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。

本书从智能化高档数控系统的原理出发，结合**的大数据、云计算、物联网、深度学习等新一代信息技术，在智能数控系统体系结构、关键技术、应用案例、互联通讯、云服务等方面提出新的方法，并针对各项成果给出了应用案例。同时结合数控系统的未来发展需求，展望了数控系统的发展趋势。

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

本书主要依托国家自然科学基金 共融机器人基础理论与关键技术研究 重大研究计划：面向室外复杂光照与气象条件的共融机器人多模感知系统（项目编号：91648118）的研究成果，结合作者多年的科研及工程实践经验，针对复杂的光照环境与气象条件明显降低机器人视觉鲁棒性的问题，主要从大气物理与光学成像的新角度出发去详细系统地论述复杂光照（如阴影，反光）与恶劣天气（如雨雪雾）环境下机器人视觉系统的环境感知、建模、及图像预处理技术。主要内容涉及光照建模与光谱计算、阴影、反光的建模、检测与去除、本征图像获取与光照分解、雨雪雾的建模与去除、水下散射的建模与去除，并给出了一些机器人应用实例和工作展望。这些技术将图像与环境建立了关联，对于提高机器人的自主环境感知能力具有一定的意义，使其具有全天候作业能力。

如何应对以人工智能为代表的新一轮科技革命带来的伦理和治理上的挑战？这是一个未被以往任何单个学科的研究所涵盖的问题。相比以往的技术，人工智能的独特之处就在于它的“自主性”。换言之，或由于技术本身的特性、或由于其应用过程中社会赋予了它特定角色，当代人工智能技术已经在深度“参与”人的决策。在这个意义上，人工智能技术与传统的工具意义上的技术有质的区别。正是由于这种对人的决策的深度“参与”，人工智能技术导致了短期和长期的伦理问题。本书系统地讨论了这些问题，在社会如何应对新一轮科技革命和产业变革的问题上有思想资源和分析框架上的性贡献。

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。

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。

本书分为两大部分： 部分主要基于Scikit-Learn，介绍机器学习的基础算法；第二部分则使用TensorFlow和Keras，介绍神经网络与深度学习。从外，附录部分的内容也 丰富，包括课后练习题解答、机器学习项目清单、SVM对偶问题、自动微分和特殊数据结构等。书中内容广博，覆盖了机器学习的各个领域，不仅介绍了传统的机器学习模型，包括支持向量机、决策树、随机森林和集成方法，还提供了使用Scikit-Learn进行机器学习的端到端训练示例。作者尤其对深度神经网络进行了深入的探讨，包括各种神经网络架构、强化学习，以及如何使用TensorFlow/Keras库来构建和训练神经网络。本书兼顾理论与实战，既适合在校学生，又适合有经验的工程师。