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。

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本书主要包括人工智能政策规划与法律法规、人工智能法治理论研究、人工智能的法治应用、人工智能典型案件分析等内容，并附有人工智能重点政策法规摘要、人工智能法治研究论文（核心期刊）作者概览、人工智能法治研究机构概览、人工智能重要学术著作概览（2018 2019）、人工智能法治重要会议（论坛）概览（2018 2019）、人工智能法治应用典型事例概览、人工智能司法典型案例、人工智能法治月度大事记（2019年1 6月）等内容。

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针对混流装配线生产计划的智能优化需求，在概要阐述混流装配线及其生产计划内容的基础上，归纳混流装配线中的多种生产计划方式，介绍如何利用建模、分析和决策等一系列理论方法实现生产计划的智能优化方法体系，提升装配制造企业对多变客户需求的适应能力，为提高企业制造水平提供有益参考。全书分为10章，第1章介绍混流装配线中的生产计划体系；第2章总结混流装配线生产计划的现有优化方法；第3章提出混流装配线生产计划智能优化体系；第5至7章分别介绍智能优化方法体系中的建模、分析与决策等问题，以及适合问题特点的相关方法；第7至9章分别介绍自进化、自组织与自重构三种生产计划方式的具体实现方法；第10章介绍面向柴油发动机企业的混流装配线生产计划智能优化原型系统。本书撰写基于理论与实践相结合的原则，注重前沿性技术在生产