本书的作者约翰 冯 诺伊曼（John von Neumann，1903 1957）是20世纪重要的数学家之一，被后人称为 计算机之父 和 博弈论之父 。 本书是诺依曼在1955 1956年为西里曼讲座而准备的未完成讲稿，是作者对过去十几年在计算机领域所做研究的一个总结性梳理。诺依曼在书中首先概述了模拟计算机和数字计算机的一些基本设计思想和理论基础，然后从数学的角度，主要是逻辑和统计数学的角度，探讨了人脑的神经系统的控制和逻辑结构，对计算机的数学运算和人脑思维的过程进行了比较研究。 本书是计算机和人工智能领域的一篇重要的原始文献，具有高度的前瞻性，为计算机的创新与发展以及机器人的研究指明了方向。

本书以浅显生动的语言讲述*前沿的理念 人工智能与自适应学习将如何改变教育。当下人工智能正悄悄影响着社会生活与教育体系的各个层面，对全世界的学习与教育活动，都将产生极为深远的影响。因为人工智能，因为自适应学习，自孔子以来人类两千年历史上*次，我们可以有机会真正实现 因材施教 的伟大教育理念，跨越过去难以克服的重重阻碍，让教育真正实现 个性化 ，积极改善教学的成效， 复制 *卓越的教师，让优秀教师不再是 稀缺资源 。学校可以更有效地进行教育改革，政府部门也能用更低的成本实现教育公平。在这一刻，我们能够清晰地看到： 一次全新的教育革命正在展开！本书可作为高等院校教育学、教育技术、计算机专业高年级本科生、研究生的教材，也可作为广大教育科技工作者和教育管理者的参考用书。

《高等学校地图学与地理信息系统系列教材：遥感原理及遥感信息分析基础》全面和细致地介绍了遥感科学与技术中的基本概念、规律和原理以及分析和提取遥感信息的各类主要方法，涉及遥感中的主要物理定律、地物辐射特征及辐射传输过程、遥感数据获取的技术原理和主要方式、遥感数据的图像特征和光谱特征、遥感图像处理和分析方法、遥感反演方法等，对遥感基础性问题及前沿性问题亦有所介绍。《高等学校地图学与地理信息系统系列教材：遥感原理及遥感信息分析基础》的主要特点是将遥感的丰富内容纳入一个较为系统、清晰的框架中予以介绍，便于读者对遥感科学与技术进行全面、完整的了解和掌握。

如同工业时代的蒸汽机和信息时代的互联网，人工智能（AI）在大智慧时代扮演着越来越重要的角色。新一代人工智能技术的发展，正颠覆你我的生活，深刻改变世界。本书以 互联网＋ 的视角，从人工智能与中国制造、智慧医疗、金融创新、教育变革、家居生活等维度，对什么是AI、有AI的世界怎么变以及中国AI之路如何闯怎么控等问题进行权威解读和系统梳理，是一本了解人工智能梗概的科普读物和通俗理论读物。

本书从人工智能的概念、发展历史、主要技术理论及应用等方面，全面讲解了人工智能的相关知识。全书分八章，分别介绍了人工智能的概念及相关术语、人工智能发展史、传统人工智能与智能计算、人工智能与机器学习、人工智能与大数据、人工智能的典型应用、世界主要国家及科技公司的脑计划项目、人工智能的未来发展。其中，人工智能与机器学习部分，具体介绍了当前主流的人工智能算法；人工智能的典型应用部分，介绍了专家系统、图形图像处理、语音处理、自然语言理解、智能推荐、智能博弈、自动驾驶、虚拟现实和增强现实、智能家居等具体应用。*后一章预测了人工智能的发展方向，以及需要解决的法律、伦理等方面的问题。全书专业性和普及性并重，多采用案例分析和类比的手法，帮助读者对人工智能有初步但全面的了解。

本书包括古典和现代控制理论，主要介绍自动控制基本理论及工程分析和设计方法。全书共分十章，其内容包括自动控制概论、控制系统的数学模型、控制系统的时域分析、根轨迹法、频率特性法、控制系统的校正与综合、非线性控制系统、线性离散系统、控制系统的状态空间分析法与综合法。 本书是高等工科院校非控制专业的教材，也可作为从事控制工程及工业自动化的科技人员自学与参考。

本书包含代码实践和案例实践，运用OpenCV、PyTorch等框架工具详细讲解中文车牌识别检测、采用三元组的FaceNet人脸识别理论与实践、车道检测的两种深度学习思路及烟雾检测4大实践项目。相关理论可参考《基于深度学习的目标检测原理与应用》一书，从而学以致用、融会贯通。

《工业机器人运用技术》是“机电一体化技术”丛书之一，主要内容包括工业机器人的基础知识、工业机器人的机械结构、工业机器人控制、工业机器人的传感器及其应用、工业机器人的编程以及生产线和工作站。《工业机器人运用技术》的编写按照由浅入深的原则，介绍了工业机器人的基础知识和实际应用，结合大量图表，力求达到易读易懂。

《传感器技术（第3版）》综述传感器技术的基本理论，详细介绍各类传感器的工作原理、测量电路和应用场合，择要阐述主要传感器类型的设计和选用原则与方法。全书共14章，可分为四部分：部分（绪论与第1章）为共性基础部分，以新颖的构思和笔法介绍了传感器的基本概念与构成法、传感器的数学模型与特性、提高性能的措施与标定技术等；第二部分（2～8章）为常用传感器的分析与综合；第三部分（9～13章）分别介绍了光纤、数字式、化学、生物等新型传感器及传感检测技术；第四部分（第14章）概要介绍了当代传感器技术前沿的、具有广阔发展和应用前景的主要新技术。 该书结构严密，内容丰富，与现有教材相比以有限的篇幅实现更大的覆盖面；既突出教科书那种严谨的理论性与系统性，又兼有工具书那种启示解决问题的实用性。取材传统与新型俱

本书在延续版编写风格的基础上，根据近几年人工智能与专家系统的发展趋势和国内外高等院校相关专业本科生教学内容的重点，结合作者多年教学经验，并考虑到读者的反馈信息，对各章节内容、结构等进行了修订、调整、完善和补充，删减和更新了版中比较陈旧的内容，增加了典型应用实例。 本书主要介绍人工智能的基本理论、方法以及实现技术。全书共7章，可分为两部分。部分包括第1～4章，主要介绍人工智能的基本概念、方法和技术，包括知识表示方法和搜索、逻辑推理等问题求解的基本方法。第二部分包括第5～7章，以专家系统为应用方向，讨论了产生式专家系统及其实现技术、模糊知识表示和模糊推理、机器学习方法及其应用实例。 本书内容翔实，层次清晰，详略适当，重点突出，语言严谨，例题丰富，可作为高等院校计算机等信息类和管理