、群體認知、社會演化等提供了重要的理論和方法支撐。本書采用漸進式的組織思路，以人工智能的經典模型為基礎理論支撐，從社交網絡分析、網絡動力學、社交媒體挖掘與社群智能三個維度進行延伸，圍繞典型應用系統梳理計算社會學的代表性應用。在兼顧廣度和深度的前提下，本書深度融合計算機科學、社會學、人工智能、復雜網絡、統計學和自然語言處理等多學科的專業概念，突出社會計算學近年來的研究成果和關鍵技術突破。本書為人工智能與社會科學交叉融合提供了系統性的理論框架、方法體系與應用闡釋，是研究人員、專業人員以及工程、計算、AI、互聯網等領域的技術人員不可或缺的參考資料，同時也可作為相關領域的高年級本科生和研究生的教材。

·24.6萬字

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機器人驅動與控制及應用實例