机器人开发是一项复杂的系统工程，ROS 2为智能机器人开发提供了强有力的支持，极大地提高了机器人软件开发效率。本书首先对ROS 2的基础概念、通信机制、常用库和工具进行介绍，带领读者入门ROS 2机器人开发；接着引导读者完成移动机器人的建模和仿真、建图和导航、自定义控制器和规划器等一系列实践；然后在真机实战环节，通过制作一个基于ROS 2的真实机器人，帮助读者打通仿真与真机之间的壁垒；最后，本书深入讲解了ROS 2进阶使用的相关知识，为读者进一步在实战中使用ROS 2进行机器人开发打下夯实基础。考虑读者基础，书中示例均以C 和Python两种语言实现，同时加入了关于C 新特性、Git工具、多线程和回调函数等基础知识的讲解。

针对入门者、应用者及研究开发者的多方面的需求，《图解芯片技术》在汇集大量资料的前提下，采用图文并茂的形式，全面且简明扼要地介绍芯片工作原理，集成电路材料，制作工艺，芯片的新展、新应用及发展前景等。采用每章之下 节节清 的论述方式，左文右图，图文对照，并给出 本节重点 。力求做到深入浅出，通俗易懂；层次分明，思路清晰；内容丰富，重点突出；选材新颖，强调应用。 本书可供微电子、材料、物理、精密仪器等学科本科生及相关领域的工程技术人员参考。

《大疆TT教育无人机从入门到精通》以大疆TT教育无人机为载体，采用Mind 图形化编程软件为无人机设计飞行程序。《大疆TT教育无人机从入门到精通》 详细讲述无人机的飞行原理、飞行安全、遥控飞行、编程飞行、编队飞行和场景应用等知识，并将 这些知识融入近100个项目式的探究活动，可使读者通过实验探究和无人机编程活动体验飞行的乐 趣。《大疆TT教育无人机从入门到精通》后讲述无人机竞赛方面的内容，包含无人机竞赛的策略以及竞赛程序设计的方法。 《大疆TT教育无人机从入门到精通》可作为小学生和中学生学习无人机的教材或参考书，也可作为无人机竞赛的指导用书，还 适合科技爱好者在自学时选用。

本书结合人形机器人研究中各类先进方法，系统地介绍了驱动人形机器人运动的基础知识、推导过程以及应用案例，阐述了人形机器人的运动学、动力学表示方法，解释了ZMP的概念及其与地面反作用力的关系，描述了人形机器人双足行走行为的生成和控制方法，并拓展了其他多种动作的实现方法，最后介绍了动力学建模、仿真和高效动力学的计算方法。

目前同类图书大多侧重于对机器人控制相关理论知识的介绍和研究，比较抽象，同时也难以培养读者的动手能力，因此难以取得良好的实践效果。《机器人控制：运动学、控制器设计、人机交互与应用实例/机器人科学与技术丛书》注重理论与应用的结合，力求使读者能够尽快掌握机器人控制技术，了解其主要研究方向。 全书分为基础篇、理论篇和应用篇本三部分，*部分作为机器人控制的基础，从机器人学的基本理论入手，介绍机器人学相关的基础理论知识；第二部分结合具体设计实例介绍机器人常用的控制方法；*后一部分阐述机器人控制技术在人机交互方面的应用。

近年来，世界主要发达国家均全力支持汽车自动驾驶相关研究。从政府出台政策扶持，到企业投入巨额资金研发，再到高校及研究机构对相关技术的不断探索，推动着自动驾驶技术迅速发展和产业规模不断扩大。与之相对的是自动驾驶技术人才供不应求，企业和研究机构亟须大量专业技术人员。本书系统介绍了自动驾驶汽车环境感知技术。从自动驾驶环境感知概述开始，介绍了车载传感器及传感器标定、计算机视觉与神经网络、环境感知与识别、自动驾驶道路复杂场景语义理解，以及多传感器融合，并通过范例实践验证，可为具备一定基础的人员提供自动驾驶环境感知系统的开发指导。 本书可以作为高等院校车辆工程、交通工程和自动驾驶专业学生的教材，也可供从事自动驾驶汽车相关工作的工程技术人员参考和使用。

