《深度学习》由全球知名的三位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰写，是深度学习领域奠基性的经典教材。全书的内容包括3个部分：第1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念，它们是深度学习的预备知识；第2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术；第3部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法，它们被公认为是深度学习未来的研究重点。《深度学习》适合各类读者阅读，包括相关专业的大学生或研究生，以及不具器学习或统计背景、但是想要快速补充深度学习知识，以便在实际产品或平台中应用的软件工程师。

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《玩中学：机器人入门（上册）》分为上、下两册，书中所使用的机器人为9686科技与生活套装和9898EV3套装。《玩中学：机器人入门（上册）》通过引导学生利用零件搭建生活中常见的事物、工具或电器模型，探索生活中的科学原理，初步理解杠杆、轮轴、滑轮、齿轮等重要的自然科学概念。同时，通过学习和创造发明各类生活中的机械装置，初步学会将数学和科学原理应用于现实生活。《玩中学：机器人入门（上册）》可作为机器人初学者的学习用书，也可作为机器人教师开设校本课程或社团活动的参考用书。《玩中学：机器人入门（上册）》为上册。

图神经网络（GNN）是基于深度学习的图数据处理方法，因其的性能而受到广泛关注。本书全面介绍了GNN的基本概念、具体模型和实际应用。书中首先概述数学基础和神经网络以及图神经网络的基本概念，接着介绍不同种类的GNN，包括卷积图神经网络、循环图神经网络、图注意力网络、图残差网络，以及几个通用框架。此外，本书还介绍了GNN在结构化场景、非结构化场景和其他场景中的应用。读完本书，你将对GNN的成果和发展方向有较为透彻的认识。

本书从基本概念和理论入手，通过近千张图和简单的例子由浅入深地讲解深度学习的相关知识，且不涉及复杂的数学内容。本书分为上下两册。上册着重介绍深度学习的基础知识，旨在帮助读者建立扎实的知识储备，主要介绍

在智能时代，智慧医疗、穿戴式运动追踪、生活环境监测等相关科技产品正逐渐改变人类的生活方式，而这其中传感器起着关键作用。智能传感器：医疗、健康和环境的关键应用正是基于此从基本理论和现实具体案例应用等方面对传感器技术在医疗、健康和环境监测中的应用进行了深入的探讨。并且还特别对这些领域特有的社会、法规和设计方面内容进行了独到分析，这在其他图书中很少能学习到。 智能传感器：医疗、健康和环境的关键应用采用基于应用的方式，使用真实案例来讲解传感器应用方面的实用经验。通过设计和验证流程，引导读者了解传感器应用的研究、部署和管理等各阶段。 帮助临床医疗和技术研究者、工程师、学生等广大读者理解并解决在学习、开发传感器应用过程中面对的技术性与非技术性的挑战。