本书是《工程控制论》（第三版）的下册。这一册共九章。第十三章讨论摄动理论在控制系统设计中的应用，其中特别说明在飞行控制系统中的应用。第十四、十五两章介绍控制系统在随机干扰下的分析和设计。第十六、十八章讨论了适应性控制系统的设计。第十九章介绍了提高控制系统可靠性的各种方法。第十七、二十、二十一这三章分别是：逻辑控制和有限自动机（第十七章），信号与信息（第二十章），大系统（第二十一章）。这些方面已构成工程控制论这门学科的重要研究方向。书末还附有“有关中文著作目录选辑”，可供读者查阅。

人工智能 (AI) 时代已悄然而至，然而对 AI 伦理学的研究却刚刚起步。与以往的技术革命不同，AI 有望在多个领域取代人类，但也有伤害人类的潜在风险。为防止对AI技术的滥用，我们在复杂性变得不可控之前，必须把糟糕的情况都预想到、分析到。 《人工智能伦理》从人工智能的关键内容（包括图灵测试、数据、知识、机器学习、自我意识等）出发，尽可能地用朴素的语言讲清楚复杂的概念，揭示出各种AI伦理问题以唤起读者的思考。本书基于大量真实数据，阐述了和平、合理发展 AI 技术的伦理思想，对 AI 技术可能引发的某些社会问题（如技术失业、两性平等）也做了剖析。

传统材料研发模式主要基于实验“试错法”，其研发周期长、效率低，人工智能驱动的科研范式变革和新材料数字化研发模式能有效地降低研发成本，缩短研发周期。本书基于计算、数据、AI和实验“四位一体”的新材料集成式智能化研发理念，提出了基于材料基因编码的新材料智能设计范式，从企业级新材料研发和面向科研的材料计算视角，重点围绕高通量材料集成计算、多尺度材料计算模拟、材料数据库、材料数据机器学习、新材料研发制造软件等介绍了新材料数字化智能化研发和设计基本概念、方法、技术和应用。本书同时也介绍了国产的高通量多尺度集成式材料智能化设计工业软件MatCloud+，并通过一些精选案例介绍了材料计算、数据和新一代人工智能等数字化研发方法技术在新能源、金属/合金、石油化工、复合材料、新型功能材料等重点材料行业或领域的

数据智能是以数据为中心、以 感知用 为模式的人工智能，也可以说是以数据获取、加工、处理、分析、应用为智能特征的人工智能。数据智能包括智能感知、智能认知（机器学习）、智能控制／ 智能决策等方面，是近代人工智能研究为活跃、应用为普遍的部分。本分册主要从深度生成模型、生成式对抗网络、模型驱动深度学习、自步课程学习、强化学习、迁移学习及演化智能方面进行阐述，涵盖标准算法及精选的应用案例，总结了近年来数据智能研究的发展与成果。

建模与仿真是机器人研究的重要手段。本书介绍了机器人系统建模与仿真的基础理论、基本方法和常用软件，并通过大量的研究实例，介绍了智能机器人系统建模和仿真领域当前的一些研究成果。本书以基础理论、研究方法和实际应用为主线，内容由易到难，循序渐进，旨在将机器人系统仿真过程中的建模理论、控制算法和具体实现过程完整地展示给读者。书中部分内容来自于作者的科研课题，叙述力求通俗易懂，并注重理论与实际相结合，同时也吸取了国内外学者在该领域的一些主要研究成果。

本书由前言、发布词、人工智能法治发展综述、人工智能法治发展指数 2.0、2020 中国人工智能法治发展评估报告、2020 世界人工智能法治论坛观点精粹、智慧法治学术影响力 00、分析报告、人工智能法治发展专家访谈、人工智能行业企业法治专题采访以及7个附录组成，汇集了当年度 外人工智能法治发展的战略、政策、法律、重大理论研究、实际应用项目、典型司法案例等方面的 资料，为促进人工智能法治理论研究，构建人工智能法治体系， 、规范、保障人工智能安全、可靠、可控、健康发展提供重要参考。

本书分为两大部分： 部分主要基于Scikit-Learn，介绍机器学习的基础算法；第二部分则使用TensorFlow和Keras，介绍神经网络与深度学习。从外，附录部分的内容也 丰富，包括课后练习题解答、机器学习项目清单、SVM对偶问题、自动微分和特殊数据结构等。书中内容广博，覆盖了机器学习的各个领域，不仅介绍了传统的机器学习模型，包括支持向量机、决策树、随机森林和集成方法，还提供了使用Scikit-Learn进行机器学习的端到端训练示例。作者尤其对深度神经网络进行了深入的探讨，包括各种神经网络架构、强化学习，以及如何使用TensorFlow/Keras库来构建和训练神经网络。本书兼顾理论与实战，既适合在校学生，又适合有经验的工程师。