FPGA(现场可编程门阵列) 是一款特殊的半导体器件, 它在制造出来后仍然能够被 任意修改电路结构, 以适应不同应用的需要。 相比于其他种类的芯片,FPGA 具有极强的 灵活性, 同时在性能、功耗和开发成本等方面达到了出色的平衡。 因此 FPGA 被广泛应 用在电信、工业控制、高性能计算等多个领域。 本书详细梳理和分析了FPGA 在大数据和人工智能时代的新技术、 开发的新方法, 以及FPGA 在异构计算时代的新趋势和新方向, 并重点讨论了FPGA 的主要技术特点。 本书致力于向业界决策人士提供 FPGA 的先进理念与有价值的实践模式, 促进大 数据、 人工智能等新兴技术与各行业的深度融合提升。 同时也为 FPGA 从业人员在处理 实际工程技术问题时, 提供系统的方案和有价值的参考。 此外, 本书对学界、 企业界和社 会中的非专业人员或技术爱好者了解FPGA 的先进理念和知识, 也有很

本书分为两部分。第壹部分，机器学习基础，涵盖以下主题：什么是机器学习，它试图解决什么问题，以及系统的主要类别和基本概念；第二部分，神经网络和深度学习，涵盖以下主题：什么是神经网络以及它们有什么用，使用TensorFlow和Keras构建和训练神经网络的技术，以及如何使用强化学习构建可以通过反复试错，学习好的策略的代理程序。第壹部分主要基于Scikit-Learn，而第二部分则使用TensorFlow和Keras。

本书系统讲述智能现象的简要历史。全书共分为1 0章。第1章介绍本书的写作背景、对智能的不同定义、围绕智能现象的问题、本书对智能现象的新假说;第2章介绍宇宙从无到有的过程、不安分的宇宙、改变以稳定宇宙;第3章介绍物理学中的智能现象、重力智能、重力和暗能量、小作用量原则、量子隐形传态;第4章介绍化学的简要发展历程、耗散结构、熵增、z大熵产生;第5章介绍生物学中的智能现象、生命的定义、生命为什么存在、微生物中的智能、植物中的智能、动物中的智能;第6章介绍大脑中的新皮质结构、人类特殊的思维方式、关于大脑的理论、信息过载与信息茧房;第7章介绍1950年以前的智能机器、人工智能的诞生、符号主义、联结主义、行为主义、学派之争与统一、通用人工智能、智能的本质和智能科学；第8章回顾人类科技历史中涉及的几个重要因素,介绍促

本书运用漫画图解的方式，讲述了机器人概述、机器人的应用、机器人的基础技术、机器人的控制软件及应用程序、各种各样的机器人、机器人和人工智能的结合等内容。本书适合对机器人有兴趣的读者阅读。

本书带领读者纵览了智能的发展历程，从智能的定义，到智能的起源和进化，乃至预测智能的未来，涉猎了从捕蝇草、晶体管、RNA到代理人困境、火星车的广泛话题。作者长期活跃在决策神经科学的研究前线，其叙述充分展现了他在心理学、神经科学、数学、概率论、经济学理论、进化论、哲学和人工智能等众多领域的深厚学养和广博知识，并辅以合理的编排、引人入胜的文采，为读者呈现了关于智能的诸多迷人新知。

身处AI（人工智能）世界，人类所有生活领域都面临着一场巨大变革。 人工智能的未来发展将走向何处？我们必须对什么情况做好心理准备？什么是与现实无关的、仅仅被渲染突出的幻境？智能机器在多大程度上构成一种威胁？将来我们与智能机器还有什么区别？ 本书的每个章节都以一幕科幻剧作为开场，巧妙地回答了人类对无处不在的AI世界中，有关宇宙、人生及很多问题的追问。与此同时，作者艾伯尔在人工智能的应用领域、社会价值、行为认知以及深度学习等领域进行了更深层面的讨论。书中还向读者介绍了各式各样的机器人，比如烹饪机器人、演奏机器人、情感机器人，甚至用于军事领域的杀人机器人等，令人大开眼界。

