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隨著科技的不斷發(fā)展，軟硬件之間的整合越來越密切，機器人也在這樣的大環(huán)境下獲得了前所未有的發(fā)展。機器人構建實戰(zhàn)是一本基礎的介紹機器人設計與搭建的指南，能夠幫助更多的人了解機器人。機器人構建實戰(zhàn)通過6篇，共計30章內容，全面細致地向讀者介紹了有關機器人的相關知識。機器人構建實戰(zhàn)從基礎知識講起，分別介紹了避障機器人、除障機器人、全向運動機器人以及幾個綜合項目。機器人構建實戰(zhàn)內容全面、講解細致，可作為高等院校的機械、電子、計算機、自動化等相關專業(yè)學生的機器人課程與實訓的指導用書，也可供機器人愛好者及參加機器人比賽的師生選用。

·8.1萬字

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智能控制

本書較全面地敘述了智能控制的基本理論、方法和應用。全書共11章。主要內容為：專家控制的基本原理和應用；模糊控制的基本原理和應用；神經網絡控制的基本原理和應用；遺傳算法及其應用和迭代學習控制方法及其應用。本書系統(tǒng)性強，突出理論聯(lián)系實際，敘述深入淺出，適合于初學者學習。書中給出了一些智能算法的Matlab仿真程序，并配有一定數(shù)量的習題和上機操作題。

·12.6萬字

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3小時吃透DeepSeek智能辦公

如果你是DeepSeek零基礎、想快速成長的職場新人；如果你迫切希望快速上手AI，成為真正高效工作的職場人；如果你不想被日報、總結、PPT、數(shù)據(jù)表等煩瑣的任務壓到喘不過氣，那么恭喜你翻開了本書。本書將手把手教你用DeepSeek解決實際問題，實現(xiàn)“提案一次過”“升職加薪快人一步”等目標。本書深度綁定DeepSeek，圍繞DeepSeek的核心功能（如“追問技巧”“職場場景適配”）展開講解，而非泛談工具操作；結合職場常見業(yè)務場景，針對“客戶臨時改需求”“PPT反復返工”等真實困境，提供DeepSeek專屬解決方案；搭配AI細分領域工具（基于需求），為你篩選并搭配AI繪畫、智能體、AI音視頻等多領域的AI工具，形成“輸入需求-工具配合-輸出成果”的完整工作流程。愿閱讀本書的每位讀者都能解鎖高效能辦公的無限可能。

·4.8萬字

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樹莓派創(chuàng)客：手把手教你搭建機器人

本書遵循由淺入深、由易到難的原則，循序漸進地介紹使用樹莓派玩轉機器人的必備軟硬件知識與技術。全書共8章，第1~4章為樹莓派入門部分，主要介紹樹莓派軟硬件、Scratch和Python編程語言以及各種傳感器的使用，并提供豐富的操作案例，方便讀者輕松構建樹莓派項目。本部分學會之后，讀者基本上可以掌握使用樹莓派軟硬件與第三方軟硬件協(xié)同工作，搭配和使用傳感器親手搭建一個簡單的用于巡線且自動跟隨和停止的機器無人車。第5~8章為提高部分，本部分深入地介紹樹莓派的各種高級玩法，還將介紹更多、更加智能的第三方軟硬件，比如近年來火熱的人工智能系列傳感器以及機器人操作系統(tǒng)ROS的使用，同時兼顧PC和手機操作，為讀者玩轉機器人提供更多的趣味場景。本書的特點是使用低成本硬件，趣味性和可操作性強，適合對樹莓派及機器人感興趣的各類讀者閱讀。

·6.3萬字

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基于NI Multisim 11的PLD/PIC/PLC的仿真設計

本書主要講解最新的EDA設計軟件NIMultisim11在PLD可編程邏輯器件、PIC系列單片機、PLC可編程控制器設計中的應用，包括PLD可編程邏輯器件、PIC系列單片機、PLC可編程控制器分別介紹、如何使用仿真平臺、具體仿真步驟及過程、匯編及C語言的要點、基本的編程方法、圖形化設計的使用、VHDL代碼的自動生成方法、梯形圖的設計過程、各種接口電路的使用等內容，并給出了大量的仿真實例。

