《中国电子信息工程科技发展研究 深度学习专题》主要介绍了全球深度学习技术和产业发展现状及趋势，以及人才情况；阐述了我国的深度学习发展现状，包括基础理论、底层技术、应用技术和产业应用情况；重点介绍了我国深度学习相关的热点和亮点，包括AI芯片、深度学习框架、自动化深度学习建模、深度学习模型和行业应用等。同时对深度学习行业的发展和现状做了系统的总结，并阐述了下一步的趋势和影响。

当今时代，人工智能技术越来越受重视，影响着人类生活的方方面面，提高人工智能相关知识素养，十分有必要。全书是人工智能入门类基础书，共10章，内容包括人工智能概述、机器学习、神经网络与深度学习、智能语音处理及应用、计算机视觉处理及应用、自然语言处理及应用、知识图谱及应用、机器人、经典智能算法 Pytho实现、展望等。《人工智能导论》适合作为高等院校人工智能、计算机科学与技术、大数据、软件工程或相关专业的入门教材，也适合从事相关工作的人工智能爱好者和工程师学习阅读。

《Pytho自然语言处理入门》是一本使用 Pytho解释在人工智能领域备受关注的自然语言分析方法的入门书，内容涵盖“检索技术”“实体提取”“关系提取”“语素分析”和“评估 / 情感 / 概念分析”等自然语言处理中的常用知识，同时对传统技术和引入了 AI 新技术的特点作了对比。全书以一线 AI工程师的实际项目经验为后盾，对自然语言处理的要点进行了归纳总结，并介绍了使用 Pytho程序、API、商业服务（IBM Watson）和 OSS（MeCab / Elasticsearch / Word2Vec）等进行自然语言处理的实用方法，在最后一章中，还介绍了 BERT 的相关内容，特别适合想学习自然语言处理的理工科学生和人工智能工程师进行参考和学习。

《面向人机交互的人脸表情识别技术=Facial ExpressioRecognitionTechnology for Human-Computer Interaction:英文》根据工程应用的实际需要，全面系统地介绍了面向人机交互的人脸表情识别技术，主要内容包括：根据视觉信息处理的分模块性原理，对彩色图像的恒常性问题进行研究，解决传统颜色恒常性的不适定问题；为实现高效准确的人脸检测和面部特征定位，对多特征融合的人脸检测方法和面部特征点定位问题进行研究；综合考虑人脸表情特征的重要性和提取的有效性，对表情特征提取方法进行研究；考虑融入表情样本的类别信息，对有监督的正交保局投影的表情识别算法进行研究。

《哈密顿力学理论的形式化与机器人动力学形式化分析》系统深入地研究了辛几何理论、哈密顿动力学的公理化体系，并以四自由度串联机器人为例，研究了基于哈密顿动力学系统的形式化分析与验证方法的应用，为机器人动力学的安全设计提供了形式化验证理论和技术手段。《哈密顿力学理论的形式化与机器人动力学形式化分析》主要内容包括：哈密顿模型的几何基础——辛流形空间的形式化、哈密顿模型和拉格朗日模型的勒让德映射关系的形式化、哈密顿方程的形式化和机器人动力学的形式化建模与分析。内容涉及交互式定理证明、机器人、形式化验证等人工智能领域。