布鲁萨德写这本书的用意是为了给读者 赋能 。通过这本书，你会了解人工智能、 机器学习、大数据是怎么回事，了解计算机的本质是什么，从此对人工智能和大数据这些大词没有畏惧心理。 这本书会告诉你，高估了人工智能会带来什么社会问题，以及自动驾驶这件事有多难，它还会告诉你，现阶段人工智能的社会化应用的根本矛盾是什么。人们不应该假设计算机能够永远正确，如果人们能够认识到技术使用的局限性，可以让技术更好地造福人类。 人工智能想大规模取代人类并不是一件容易的事情，它还有很长的一段路要走，我们对于人工智能的恐慌，其实都是在过度想象。现实中，从人员招聘到自动驾驶，从支付餐费到选择伴侣，人们迫切地想要将所有事情数字化。这种将计算机技术应用到生活方方面面的热情，导致出现了大量存在设计缺陷的系统，带来了

《机器如人》深入探讨了如何在人工智能系统中融入广泛、强大的常识，而非仅仅依赖狭隘、专门的专业知识。书中提出了一种赋予人工智能系统常识和有效推理能力的创新方法，探讨了我们如何信任自主机器做出决策的关键问题，并明确了值得信赖的自主人工智能系统需要具备的两个基本要求：有行动理由和能够接受建议。这两点的实现都取决于系统是否具备常识。本书为人工智能领域的专业人士和对人工智能感兴趣的读者提供宝贵的见解和指导，引领他们走向智能技术的未来。

智能制造是先进制造发展的形态，是企业实现转型升级的有力工具。为了更好地促进企业智能制造体系的推广和推进，作者撰写了这本书。本书分为三大部分：首先是智能制造的历史沿革，系统梳理了理论发展脉络，并对未来的理论趋势和应用成果作了介绍；其次，对智能制造的前沿技术作了分析，包括智能产品/装备、大数据与制造智能、模型驱动的系统工程、数字化技术与制造执行系统；后以汽车产业和国防工业为例，系统解析了智能制造模式的设计与实施，并深度解析了美欧推动机器学习技术在国防制造领域的应用。

本书以四旋翼无人飞行器为例，主控制器采用STM32系列微处理器，从设计方案论证到器件选型等过程，对四旋翼飞行器设计进行了透彻细致的讲解，并介绍了四旋翼飞行器图像采集处理，详细地阐述了图像处理的过程。另外，采用 C/OS Ⅲ系统重新梳理了代码，使得飞行器控制更加稳定。读者可以根据书中给出的电路和代码自行设计。 本书可作为电子、通信及控制等相关专业学生的参考书，也可作为相关技术人员的技术参考书。

本书由之江实验室人工智能社会实验研究中心集体出品，是关于 人工智能社会治理实践与研究 前沿性的科普性读物。书中阐述了开展 人工智能社会治理实践与研究 的背景与意义；详实生动地讲解了人工智能社会治理实践与研究就业、教育、医疗、交通、养老、文化等领域中的应用案例、重点关切内容和实施路径；并在综述人工智能技术发展及社会应用现状的基础上，从社会治理的角度分享了人类进入现代社会后一些经典的或具有前瞻性、启发性的社会实践与研究的案例；Z后，对人工智能社会治理研究的全球协同性进行了展望。

本书适应2019年政府工作报告提出的 智能 经济 发展要求，聚焦金融科技和人工智能产业前沿话题。目的是为了帮助那些正在从事、或有志于进入金融和金融科技行业的读者们，系统了解人工智能在金融领域应用的昨天、今天和明天，主动适应人工智能技术的应用所需要的知识结构更新和能力提升要求，更好地将人工智能技术应用在金融服务创新领域，共同推动智能金融的发展 本书共有五章，可以分为三个层次，其中*章：金融科技发展盘点和第二章：人工智能的兴起与发展是*个层次，主要介绍金融科技（FINTECH）和人工智能兴起的背景和关键技术；第三章：人工智能在金融科技领域的应用一和第四章：人工智能在金融科技领域的应用二是第二个层次，集中介绍了智能金融的13大应用场景；第五章：人工智能在金融科技领域的未来展望和结束语：得人才者得天下则

