本书以智能产品服务生态系统为研究对象,以智能产品服务生态系统需求分析、系统解析、系统设计、系统交付为关键点,探讨了智能产品服务生态系统理论体系、技术方法与相关解决方案实现过程中长期面临的若干关键问题,并从理论和实操层面提出了解决方案,为制造型企业向服务化、网络化、智能化、生态化转型提供了良好的理论指导与借鉴。 本书主要内容来源于实际工业需求,既可以作为企业和政府管理人员的培训教材、本科院校管理专业师生的参考教材,也可以作为从事生产性服务业相关工作人员的参考用书。
《非线性系统的智能自适应事件触发控制》系统介绍了不确定非线性系统的智能自适应事件触发控制的基本理论和方法，力求概括国内外相关研究的*新成果，主要内容包括非线性系统的智能自适应事件触发状态反馈控制、非线性系统的智能自适应事件触发输出反馈控制、互联非线性系统的智能自适应事件触发分散控制、非线性系统的鲁棒自适应事件触发控制、非线性约束系统的智能自适应事件触发控制、非线性系统的智能自适应事件触发固定时间控制、非线性系统的智能自适应事件触发优化控制，以及分数阶非线性系统的智能自适应事件触发控制。
本书涵盖了从工业机器人入门到安川工业机器人产品应用全面的知识与技术。全书从机器人的产生、发展和分类，工业机器人的组成特点、技术性能和产品等基础知识出发，对工业机器人本体及谐波减速器、RV减速器等核心部件的结构原理、机械设计、安装维护等进行了全面阐述；对坐标系与姿态定义方法、程序结构及安川工业机器人的全部命令、变量编程进行了详尽说明；对手动与示教操作、程序与作业文件编辑及调试、再现运行、系统设置与维修操作进行了完整介绍。 本书面向工程应用，技术先进、知识实用、选材典型，内容全面、由浅入深、循序渐进，是工业机器人设计、使用、维修人员和高等学校师生的参考书。
本书阐述高光谱遥感图像(可以简称为高光谱图像，也可以称为高光谱图像数据或高光谱数据)智能分类与检测的相关方法，主要内容包括高光谱遥感图像成像原理及特点，高光谱图像智能分类相关理论概述，基于机器学习、深度学习的高光谱图像分类，高光谱图像检测相关理论概述，以及高光谱图像特定目标、异常目标检测方法等内容。
《拟人双臂机器人技术》全面介绍了与冗余度拟人双臂机器人系统相关的基础理论和前沿技术，《拟人双臂机器人技术》内容是根据作者所带领的研究团队近十年来依托国家863计划和北京市科技新星计划等课题以及211和985学科建设经费支持所取得的学术研究及技术实践成果整理撰写而成的。主要内容包括：拟人双臂机器人系统平台方案设计、冗余度机器人运动灵活性和可靠性分析、双臂协调操作的运动规划和协调任务规划方法、基于多传感器信息的分阶段控制及双臂协调控制方法、虚拟仿真环境平台的开发、拟人双臂机器人系统遥操作技术研究等。 《拟人双臂机器人技术》对冗余度拟人双臂机器人的相关理论、方法以及关键技术问题等做了较为系统深入的论述，不仅包括了对冗余度机器人运动灵活性与可靠性及双臂协调操作运动规划等基础理论和科学问
全书首先概要介绍了传统语音识别理论和经典的深度神经网络核心算法。接着全面而深入地介绍了深度学习在语音识别中的应用，包括"深度神经网络-隐马尔可夫混合模型 的训练和优化，特征表示学习、模型融合、自适应，以及以循环神经网络为代表的若干先进深度学习技术。
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2023年度国家科学技术学术著作出版基金资助著作 由“中国人工智能 2.0 发展战略研究”重大咨询研究项目成果形成 覆盖无人机、无人船、空间机器人、智能工厂等11类前沿研究热点 多位院士组成编委顾问 本书由“中国人工智能 2.0 发展战略研究”重大咨询研究项目的成果形成。项目由清华大学的吴澄院士担任组长，浙江大学的孙优贤院士和中国科学院沈阳自动化研究所的王天然院士担任副组长。课题组还包括封锡盛、杨学军、钟志华、金东寒、陈杰、戴琼海、王耀南等院士以及其他 20 余位专家。本书全面阐述了智能无人系统的基础理论、关键应用、示范应用等内容，以期帮助读者对智能无人系统的现状和未来发展趋势有较为全面的了解。
本书分为两部分。第壹部分，机器学习基础，涵盖以下主题：什么是机器学习，它试图解决什么问题，以及系统的主要类别和基本概念；第二部分，神经网络和深度学习，涵盖以下主题：什么是神经网络以及它们有什么用，使用TensorFlow和Keras构建和训练神经网络的技术，以及如何使用强化学习构建可以通过反复试错，学习好的策略的代理程序。第壹部分主要基于Scikit-Learn，而第二部分则使用TensorFlow和Keras。
本书从技术、应用和产业3个维度为切入点，对智能语音语义领域相关的热点和趋势展开研究。本书以“人与机器的对话”开篇，讲述人类语音生成、传播和感知的过程，引发对于机器智能语音听说的思考，进而阐述技术探索发展史；然后，分析了以语音交互为核心的技术现状，综合剖析提出全双工、端到端模型构建、语音假冒攻击等热点；其次，从政策、投融资和产业规模上，分析整体智能语音产业环境，纵观国内外企业在相关技术和产品上的积极布局，介绍了智能语音的产业链和产业格局；最后，围绕语音交互技术形成的应用，以智能汽车、智能家居、可穿戴设备、智能客服、医疗、教育等诸多细分领域为代表，提出“AI+基础服务”“AI+硬件设备”“AI+垂直行业”的3种应用转化参考模式，并列举实际具体案例和解决方案。 本书适合从事人工智能技术研发
