过往的科幻现已成真，在人工智能时代现在我们与计算机、手机和娱乐设备的互动正在经历性的变化，基于触摸、手势、语音和视觉的自然人机交互正在逐渐替代使用键盘、鼠标和游戏手柄等的交互。显示设备也从单纯的显示设备转变为提供更具吸引力和沉浸式体验的双向交互设备。本书将深入讲解基于触摸、手势、语音和视觉等自然人机交互领域的技术、应用和未来趋势。
本书介绍了如何设计和构建拥有良好对话体验的机器人，来提供新型的消费者服务或者提高企业效率，让人们的工作更高效。本书适合设计师、产品经理和创业者阅读。作者既总结了取得成功的机器人产品的经验，也剖析了那些失败者的教训。书中还介绍了实用的机器人设计模式。你将学会如何使用有效的引导流程、勾勒不同的工作流、为机器人设定合适的性格，以及呈现信息时如何在富控件与文本之间保持精妙的平衡。
统计学习理论是研究利用经验数据进行机器学习的一种一般理论，属于计算机科学、模式识别和应用统计学相交叉与结合的范畴，其主要创立者是本书作者。统计学习理论基本内容诞生于20世纪60~70年代，到90年代中期发展到比较成熟并受到世界机器学习界的广泛重视，其核心内容反映在Vapnik的两部重要著作中，本书即是其中一部，另一部是《统计学习理论的本质》。 由于较地考虑了有限样本的情况，统计学习理论与传统统计学理论相比有更好的实用性，在该理论下发展出的支持向量机方法以其有限样本下良好的推广能力而备受重视。
本书是人工智能专业 基础 全面的解读，作者陆汝钤院士在知识工程和基于知识的软件工程方面做了系统的、创造性的工作，是我国该领域研究的开拓者之一。倡导并主持完成了以软件的机械化生成和移植为目标的系列软件计划（XR计划），推动了当时国产机软件缺乏问题的解决。 本书 把异构型DAI和机器辩论引进人工智能领域。研究出基于类自然语言理解的知识自动获取方法，把ICAI生成技术推进到以自动知识获取为特征的第三代，并开发出基于知识的应用软件自动生成技术。在形式语义学方面研究了逻辑语义、代数语义和分布式语义，证明了任意Horn子句集的模型论语义和 小不动点语义的等价性；给出了能描述动态控制结构的基调式代数语义；把平面的Petri网扩展成多页的Petri/Riemann网（P/R网）作为进程模型，获得了演算的 真并发结构。 对于希望学习了解人工
人工智能是研究解释和模拟人类智能、智能行为及其规律的一门学科，建立智能信息处理理论，研制智能机器和智能系统，延伸和扩展人类智能。《BR》本书共16章。～6章讨论人工智能的认知问题和自动推理，论述逻辑基础、约束推理、定性推理、基于案例的推理、概率推理；第7～14章重点讨论机器学习和知识发现，包括归纳学习、支持向量机、解释学习、强化学习、无监督学习、关联规则、进化计算、知识发现；5章阐述主体计算；6章讨论互联网智能。与本书第二版相比，增加了两章新内容。其他章节也作了较大的修改和补充。
本书结合具体的控制对象论述过程控系统的设计、整定及其应用问题，包括常见控制回路的分析、线性与非线性调节器的选择、复杂控制系统的组成、控制算法与控制系统的实现和评估，以及各类典型单元及过程的控制方案，乃到一些的控制系统，如解耦系统、适应性控制和基于模型的控制等。本书巧妙地把控制理论融合于应用之中，使过程控制系统的设计更加科学和切合实际。
内容简介
《深度学习》《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
多智能体协调控制是机器人和人工智能领域的研究热点。本书主要涉及多机器人（多智能体）的协调控制问题，提出了一种交互式协作智能体语言ALICA（交互式协作智能体语言），详细描述了ALICA的语法、语义、冲突检测与消解、软件架构、约束问题求解等内容。，通过三种场景，即机器人足球、探索和搜救来评估验证所提方法的有效性。本书可作为多机器人协调控制、人工智能和计算机科学领域的研究人员的参考书，也可作为高等院校相关研究生以及教师的参考用书。
21世纪以来，在决策制定过程中管理者们如何运用计算机化的支持方式已经发生了巨大变化。随着越来越多的决策制定者掌握计算机和Web知识，决策支持系统／商业智能正在不断地演变，从一开始的作为基本的个人支持工具，正迅速地成为整个机构中的共用品。数据仓库以及分析工具大大提高了跨越机构界限的信息获取。为团队提供的决策支持继续随着群体支持系统的新发展而不断改善，用以在任何时间、任何地点提高协同工作。人工智能方法正在提高决策支持的质量，并已经渗透到许多应用领域。智能代理执行常规任务，使决策者能够腾出时间更专注于重要工作，有组织的学习和知识管理的发展使得在任何时间、任何地点为有关问题提供整个机构的专门技术成为可能。互联网和企业内部息传递系统提高井促进了所有这些决策支持系统。本书的目的是向读者介绍这
