欢迎来到机器人技术的精彩世界！这是一本通俗易懂的机器人技术实践参考书，内容包括制作小型移动式智能机器人所需的材料、设计思路、常用工具、装配方法以及制作工艺。本书第3版结合当今创意电子产品的发展趋势和由此引发的新思路和新玩法，新增了开源硬件平台Arduino和LittleBits快速原型机等内容，制作项目从10个扩展成了12个，涵盖的内容更多，书名也从原来的《仿生机器人制作入门》更名为《机器人制作入门》。本书收录了12个低成本、易实现的小型移动式智能机器人制作实例，内容丰富，讲解具体。读者可以从这几个由易到难的制作中逐渐了解机器人的工作原理和具体的实现方法，在实际制作的过程中动手动脑，边玩边学，并从中获得乐趣和感动！本书可作为学校第二课堂和学生兴趣爱好的参考指南，也可以供业余电子制作爱好者以及模型爱好者阅读
1、《脑机穿越》讲述了“人机融合”的未来，即“脑机接口时代”即将到来！在未来科技的驱动下，科幻大片的场景已逐渐走入现实。人类通过思维控制人造工具，如今听起来无法想象的事情，在未来会成为常态。从海洋深处到超新星禁区，甚至到我们体内细胞空间的微小裂缝，人类的触及范围最终将追上我们探索未知领域的野心。2、《脑机穿越》也是“脑机接口”的简要发展史。作者尼科莱利从脑机接口对传统神经科学的颠覆，到早期的“信息输出”，即机器如何读取大脑信息；再到现在科学家苦心钻研的“信息输入”问题，即反馈信号如何作用于大脑……为我们描绘了一幅人类未来新图景！3、在未来，随着脑机接口技术的不断完善，很多渐冻人患者、严重瘫痪患者也将从中受益。脑机接口有望让这些病患重新恢复功能性运动，重新学会行走。同时，脑机接口
全书分为三个部分。和第2章感性介绍神经网络的基础知识，并给出一个利用PyTorch搭建神经网络解决实际问题的例子，使读者对神经网络和PyTorch有初步的了解；第3～9章介绍基于Python和PyTorch的科学计算和神经网络搭建，涵盖了几乎所有Python基础知识和PyTorch基础功能，并通过例子使读者完全掌握相关技术；0和1章介绍生成对抗网络和强化学习，使读者了解更多神经网络的常用用法。
本书是一本来自软件自动化测试领域资深专家的作品，主要用于推广智能一体化测试理论及应用。作者在书中深入浅出地讲解了自己在银行领域悟出的智能一体化测试这一全新的理论，并介绍了如何对智能一体化测试平台进行需求分析与设计，以期读者能够在自己的组织中成功推广智能一体化测试。本书全面分享了作者推广智能一体化测试的经验，并结合真实案例讲解了如何在银行实施智能一体化测试，从而实现对银行IT系统的全生命周期质量管理。读者在学习过程中，可以深入学习作者已经推广成功的智能一体化测试平台DT（DefectTerminator）的应用方法与实施方案。本书主要为希望大幅提升IT系统质量管理水平的团队创作，特别适合银行、证券、保险、互联网金融等企业的IT人员进行研读。
目前，ROS（robotoperatingsystem）逐步成为机器人研发领域的通用性软件平台。ROS是开源的用于机器人的一种后操作系统，或者说次级操作系统。它提供类似操作系统所提供的功能，包含硬件抽象描述、底层驱动程序管理、共用功能的执行、程序间的消息传递、程序发行包管理，它也提供一些工具程序和库用于获取、建立、编写和运行多机整合的程序。《开源机器人操作系统：ROS》一张，内容包括书中的部分例子源代码和Diamoridback及Electric版本安装后在本地硬盘L的全部程序，以便于读者对照自己的安装版本进行调试。《开源机器人操作系统：ROS》可作为机器人研究者以及机器人爱好者应用ROs构建机器人软件系统的参考手册。
本书以未知环境中的移动机器人导航控制理论和方法为研究内容，全书主要包括七个方面：机器人的体系结构，动力学模型与路径跟踪控制，环境建模与定位，障碍物的检测，机器人导航策略，故障诊断与容错控制，机器学习理论及应用。本书重点介绍了机器学习、环境认知、运动规划、导航控制等方面在理论和方法上取得的进展，意在推动认知科学、模式识别、非线性控制等学科的前沿问题的研究，对提高探测移动机器人导航控制系统的技术水平，促进移动探测技术的发展，具有重要的科学意义。本书可作为智能机器人研究和教学的参考书，也可供从事智能机器人、人工智能、智能控制和智能系统研究、设计和应用的科技人员和高等院校师生阅读和参考。
本书作者常年在企业生产现场从事TPM的推进工作。书中在介绍TPM的基本概念和设备六大损失等人门知识的基础上，重点介绍了TPM推进各阶段的实施重点，包括自主维护、5S活动以及非生产部门的TPM活动开展模式等内容。并结合近年来企业普遍推进的HSE体系、质量管理体系等热点问题，探讨了如何将TPM活动和这些体系相结合。本书非常适合各类推进TPM企业的管理人员、工程技术人员等专业人士阅读。
本书作者常年在企业生产现场从事TPM的推进工作。书中在介绍TPM的基本概念和设备六大损失等人门知识的基础上，重点介绍了TPM推进各阶段的实施重点，包括自主维护、5S活动以及非生产部门的TPM活动开展模式等内容。并结合近年来企业普遍推进的HSE体系、质量管理体系等热点问题，探讨了如何将TPM活动和这些体系相结合。本书非常适合各类推进TPM企业的管理人员、工程技术人员等专业人士阅读。
本书首先介绍了深度学习相关的理论和主流的深度学习框架，然后从Caffe深度学习框架为切入点，介绍了Caffe的安装、配置、编译和接口等运行环境，剖析Caffe网络模型的构成要素和常用的层类型和Solver方法。通过LeNet网络模型的Mnist手写实例介绍其样本训练和识别过程，进一步详细解读了AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、Siamese和SqueezeNet网络模型，并给出了这些模型基于Caffe的训练实战方法。然后，本书解读了利用深度学习进行目标定位的经典网络模型：F、R-N、Fast-RN、Faster-RN和SSD，并进行目标定位Caffe实战。本书的最后，从著名的Kaggle网站引入了两个经典的实战项目，并进行了有针对性的原始数据分析、网络模型设计和Caffe训练策略实践，以求带给读者从问题提出到利用Caffe求解的完整工程经历，从而使读者能尽快掌握Caffe框架的使用技巧和实战经验。针对Caffe和深度学习领域的
《知识发现与智能决策》介绍知识发现、人工智能、数据仓库、联机分析处理和智能决策的基本概念与相关理论基础；分析知识发现与数据挖掘的对象与模式；综述数据预处理的作用和方法；深入探讨基于符号推理的数据挖掘方法、基于信息论思想的数据挖掘方法、基于进化思想的数据挖掘方法、基于集合论的数据挖掘方法和基于统计分析的数据挖掘方法，并将实例融入算法的具体应用；阐释智能决策支持系统，并对数据库与数据库管理系统、模型库与模型库管理系统、方法库与方法库管理系统、知识库与知识库管理系统以及人机对话管理系统进行详细说明，提出系统的逻辑框架和实现方案；最后给出知识发现与智能决策支持系统的应用案例。本书可供从事知识发现与智能决策研究与开发的专业人士、技术管理人员以及从事知识发现与智能决策应用人员阅读，同时
