《深度学习之图像识别：核心算法与实战案例（全彩版）》全面介绍了深度学习在图像识别领域中的核心算法与应用。该书不但重视基础理论的讲解，而且从第4章开始，每章都提供了1～3个不同难度的案例供读者实践，读者可以在已有代码的基础上进行改进，从而加深对所学知识的理解。 《深度学习之图像识别：核心算法与实战案例（全彩版）》共9章：首先介绍深度学习的基础概念，包括神经网络基础知识和深度学习中的优化技术；然后系统介绍深度学习中与数据相关的知识，包括经典数据集的设计、数据集的增强，以及数据的获取、整理与可视化；接着重点针对图像识别领域，结合实战案例系统地介绍深度学习在图像分类、图像分割和目标检测3个领域的核心技术与应用；另外，还会对深度学习模型的可视化以及模型的压缩和优化进行详细介绍，为读者设计和训
本书是关于机器人学和机器视觉的实用参考书，部分“基础知识”（第2章和第3章）介绍机器人及其操作对象的位置和姿态描述，以及机器人路径和运动的表示方法；第二部分“移动机器人”（第4章至第6章）介绍其基本运动控制模式及其导航和定位方法；第三部分“臂型机器人”（第7章至第9章）介绍其运动学、动力学和控制方面的知识；第四部分“计算机视觉”（0章至4章）包括光照与色彩，图像形成和处理技术，图像特征提取，以及基于多幅图像的立体视觉技术；第五部分“机器人学、视学与控制”（5章和6章）分别讨论基于位置和基于图像的视觉伺服及更先进的混合视觉伺服方法。本书将机器人学与机器视觉知识有机结合，给出了实例算法和程序。作者有完备的代码可下载，用于验证书中知识点和实例，注重如何利用视觉信息控制机器人的运动。
《Virtual.LabAcoustics声学仿真计算从入门到精通》重点介绍的LMSVirtual.LabAcousties软件是专门从事噪声分析的CAE软件。书中详细讲解了声学有限元方法(包括无限元、PML和的AML技术)和声学边界元方法(包含快速多极边界元)。在传统振动声学问题的基础上，本书还重点介绍了气动噪声、声振、时域声学计算以及声线法等全新内容。本书基本涵盖了声学数值计算的方法，内容充实，结构清晰，并且以具体的算例和详细的步骤讲解了各种计算方法的流程，对象涉及汽车、船舶、航空航天以及家电等行业。《Virtual.LabAcoustics声学仿真计算从入门到精通》适合于高校相关专业师生，汽车、船舶、航空航天、家电等领域的工程技术人员以及其他关注噪声问题的读者阅读。本书由詹福良、徐俊伟编著。