·11.9萬字

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人工智能數(shù)學基礎

本書分為7章，其內容包括代數(shù)學和分析學的基礎概念、微積分的基礎概念、矩陣與線性變換、矩陣分解、最優(yōu)化理論與算法、概率模型和信息論的基礎概念。本書強調數(shù)學概念并采用圖形化的方式對其進行解釋，以利于讀者理解，同時，本書給出了數(shù)學知識在機器學習和人工智能領域的具體應用，將數(shù)學知識和工程實踐有機結合，以使讀者能對數(shù)學知識有更深層次的理解。

·10.6萬字

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移動機器人技術及其應用

本書是作者結合研究所的研究工作，吸收借鑒國內外期刊論文的最新研究成果以及相關書籍編著而成的，是目前國內第一本針對移動機器人的研究用書，書中側重了移動機器人的基本問題與研究重點，作者盡量做到既講清基本原理，又密切聯(lián)系應用，既不乏經典理論，又側重近年來的新鮮成果，盡可能的綜合了移動機器人研究的各個方面。

·27.3萬字

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因果推斷與機器學習

本書是一本理論扎實，同時聯(lián)系實際應用的圖書。全書系統(tǒng)地介紹了因果推斷的基本知識、基于機器學習的因果推斷方法和基于因果推斷的機器學習方法及其在一些重要領域的應用。全書共分6章。第1章從潛結果框架和結構因果模型出發(fā)，介紹因果推斷的基本概念和方法。第2章介紹近年統(tǒng)計和機器學習文獻中出現(xiàn)的一些重要的基于機器學習的因果推斷方法。第3章介紹能夠提高機器學習模型的泛化能力的因果表征學習。第4章介紹因果機器學習如何提高機器學習模型的可解釋性與公平性。第5章介紹因果機器學習在推薦系統(tǒng)和學習排序中的應用。第6章是對全書的一個總結和對未來的展望。本書對結合因果推斷和機器學習的理論與實踐進行了介紹。通過閱讀本書，讀者不僅可以掌握因果機器學習的基礎理論，還可對本書中提到的論文代碼進行鉆研，從而在實踐中加深對因果機器學習的理解。

·14.3萬字

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傳感器技術及應用

本書既詳細闡述了各類傳感器的基本原理、工作特性，又著重分析了其接口電路的設計原理和工程應用實例。全書共12章，第1、2章介紹傳感器的概念、分類及基本特性；第3～11章分別講述電阻式、電感式、電容式、壓電式、磁電及磁敏式、熱電偶、超聲波、光電式、數(shù)字式、固態(tài)圖像、紅外、光纖、集成式傳感器的工作原理、性能、接口電路和實際應用。第12章介紹傳感器的典型應用實例。

·19.5萬字

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機器學習：基于OpenCV和Python的智能圖像處理

本書利用Windows系統(tǒng)下的Anaconda搭建環(huán)境，并基于OpenCV框架和Python語言，詳細闡述了智能化圖像處理的實現(xiàn)方法。本書共12章，主要內容包括智能圖像處理入門、Python基礎、圖像處理基礎、圖像幾何變換、圖像直方圖處理、圖像平滑濾波處理、圖像閾值處理、圖像形態(tài)學處理、圖像分割處理、圖像梯度及邊緣檢測、圖像輪廓檢測與擬合、人臉識別實現(xiàn)等，最后結合具體案例，使用Python語言和OpenCV庫函數(shù)闡述圖像處理技術。

·6.9萬字

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人工智能通識基礎

作為面向高等院校的通識教材，本書致力于培養(yǎng)學生的跨學科思維和創(chuàng)新能力，使其能夠在各自的專業(yè)領域有效運用人工智能技術。本書內容的設計充分考慮了不同學科背景學習者的需求，建議采用差異化教學策略：對于文科專業(yè)學生，可著重關注人工智能與社會發(fā)展、倫理規(guī)范、人機交互等應用層面的內容；理科專業(yè)的學生可深入鉆研算法原理、數(shù)學模型等理論基礎；工科專業(yè)的學生則可側重工程實踐，重點學習系統(tǒng)開發(fā)、架構設計和性能優(yōu)化等實用技能。

