数字经济是继农业经济与工业经济之后新的经济发展形态。随着数字经济 在全球经济和国内经济中的占比不断提高，经济社会各领域步入全方位数字化 转型的阶段，社会各界对数字化转型的经验和方法空前关注。 中国数字发展研 究 是伏羲智库推动经济和社会数字化转型的重要举措，旨在通过典型案例的 遴选和研究，勾勒数字发展的宏观蓝图，探索数字发展的具体路径。 本研究构建了中国数字发展研究案例库，总结数字化转型案例的经验与模 式，重点归纳突出各类案例的特征。在总体逻辑关系上，综述篇从全球数字发 展的现状出发，重点探讨中国数字发展的趋势。分析篇从案例库的整体特征和 普遍特点入手，对场景、需求和思路进行了总结梳理。专题篇对数字经济（农 业、工业和服务业）、数字政府、数字社会、数字生态文明和数字文化等5个部 分进行了专

本书从人工智能（AI）的发展历史讲起，介绍了目前 热门的深度学习加速芯片和基于神经形态计算的类脑芯片的相关算法、架构、电路等，并介绍了近年来产业界和学术界一些 的AI芯片，包括生成对抗网络芯片和深度强化学习芯片等。本书着重介绍了用创新的思维来设计AI芯片的各种计算范式，以及下一代AI芯片的几种范例，包括量子启发的AI芯片、进一步提升智能程度的AI芯片、有机自进化AI芯片、光子AI芯片及自供电AI芯片等。本书也介绍了半导体芯片技术在后摩尔定律时代的发展趋势，以及基础理论（如量子场论、信息论等）在 AI芯片创新方面发挥的巨大作用。 ，本书介绍了AI发展的三个层次、现阶段AI芯片与生物大脑的差距及未来的发展方向。 本书可供AI和芯片领域的研究人员、工程技术人员，科技、产业决策和管理人员，创投从业者和相关专业研究生、本

本书对所有主要的深度学习方法和**研究趋势进行了深入探索。全书分为上下两卷，五个部分。上卷包括两个部分： 部分是基础算法，包括机器学习基础算法、早期神经网络算法、深度学习的正则化方法和深度学习的优化方法；第二部分是判别式模型，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆模型（LSTM）、注意力机制和记忆网络。下卷包括三个部分：第三部分是生成式模型，包括深度置信网络/深度玻尔兹曼机、自编码器（AE）/变分自编码器（VAE）、生成对抗网络（GAN）、像素级生成、深度聚类等；第四部分是前沿技术，讨论深度强化学习；第五部分是安全保障，包括深度学习的可解释性和对抗样本的攻击与防御。本书特别注重学术前沿，对包括胶囊网络在内的当前**成果进行了细致的讨论。全书构建了一套明晰的深度学习体系，同时各章内容相

本书针对轮式移动机器人建模、控制和导航方法进行了全面的分析和研究，它首先从移动机器人驱动和相关的运动学以及动力学模型入手，然后对各种基于模型、无模型和基于视觉的控制器进行测试，并统一证明它们的稳定性和跟踪性能，同时还解决路径、运动和任务规划以及定位和映射主题的问题。这本书提供了大量的实验结果，系统和软件移动机器人控制架构的概念概述，以及轮式移动机器人和控制器在工业和生活中的应用。

本书基于中国工程院重大咨询研究项目人工智能2.0子课题“自主式 无人系统”编写，将针对智能无人系统共性基础理论与关键技术，以及无人机、无人车、轨道交通自动驾驶、服务机器人、空间机器人、海洋/极地机器人、无人船、离散制造业无人车间/智能工厂、流程工业无人车间/智能工厂、 智能装备等智能无人系统的智能技术以及自主无人操作系统，重点介绍 外研究现状、主要研究问题以及未来发展趋势。为我国人工智能发展提供咨询参考。

本书详细阐述了与游戏人工智能相关的基本解决方案，主要包括游戏AI、移动、路径发现、决策、战略和战术AI、学习、程序化内容生成、棋盘游戏、执行管理、世界接口、工具和内容创建、游戏AI编程、游戏AI设计、

本书是《LabVIEW虚拟仪器项目开发与管理》的升级版，共22章，包括基础知识、虚拟仪器项目开 发方法以及项目管理和实践。第1~6章为基础知识，主要讲解LabVIEW程序前面板设计、数据结构、程 序框

