机器人开发是一项复杂的系统工程，ROS 2为智能机器人开发提供了强有力的支持，极大地提高了机器人软件开发效率。本书首先对ROS 2的基础概念、通信机制、常用库和工具进行介绍，带领读者入门ROS 2机器人开发；接着引导读者完成移动机器人的建模和仿真、建图和导航、自定义控制器和规划器等一系列实践；然后在真机实战环节，通过制作一个基于ROS 2的真实机器人，帮助读者打通仿真与真机之间的壁垒；最后，本书深入讲解了ROS 2进阶使用的相关知识，为读者进一步在实战中使用ROS 2进行机器人开发打下夯实基础。考虑读者基础，书中示例均以C 和Python两种语言实现，同时加入了关于C 新特性、Git工具、多线程和回调函数等基础知识的讲解。
《人工智能产品经理技能图谱》首先对人工智能产品经理做了分类，并对每类人工智能产品经理的工作流程进行了介绍，然后从相关技术、数学、算法、软件设计、硬件设计等方面对人工智能产品经理需掌握和了解的相关知识做了详细介绍。本书以丰富的实际案例贯穿始终，对各类人工智能产品设计方法论和人工智能技术指标进行了详细说明，方便读者快速掌握人工智能的发展现状及相关产品的设计方法。 《人工智能产品经理技能图谱》适合希望或刚刚走上人工智能产品经理岗位的读者阅读，也适合人工智能相关专业的高年级本科生或研究生以及教师参考。
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。
软体机器人技术是一个新兴的领域，它以新的方式接近机器人，使机器人能够在非结构化或不稳定的环境中工作，并执行需要精细度和延展性的任务。这一切都是关于软材料的工程——硅树脂、布、气球、软塑料——并以不同的方式将它们结合起来，为有趣的问题提出新颖、平易近人、令人惊讶的解决方案。本书向学生、发明家和创客介绍了软体机器人概念，并提供了易于理解的解释和动手DIY项目。这些项目使用了广泛的工具和技术——包括微控制器、3D打印、激光切割、模具制作、铸造和热封——来创建有趣的软机器人和设备。它在修补它*好的！代码示例可以在github.com/gianteye/makesoftrobots上找到。
这是一部从流程、理论、方法角度系统讲解如何从0到1设计与研发智能硬件产品的著作。作者是智能硬件产品领域的资深专家，曾就职于字节跳动和360等知名企业，主导和参与过的产品曾获得过德国iF设计奖、德国红点奖、美国IDEA奖、金点设计奖等*设计大奖。 本书内容涵盖智能硬件产品的产品创意、市场分析、产品定位、用户研究、需求分析、概念生成与测试、工业设计、产品原型、定价决策、产品发布的全生命周期，不仅手把手教读者如何把产品做出来，而且还告诉读者如何让产品取得更好的市场效果。 第1~5章主要介绍了智能硬件产品的分类、涉及的硬件技术、商业模式，以及产品创意、市场分析、产品定位的具体原则、方法和步骤等； 第6~9章主要讲解了智能硬件产品的用户研究、用户画像、需求分析和需求优先级排列的思路、方法和步骤等； 第10~12章详
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
本书贯穿机械系统关键零部件智能故障诊断和智能状态监测的始终，系统介绍了机器学习、智能优化算法、设备状态信息采集及信号预处理、信号特征提取与重构等方面的知识；详细介绍了基于机器学习、深度学习和迁移学习的典型零部件智能故障诊断与监测，以及典型零部件剩余使用寿命预测的方法和应用；重点介绍了设备状态信息采集与信号预处理、信号特征提取与重构等前期工作的关键理论与技术。
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。
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。
阐述可穿戴传感器原理、设计、制造和实施。主要内容包括穿戴式柔性传感器的制备与表征，穿戴式传感器的物理特性、设计和应用穿戴式医疗传感器信号调理智能电路，以及基于Python的传感器数据采集、数据提取和数据分析的基于GUI的软件开发。
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。
