《玩中学：机器人入门（上册）》分为上、下两册，书中所使用的机器人为9686科技与生活套装和9898EV3套装。《玩中学：机器人入门（上册）》通过引导学生利用零件搭建生活中常见的事物、工具或电器模型，探索生活中的科学原理，初步理解杠杆、轮轴、滑轮、齿轮等重要的自然科学概念。同时，通过学习和创造发明各类生活中的机械装置，初步学会将数学和科学原理应用于现实生活。《玩中学：机器人入门（上册）》可作为机器人初学者的学习用书，也可作为机器人教师开设校本课程或社团活动的参考用书。《玩中学：机器人入门（上册）》为上册。

机器学习融合了计算机科学、统计学、数学、工程学等多个学科，应用领域遍及经济、生物、医药、物理、化学等。本书针对计算机科学专业学生遇到的统计学基础知识不足的问题，聚焦于机器学习中的算法，清晰呈现算法背后的数学和统计学知识，同时提供必要的编程技巧和实验方法。书中全面涵盖各类算法，如神经网络、多层感知器、径向基函数、支持向量机、进化学习、强化学习、决策树学习、无监督学习、图模型等。第2版进行了全面修订和更新，以反映机器学习的新发展，新增了两个章节来讨论深度置信网络和高斯过程，此外，还添加了随机森林、考虑精度的方法、MLP的共轭梯度优化、卡尔曼滤波和粒子滤波等内容。本书的代码示例采用Python语言编写，所有代码均可从stephenmonika.net免费下载。

作者以其在硅谷生活十年的亲身经历和阅读经验，描绘了硅谷诞生的历史和第三次工业革命的发展历史路径。全书以惠普、肖克利实验室、仙童半导体、英特尔、苹果、谷歌、脸书、特斯拉等硅谷企业和它们的创办人为中心，讲述了硅谷和第三次工业革命的诞生与成长历程。本书侧重于高科技的产业化、风险资本的参与和斯坦福在硅谷飞速发展的过程中所起到的作用。为读者展现了一条从晶体管、集成电路、个人计算机等硬件技术发轫，最终产生互联网、3D打印、量子计算和人工智能等高科技产品的必然之路。

机器学习虽然对改进产品性能和推进研究有很大的潜力，但无法对它们的预测做出解释，这是当前面临的一大障碍。《可解释机器学习：黑盒模型可解释性理解指南》书是一本关于使机器学习模型及其决策具有可解释性的书。本书探索了可解释性的概念，介绍了简单的、可解释的模型，例如决策树、决策规则和线性回归，重点介绍了解释黑盒模型的、与模型无关的方法，如特征重要性和累积局部效应，以及用Shapley值和LIME解释单个实例预测。本书对所有的解释方法进行了深入说明和批判性讨论，例如它们如何在黑盒下工作、它们的优缺点是什么、如何解释它们的输出。本书将解答如何选择并正确应用解释方法。本书的重点是介绍表格式数据的机器学习模型，较少涉及计算机视觉和自然语言处理任务。 《可解释机器学习：黑盒模型可解释性理解指南》适合机器

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本书主要介绍医疗机器人的基础知识、研究挑战、关键成果、应用以及未来发展趋势，包含辅助、康复和服务等机器人类别。每章都由该领域的专家撰写，涵盖解剖造型、肌肉骨骼、神经和认知系统，以及运动能力、自适应性、集成性和安全问题等。其中关于机械和控制方面的大规模尖端应用对于学术界和工业界有很高的参考价值。本书适合机器人领域的研究者、学生和技术人员巩固理论基础、了解业界前沿，也适合生物医学领域的读者了解相关工程实践。

本书围绕经典控制理论内容展开，按照系统数学模型、系统分析方法和系统校正三个部分介绍自动控制系统的基本概念、原理和分析方法。内容主要包括线性连续系统的时域和频域控制理论，如建立数学模型、稳定性分析、动稳态性能分析及校正设计方法等。另外也介绍了非线性系统的基本分析方法。本书着重介绍了控制系统基本分析、设计方法，列举了较多的例题，习题基本附有答案，以方便学生自学。本书可以作为高等学校机械、材料、航空宇航等非控制类专业本科生的，也可供相关工程技术人员学习参考。