·51.5萬字

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深入淺出人工智能：原理、技術與應用

本書旨在幫助讀者從零開始學習人工智能，掌握人工智能的原理、技術和應用。本書共10章，首先是人工智能概述，接著深入淺出地講解人工智能的原理和技術，包括數(shù)據(jù)預處理、數(shù)據(jù)可視化、機器學習基礎、監(jiān)督學習模型、無監(jiān)督學習算法、神經網絡基礎、訓練深度神經網絡等內容，最后講解人工智能的應用，包括智能對話和知識圖譜。本書適合想要學習并掌握人工智能技術和應用的零基礎讀者閱讀，還可以作為高等院校人工智能相關課程的教材或輔導書。

·11.3萬字

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人工智能

從《終結者》、《黑客帝國》、《機器人瓦利》再到《超驗駭客》，我們多數(shù)人對人工智能的認識還停留在好萊塢電影階段，然而，人工智能作為一門計算機科學分支究竟是什么樣的？目前發(fā)展到了什么階段？能夠戰(zhàn)勝人類的終極AI機器真的會存在嗎？從這本書中，你很快就會發(fā)現(xiàn)問題的答案。本書將全面介紹人工智能的發(fā)展歷史、探究過程以及在各個領域的應用，以通俗易懂的語言和生動有趣的示例為你揭示人工智能不為人知的奧秘。全面介紹了人工智能的歷史及其在各個領域的發(fā)展及應用。既有科學的嚴謹性，又不乏趣味性，以通俗的語言和生動的示例將科學之美展現(xiàn)得淋漓盡致，有助于讀者開闊視野，激發(fā)進一步探索科學的興趣。

·13.4萬字

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強化學習：原理與Python實戰(zhàn)

本書從原理和實戰(zhàn)兩個方面介紹了強化學習。原理方面，深入介紹了主流強化學習理論和算法，覆蓋資格跡等經典算法和MuZero等深度強化學習算法；實戰(zhàn)方面，每章都配套了編程案例，以方便讀者學習。全書從邏輯上分為三部分。第1章：從零開始介紹強化學習的背景知識，介紹環(huán)境庫Gym的使用。第2～15章：基于折扣獎勵離散時間Markov決策過程模型，介紹強化學習的主干理論和常見算法。采用數(shù)學語言推導強化學習的基礎理論，進而在理論的基礎上講解算法，并為算法提供配套代碼實現(xiàn)。基礎理論的講解突出主干部分，算法講解全面覆蓋主流的強化學習算法，包括經典的非深度強化學習算法和近年流行的強化學習算法。Python實現(xiàn)和算法講解一一對應，還給出了深度強化學習算法的TensorFlow和PyTorch對照實現(xiàn)。第16章：介紹其他強化學習模型，包括平均獎勵模型、連續(xù)時間模型、非齊次模型、半Markov模型、部分可觀測模型等，以便更好了解強化學習研究的全貌。

·17.2萬字

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機器人制作從入門到精通（第3版）

本書從仿生機器人的角度出發(fā)，以實例形式詳細介紹了當今流行的機器人設計、選材和制作方法，意在讓讀者以最快的速度掌握制作小型機器人所需的知識和技能，提高制作水平。本書第3版在第2版的基礎上新增了4個制作實例，新增篇幅占總篇幅的1-4左右，內容更加豐富。書中收錄的17個精彩實例涵蓋了模擬機器人、神經網絡機器人、數(shù)字機器人、數(shù)字式電子計算機等4大門類，內容包括機器人的工作原理、設計思路和具體實現(xiàn)方法，可以循序漸進地助你從入門者進階為高手。

·7.6萬字

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生成式人工智能（基于PyTorch實現(xiàn)）

本書通過從零開始構建生成式人工智能模型來探討生成式人工智能的底層機制，并使用PyTorch對生成式人工智能模型進行編程的實踐指導，以期讓讀者在了解生成對抗網絡（GAN）、變分自編碼器（VAE）、循環(huán)神經網絡（RNN）、Transformer、擴散模型、大語言模型（LLM）和LangChain等技術原理之后，能構建可生成形狀、數(shù)字、圖像、文本和音樂的生成式人工智能模型。本書適合各種商業(yè)領域中的人工智能技術工程師和數(shù)據(jù)科學家在實踐生成式人工智能模型時隨手查閱，也適合生成式人工智能的初學者作為入門指南。