《中文版SketchUp 2022完全实战技术手册》共13章，按照从BIM建模流程设计到行业应用，由BIM建模知识到项目方案及表现案例的顺序进行编排，详细介绍了使用SketchUp 2022软件进行室内、建筑、园林景观设计的方法和技巧。书中精心安排了几十个具有针对性的实例，不仅可以帮助读者轻松掌握软件的使用方法，应对建筑外观设计、园林景观设计、室内装修设计等实际工作的需要，更能使读者通过典型的应用实例体验真实的设计过程，从而提高工作效率。 《中文版SketchUp 2022完全实战技术手册》结构清晰、内容翔实，可以作为高校建筑学、城市规划、环境艺术、园林景观等专业的学生学习SketchUp 软件的专业教材，也可以作为建筑设计、园林设计、规划设计行业的从业人员的自学参考书。

《人工智能与医疗》是一本AI人工智能医疗的读本和实战手册。本书立足前沿，全面回顾人工智能技术在医疗行业的应用历史、应用领域和应用前景；详细论述AI人工智能医疗带来的医疗产业革命：精准医疗、智能医疗、移动医疗、远程医疗、低成本医疗、低风险医疗将因为人工智能技术变为现实；重点介绍人工智能医疗创业企业的发展现状，全景展现这一领域巨大的市场机会；通过分析国内外行业巨头的新技术成果和真实、前沿的投资案例，使读者全面了解人工智能的产业转化方向；展示的人工智能AI医疗创业者的成功和失败案例，对读者在此领域的创业具有实际意义的指导作用。 《人工智能与医疗》主要内容包括：绪论：人工智能发展历程。1章，AI医疗：人工智能技术赋能医疗。第2章，实践布局：人工智能与医疗的九大细分领域。第3章，全球格局：人

本书主要内容包括对机器人的基本认识、机器人系统的组成部分、机器人的外部结构、机器人的内部程序、常用工具的使用、机器人制作的方法和流程、青少年竞赛机器人介绍等。本书努力成为便于读者平时阅览学习以及比赛时查找资料的工具书。力求涵盖全面，在书中将同类技术的各类性能进行对比，便于读者选择适合自己的结构与算法。本书适合中小学校内科技教师，培训机构科技老师；热爱机器人技术的孩子及家长。还包括需要技术支持的机器人赛事参赛人员学习参考。

针对混流装配线生产计划的智能优化需求，在概要阐述混流装配线及其生产计划内容的基础上，归纳混流装配线中的多种生产计划方式，介绍如何利用建模、分析和决策等一系列理论方法实现生产计划的智能优化方法体系，提升装配制造企业对多变客户需求的适应能力，为提高企业制造水平提供有益参考。全书分为10章，第1章介绍混流装配线中的生产计划体系；第2章总结混流装配线生产计划的现有优化方法；第3章提出混流装配线生产计划智能优化体系；第5至7章分别介绍智能优化方法体系中的建模、分析与决策等问题，以及适合问题特点的相关方法；第7至9章分别介绍自进化、自组织与自重构三种生产计划方式的具体实现方法；第10章介绍面向柴油发动机企业的混流装配线生产计划智能优化原型系统。本书撰写基于理论与实践相结合的原则，注重前沿性技术在生产

当你老了以后，养活你的很可能是人工智能。也许你会觉得这是痴人说梦 但正如父辈无法想象今天的我们是被核电站、半导体芯片和基因技术养活的一样，很快，它就会变成再普通不过的现实。 真实的未来，总是来得猝不及防。当你从机器人小哥手中接过外卖、吃着机器餐厅自动炒的菜、看着从演员到场景都是AI生成、连字幕都是AI翻译的剧 你丝毫不会觉得有什么特别，就像今天的你已经对微信语音识别和刷脸支付习以为常一样。 所有这一切，都来源于人工智能的新突破。有了神经网络和深度学习，机器终于具备有望和人类一较高下的 新脑 。 AI究竟是怎样做到模仿、甚至超越人类智能的？ 我们今天的工作会被AI取代吗？ AI有可能自己设计出新的AI，从而实现自我进化吗？ 人工智能会是人类的*后一项发明吗？ 这些你*想问的问题，就在《机器新脑》。