21世纪以来，在决策制定过程中管理者们如何运用计算机化的支持方式已经发生了巨大变化。随着越来越多的决策制定者掌握计算机和Web知识，决策支持系统／商业智能正在不断地演变，从一开始的作为基本的个人支持工具，正迅速地成为整个机构中的共用品。数据仓库以及分析工具大大提高了跨越机构界限的信息获取。为团队提供的决策支持继续随着群体支持系统的新发展而不断改善，用以在任何时间、任何地点提高协同工作。人工智能方法正在提高决策支持的质量，并已经渗透到许多应用领域。智能代理执行常规任务，使决策者能够腾出时间更专注于重要工作，有组织的学习和知识管理的发展使得在任何时间、任何地点为有关问题提供整个机构的专门技术成为可能。互联网和企业内部息传递系统提高井促进了所有这些决策支持系统。本书的目的是向读者介绍这

本书英文版由麻省理工出版社出版，以ASV车辆作为样本为读者展示了步行机械设计的设计流程和计算方法，是一本理论和工程实践兼顾的好书。本书的主要内容有：步行机械的发展历程及其潜在价值、步行机械的步态理论、不规则地形的步态选择、步行机械的足力控制理论、腿部机构的形式和设计方法、足部设计方法、腿部驱动装置形式以及整机控制和信息设计。

《中华汉英大词典》分上、下两卷，成书匡计1600万字，2500页左右。主编为复旦大学外文学院陆谷孙教授。全书拟收单字、词、词组及词化成语等18万条以上，是一部面向中地、中国港澳台、世界其他地区华人以及海外学习、使用汉语和研究中国文化的人的大型汉英工具书。

如今，大数据影响着各个行业，创造了巨大的商业价值。通过结合大数据和云计算，人工智能将更好地服务于人们的生活，推动时代进步。这一发展过程中，巨头企业已经开始利用数据规模和技术优势深耕布局。或许未来30年之后再看现在大数据和人工智能爆发的，或许真的像工业革命或互联网革命一样的存在。因此作为生活在大数据和人工智能时代下的我们，更是不能放松对这方面的思考和追求。《大数据与人工智能研究》从大数据和人工智能的基础知识入手，深入浅出地向读者解释了现代生活在大数据和人工智能影响下发生的变革以及变革后的原因。希望读者能从中把握大数据时代的脉络，掌握人工智能的发展规律，同时也希望在未来，大数据和人工智能技术能够带来更大的革新，为现代人的生活创造意想不到的改变。

本书详细介绍了目前深度学习相关的常用网络模型（ANN、N、RNN），以及不同网络模型的算法原理和核心思想。本书利用大量的实例代码对网络模型进行了分析，这些案例能够加深读者对网络模型的认识。此外，本书还提供完整的进阶内容和对应案例，让读者全面深入地了解深度学习的知识和技巧，达到学以致用的目的。本书适用于大数据平台系统工程师、算法工程师、数据科学家，可作为对人工智能和深度学习感兴趣的计算机相关从业人员的学习用书，也可作为计算机等相关专业的师生用书和培训学校的教材。

《工效学基本原理、应用及技术》的主要内容：靠前章对工效学的内容、发展史和相关立法机构进行介绍；第2章介绍人体系统，本章作为解剖学、生物学和生理学课程中精选知识复习；第3章对人体感知能力进行综述，同时说明环境因素的测量方法；第4章介绍肌肉工作机制和肌肉系统神经分布；第5章介绍人体尺寸（人体测量技术）的研究成果；第6章介绍应用工效学基本原则进行工作空间和手动工具的设计方法；第7章介绍因工作导致骨肌系统疾病的知识，包括疾病的发展历程、产生原因和症状减轻需要采取的措施；第8章介绍工作生理学知识，同时探讨重负荷工作规划的工效学原则，及如何进行生理负荷和疲劳的评估；第9章综述认知工效学和信息处理过程，同时说明控制器和显示器设计的原则；靠前0章介绍产品的易用性以及工效学设计对顾客的影响。

本书写作的初衷，即是希望通过介绍研究论文写作的全过程中，目前有哪些计算机软件能够给研究者提供帮助，而达到通过“利其器”而渐渐——至少是部分地——“善其事”的作用。这一点，读者诸君通过本书的目录也可以看出端倪。笔者虽初入学界，研究领域无所建树，但好在对计算机应用还算谙熟，曾长时间为《微电脑世界》等重点计算机期刊撰写应用文章。对计算机应用的摸索，渐渐使我养成了一种习惯：面对一些工作，我知道去分析它是需要创造性思维解决，还是需要重复性、机械性劳动解决，或其中哪些部分需要创造性的，哪些部分需要重复性、机械性的劳动。而针对后者，我认为，一般情况下，极有可能已经有聪明的软件工程人员想到了编写相应的计算机软件来帮助人做这样的工作。

无

《移动机器人系统：建模、估计与控制》主要阐述地面、水面、空中等移动机器人动力学建模、估计与控制共性方法。《移动机器人系统：建模、估计与控制》共10章：、2章是绪论和相关数学知识；第3章介绍广义移动机器人的建模方法，并给出了几种典型移动机器人动力学模型；第4、5章分别介绍无色卡尔曼滤波及集员滤波两种非线性估计方法；第6～9章为控制部分，分别阐述线性自适应鲁棒控制、加速度反馈控制、模型预测控制、非线性自适应控制等内容；0章讨论在线估计与控制方法在几类移动机器人中的应用。书中不仅对多种创新方法进行了论述与分析，同时结合具体机器人平台给出了实现方案以及仿真、实验结果，为书中理论方法的实际应用提供了依据和参考。 《移动机器人系统：建模、估计与控制》内容丰富、叙述详细，可作为自动控制、机器人学等

《韦氏新世界大学词典》收录词目16万多条，其中约有7500条反映技术、社会和经济发展的词目，12000条富有美国特色的词目，各词目有释义，还有同义词用法比较及反义词提示。

基于D-S证据理论、决策理论、模糊理论和传统IF-THEN规则库，杨剑波教授于2006年提出了基于证据推理算法的置信规则库推理方法（beliefrule-baseinferencemethodologyusingtheevidentialreasoningapproach，简称RIMER）。RIMER具有对带有模糊不确定性、概率不确定性以及非线性特征的数据进行建模的能力。RIMER主要包括两方面内容：一是知识的表达；二是知识的推理。其中，知识的表达通过置信规则库（beliefrulebase，简称BRB）来实现，而知识的推理则通过证据推理（evidentialreasoning，简称ER）算法实现。BRB由一系列置信规则（beliefrule）组成，它本质上是一种专家，能够有效利用各种类型的信息，建立输入和输出之间的非线性模型。