·22萬字

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基于機器學習的數(shù)據(jù)缺失值填補：理論與方法

這是一部講解如何基于機器學習技術實現(xiàn)數(shù)據(jù)缺失值填補的專著，與傳統(tǒng)的基于統(tǒng)計學的缺失值填補方法相比，效率上得到了較大的提升。作者基于多年的研究和實踐成果，創(chuàng)新性地提出了基于神經網絡的缺失值填補方法和基于TS模型的缺失值填補方法。全書共8章，可分為4個部分。第一部分（第1~3章）：首先介紹缺失值填補領域的缺失數(shù)據(jù)機制、基本概念、性能度量等基礎知識，隨后詳細闡述目前基于統(tǒng)計學、機器學習的缺失值填補理論與方法。第二部分（第4~5章）：對目前神經網絡在缺失值填補領域的研究成果進行歸納總結，并從網絡模型、填補方案角度闡述神經網絡填補方法的設計及應用。第三部分（第6~7章）：詳細介紹面向不完整數(shù)據(jù)的TS建模過程，隨后通過特征選擇算法處理TS建模中的特征冗余問題，并從前提參數(shù)優(yōu)化和結論參數(shù)優(yōu)化兩個角度改進TS模型。第四部分（第8章）：以缺失值填補方法在我國貧困問題研究中的應用為例，展現(xiàn)缺失值填補方法的現(xiàn)實意義。

·16.6萬字

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MLOps權威指南

本書前幾章涵蓋了DevOps和MLOps的理論和實踐，然后介紹了如何設置持續(xù)集成和持續(xù)交付，接著介紹Kaizen，即對所有事物進行持續(xù)改進的想法。與云計算相關的MLOps分為三章，涵蓋AWS、Azure和GCP（谷歌云平臺）。之后介紹了機器學習互操作性、構建MLOps命令行工具和微服務。這些主題包括許多具有積極吸引力的尖端新興技術。結尾介紹了一些真實案例研究，以及執(zhí)行MLOps時面臨的挑戰(zhàn)。

·17.2萬字

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人工智能能不能

人工智能這門學科一直伴隨爭議，有人認為人工智能無所不能，也有人認為它并不神奇。本書試圖以冷靜的心態(tài)、客觀的視角、求實的態(tài)度、基于邏輯的思考，通過對人工智能的全面審視和深入剖析，系統(tǒng)闡述人工智能究竟是“能”還是“不能”。本書介紹了人工智能的現(xiàn)狀和基本概念，并介紹了一系列關于人工智能的創(chuàng)新性見解，如人腦智能、人腦基本能力模型、機器智能、智能機器等，并重點論述了人工智能未來的潛力和局限性。本書適用于想了解人工智能的讀者，以及從事人工智能研究但需要創(chuàng)新思維的科研工作者。

·17.6萬字

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AI重塑演講力：ChatGPT 10倍提升演講寫作與表達

本書結合了作者多年演講表達的培訓經驗和體系化的課程內容，并在每個知識點和章節(jié)中都融合了新的AI提示詞方法。不僅能讓讀者系統(tǒng)地掌握演講表達的體系化知識，逐步學習如何提出并表達各種問題，還能快速上手AI工具，極大地提高學習演講表達的效率，助力我們的工作和學習，提升競爭力。

·13.2萬字

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人工智能

分類

狀態(tài)

屬性

字數(shù)

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機器人構建實戰(zhàn)

智能控制

3小時吃透DeepSeek智能辦公

樹莓派創(chuàng)客：手把手教你搭建機器人

基于NI Multisim 11的PLD/PIC/PLC的仿真設計

人工智能數(shù)學基礎

移動機器人技術及其應用

因果推斷與機器學習

傳感器技術及應用

機器學習：基于OpenCV和Python的智能圖像處理

人工智能通識基礎

深入淺出人工智能：原理、技術與應用

人工智能

強化學習：原理與Python實戰(zhàn)

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生成式人工智能（基于PyTorch實現(xiàn)）

基于機器學習的數(shù)據(jù)缺失值填補：理論與方法

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