《工效学基本原理、应用及技术》的主要内容：靠前章对工效学的内容、发展史和相关立法机构进行介绍；第2章介绍人体系统，本章作为解剖学、生物学和生理学课程中精选知识复习；第3章对人体感知能力进行综述，同时说明环境因素的测量方法；第4章介绍肌肉工作机制和肌肉系统神经分布；第5章介绍人体尺寸（人体测量技术）的研究成果；第6章介绍应用工效学基本原则进行工作空间和手动工具的设计方法；第7章介绍因工作导致骨肌系统疾病的知识，包括疾病的发展历程、产生原因和症状减轻需要采取的措施；第8章介绍工作生理学知识，同时探讨重负荷工作规划的工效学原则，及如何进行生理负荷和疲劳的评估；第9章综述认知工效学和信息处理过程，同时说明控制器和显示器设计的原则；靠前0章介绍产品的易用性以及工效学设计对顾客的影响。
基于D-S证据理论、决策理论、模糊理论和传统IF-THEN规则库，杨剑波教授于2006年提出了基于证据推理算法的置信规则库推理方法（beliefrule-baseinferencemethodologyusingtheevidentialreasoningapproach，简称RIMER）。RIMER具有对带有模糊不确定性、概率不确定性以及非线性特征的数据进行建模的能力。RIMER主要包括两方面内容：一是知识的表达；二是知识的推理。其中，知识的表达通过置信规则库（beliefrulebase，简称BRB）来实现，而知识的推理则通过证据推理（evidentialreasoning，简称ER）算法实现。BRB由一系列置信规则（beliefrule）组成，它本质上是一种专家，能够有效利用各种类型的信息，建立输入和输出之间的非线性模型。
WebRTC 是一个支持网络浏览器进行实时语音对话或视频对话的软件架构。本书使用形象的案例介绍，逐步深入地阐述了 WebRTC 的幕后工作原理。通过阅读本书，读者可以快速、有效地掌握创建一个 WebRTC 应用所必需的知识，包括获取用户设备信息、创建 WebRTC 应用的客户端和服务器、连接用户并发送数据、文件共享、数据信息安全和性能优化。本书适合有 HTML 和 JavaScript 经验，希望了解 WebRTC ，并想学习实时通信工作原理的开发者参考阅读。
本书主要介绍现代鲁棒控制理论的基本设计思想及其前沿领域的理论与应用成果，具体内容包括三个部分。部分介绍有关基础知识，包括数学基础、稳定性、有界性和收敛性的基本定理、具有不确定性的系统的描述方法以及鲁棒稳定与鲁棒性能准则的条件；第二部分介绍线性及非线性鲁棒控制的理论成果，其中线性鲁棒控制集中介绍以H∞控制以及μ设计等为代表的经典理论；非线性鲁棒控制则主要介绍鲁棒镇定和鲁棒L2设计，鲁棒自适应控制的基础理论与前沿成果；第三部分分别介绍上述理论成果在机械系统、电力及电力电子等系统中的设计实例。
本书从仿生机器鱼的运动控制关键技术基于生物运动控制方法来控制机器鱼的角度，深入阐述了仿生机器鱼设计、研制、运动建模、多模态运动控制、运动优化等内容，为水下仿生机器人运动控制提供理论依据与实现方法。本书首先阐述了仿生机器鱼运动控制的关键技术与研究方向；第2章从设计、研制样机的角度给出了具体的设计、硬件实现、软件开发的方法及过程；第3章阐述了仿生机器鱼运动建模，并对其进行了性能分析；第4章给出了仿生机器鱼多模态游动的CPG控制思路、方法和步骤；第5章从速度和能量等角度进行优化控制方法的阐述。全书紧紧围绕机器鱼游动的仿生控制，为读者提供了基于CPG的多模态控制的方法及思路。
《蛇形机器人:建模、机电设计及控制》主要内容包括：绪论、蛇形机器人平面运动的一个复杂模型、机械式平面移动蛇形机器人研制、蛇形机器人运动的分析与合成、基于庞加莱映射的蛇形机器人路径跟踪控制与分析、蛇形机器人在平面运动的一个简化模型、基于平均理论对蛇形机器人运动的分析、级联蛇形机器人路径跟踪控制、蛇形机器人在复杂环境中运动的混合模型、障碍辅助运动的蛇形机器人开发、障碍辅助运动的混合控制、复杂环境中蛇形机器人的路径跟踪控制及蛇形机器人运动在未来所面临的研究难点。《蛇形机器人:建模、机电设计及控制》内容涵盖至及研究生专业水平，可面向广大读者对象，适合于机器人领域专业人士及工程技术人员阅读，可指导解决机器人研究中遇到的实际问题。
