本书是深度学习领域的入门教材，地整理了深度学习的知识体系，并由浅入深地阐述了深度学习的原理、模型以及方法，使得读者能全面地掌握深度学习的相关知识，并提高以深度学习技术来解决实际问题的能力。 全书共15章，分为三个部分。 分为机器学习基础：章是绪论，介绍人工智能、机器学习、深度学习的概要，使读者全面了解相关知识；第2~3章介绍机器学习的基础知识。 第二部分是基础模型：第4～6章分别讲述三种主要的神经网络模型：前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络；第7章介绍神经网络的优化与正则化方法；第8章介绍神经网络中的注意力机制和外部记忆；第9章简要介绍一些无监督学习方法；0章介绍一些模型独立的机器学习方法，包括集成学习、自训练、协同训练、多任务学习、迁移学习、终身学习、元学习等。 第三部分是进阶模型：1章

本书围绕SDK的开发展开，通过分析MCU内核与外设工作原理，结合API介绍各个外设的编程和应用。希望通过本书，使传统单片机工程师面向寄存器的开发思维得到一些转变，能够尝试运用成熟的软件框架来高效地完成应用开发。本书可供具有一定C语言知识和硬件基础的嵌入式系统工程师使用，同时也可以作为高等院校电子信息工程相关专业的教学参考书。

《模型预测控制》在状态空间理论的统一框架下系统深入地介绍了预测控制的滚动优化原理、算法和闭环性能。首先通过本科生熟悉的状态空间模型建立起预测控制从原理到算法和性能分析的每一个细节。然后，介绍了阶跃响应模型和脉冲响应模型的状态空间描述，给出了与传统卷积描述的一致性。据此，遵循预测控制的三个步骤“预测系统未来动态-求解优化问题-解的个元素作用于系统”和“滚动时域、重复进行”机制推导了无约束的动态矩阵控制（DMC）和模型算法控制（MAC），分析了闭环性能，给出了闭环稳定性的分离原理。然后，依次讨论了时滞预测控制、约束预测控制、非线性预测控制，以及稳定性和鲁棒性研究的进展。最后，介绍了基于滚动优化原理的滚动时域估计和基于现场可编程门阵列（FPGA）的预测控制器实现技术。《模型预测控制》可作为高等学

《计算智能导论（第2版）》导论性地介绍了计算智能的5个典型范例：人工神经网络、进化计算、计算群体智能、人工免疫系统和模糊系统。它们分别是对生物神经系统、生物进化过程、社会组织的群体行为、自然免疫系统和人类思维过程的成功建模。这些范例已经得到了广泛深入的研究，人们在取得了很大的成功之后，已将研究成果广泛地应用到了众多的实际应用领域。极大提高了人们发现问题，求解问题，尤其是求解复杂科学与工程问题的能力。 通过阅读《计算智能导论（第2版）》，读者可以全面地了解到目前计算智能研究的主要成果和最新进展，对相关专业的研究生、高年级本科生、高校教师、科研人员和工程技术人员都具有很好的参考价值，故我们决定将该书的英文版第2版翻译成中文出版，希望《计算智能导论（第2版）》中文版的出版能够推

《人工智能：复杂问题求解的结构和策略（英文版）（第6版）》英文影印版由PearsonEducationAsiaLtd授权机械工业出版社独家出版。未经出版者书面许可，不得以任何方式复制或抄袭《人工智能：复杂问题求解的结构和策略（英文版）（第6版）》内容。 仅限于中华人民共和国境内（不包括中国香港、澳门特别行政区和中国台湾地区）销售发行。 《人工智能：复杂问题求解的结构和策略（英文版）（第6版）》封面贴有PearsonEducation（培生教育出版集团）激光防伪标签，无标签者不得销售。

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》。 由于较系统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。

本书详细讨论工业背景下机器学习的各个分支及其实现技术，包括矩阵型分类学习技术、多视角学习技术、不平衡数据分类学习技术、集成学习技术和深度学习技术，并在此基础上，对机器学习在脑电情感识别、声纹识别和图像分类等领域的应用做了介绍。本书主要面向对机器学习、人工智能等方向感兴趣的学者和从事该方面研究的技术人员、博士、硕士研究生等。

本书英文版由麻省理工出版社出版，以ASV车辆作为样本为读者展示了步行机械设计的设计流程和计算方法，是一本理论和工程实践兼顾的好书。本书的主要内容有：步行机械的发展历程及其潜在价值、步行机械的步态理论、不规则地形的步态选择、步行机械的足力控制理论、腿部机构的形式和设计方法、足部设计方法、腿部驱动装置形式以及整机控制和信息系统设计。

作为全球教育机器人潮流的，VEX机器人的产品、培训和竞赛在过去的十多年为包括我国在内的世界数以百万计的青少年带来了STEAM教育的极为有效的工具和手段。目前全世界参加VEX机器人比赛的队伍达到了16000多支，人数达到上百万，我国目前有上千支队伍参加各级比赛。本书系统介绍了VEXIQ机器人的搭建、机器人编程等内容，每个主题从核心问题入手，通过对目标概要、动手体验、成果评估、思维训练和学习活动的详细介绍告诉读者如何设计机器人以及如何将机器人与学科课程相结合。本书可以作为VEX机器人初学者的学习用书，也可以作为机器人教师与学生准备机器人比赛的参考用书，学校开展机器人教学的，比赛举办方培训教练员、裁判员的和中国创客教育认证。