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本书系统介绍了知识图谱的概念、发展历程、技术体系、前沿技术与应用实践。在基础知识方面，本书囊括了知识图谱从源数据到产生决策的全生命周期的各个环节，分析了数据图谱和知识图谱的核心区别，介绍了图谱构建和知

人工智能的兴起，将对人类社会产生广泛而深刻的影响，法律也不会置身事外。近年来，人工智能在法律领域的运用备受关注，法律人工智能的影响日益深广。《法律人工智能导论》一书充分运用 手资料，通过外国的法律人工智能、中国的法律人工智能、法律人工智能的原理、法律人工智能的影响4编18章的篇幅，全面介绍了法律人工智能发展的历史脉络、现实状况和未来前景，为读者提供了一份完整的、值得信赖的法律人工智能指南。 本书由姜伟主编，江溯、邹邵坤副主编，北京大学、清华大学、中国人民大学、 大学、中国政法大学、四川大学、西南政法大学等院校从事法律人工智能研究的青年专家，法律科技公司的计算机专家，法律AI研发管理的专业人士共同编写。

经过亿万年进化，生物具有超强视感知能力，尤其是鸟类具有很好的高空高速下的视感知能力。因此，研究鸟类和哺乳类动物视感知通路的神经信息处理机制，构建信息处理的编解码模型，并以此建立类脑算法，已经被证明是为

本书全面、系统汇集并研究了当前和未来在智能系统（包括人工智能）领域所应用的经典与非经典的智能数学方法，至今在 外尚未见有同类著作发表。本书的特点是：（1） 从三次数学危机的历史高度出发论证了智能科学、技术、工程的必然发展趋势与创新空间；（2） 以人工智能科学发展的三大学派——逻辑主义学派、联结主义学派、行为主义学派为线索，介绍与论证了相关的经典与非经典数学方法；（3） 紧密结合当前与未来人工智能的广泛而深入的应用，精选了十大学科（数理逻辑、集合论、概率论、数理统计、运筹学、图论、组合优化、模糊数学、神经网络、遗传算法）做了全面、系统、精要、启发式的论述与研讨。（4） 每章都结合所介绍的数学原理和方法，阐述了作者关于创新发展的思悟和建议。本书适合在智能系统（包括人工智能）领域工作的所有教

本书全面而透彻地介绍了元学习和AutoML的几乎所有方面，涵盖了基本概念和架构、评估、数据集、超参数优化、集成和工作流，以及如何使用这些知识来选择、组合、调整和配置算法和模型，以 快 好地解决数据挖掘和数据科学问题。因此，它可以帮助开发人员开发可以通过经验改进自己的系统。 本书是2009年 版的重大 新，共18章，内容几乎是上一版的两倍。这是作者能够 深入地涵盖 相关的主题，并结合各自领域 研究的概述。本书适用于对机器学习、数据挖掘、数据科学和人工智能领域感兴趣的研究人员、研究生及该领域的从业人员。

本书不仅梳理了人工智能技术在科学各领域中的广泛应用，还深入分析了其对科学生产力的推动作用，以及在伦理、法律和社会层面可能引发的讨论和问题。书中汇集了 专家的研究成果，为读者提供了一个全面了解人工智能在科学研究中应用的窗口，展现了人工智能技术如何推动科学的创新与进步，并对未来的研究方向提出了深刻的见解。 本书适合对人工智能及其在科学研究中的应用感兴趣的广大读者，包括科研人员、政策制定者、教育工作者以及对人工智能充满热情的公众。 无论是希望了解人工智能如何改变传统科研模式的学者，还是关心科技进步对社会产生深远影响的决策者，或是渴望在教育领域应用人工智能技术的教育者，都能从本书中获得宝贵的信息和启发。 对于公众而言，本书也是一扇了解人工智能 发展及其科学应用的窗口，有助于提

随着新兴网络通信业务的不断涌现，超密集移动通信系统中，端侧网络选择、网侧资源调度、网络切换和业务均衡等均面临新的密集性、复杂性和异构性挑战。本书针对超密集移动通信系统中面临的网络接入点密集导致的资源调度不灵活、基站参考信号强度相似导致的网络选择难、传统网络切换技术导致的用户频繁切换，以及网络负载不均衡等诸多具体技术问题，基于传统算法，结合人工智能算法分别在端侧智能网络选择（第2章）、网侧智能资源调度（第3章）与端网协同智能切换（第4章）方面提出解决方案，实现用户体验的提升与资源的灵活管控。第5章“总论”，总结和展望了人工智能超密集移动通信系统的发展趋势。