机器学习是计算机科学的重要分支领域. 本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面. 全书共 16 章，大致分为 3 个部分：第 1 部分（第 1～3 章）介绍机器学习的基础知识；第 2 部分（第 4～10 章）讨论一些经典而常用的机器学习方法（决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习）；第 3 部分（第 11～16 章）为进阶知识，内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等. 每章都附有习题并介绍了相关阅读材料，以便有兴趣的读者进一步钻研探索. 本书可作为高等院校计算机、自动化及相关专业的本科生或研究生教材，也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考.
本书是《工程控制论》（第三版）的下册。这一册共九章。第十三章讨论摄动理论在控制系统设计中的应用，其中特别说明在飞行控制系统中的应用。第十四、十五两章介绍控制系统在随机干扰下的分析和设计。第十六、十八章讨论了适应性控制系统的设计。第十九章介绍了提高控制系统可靠性的各种方法。第十七、二十、二十一这三章分别是：逻辑控制和有限自动机（第十七章），信号与信息（第二十章），大系统（第二十一章）。这些方面已构成工程控制论这门学科的重要研究方向。书末还附有“有关中文著作目录选辑”，可供读者查阅。
人工智能 (AI) 时代已悄然而至，然而对 AI 伦理学的研究却刚刚起步。与以往的技术革命不同，AI 有望在多个领域取代人类，但也有伤害人类的潜在风险。为防止对AI技术的滥用，我们在复杂性变得不可控之前，必须把糟糕的情况都预想到、分析到。 《人工智能伦理》从人工智能的关键内容（包括图灵测试、数据、知识、机器学习、自我意识等）出发，尽可能地用朴素的语言讲清楚复杂的概念，揭示出各种AI伦理问题以唤起读者的思考。本书基于大量真实数据，阐述了和平、合理发展 AI 技术的伦理思想，对 AI 技术可能引发的某些社会问题（如技术失业、两性平等）也做了剖析。
《未来可期：与人工智能同行》是一部探讨人工智能的现在和未来，以及人工智能时代的种种难题的作品集。 在ChatGPT横空出世的今天，我们只有了解人工智能，跟上它的脚步，才能不被时代淘汰。家用智能器、数字疗法、具身智能、元宇宙、虚拟人、数字分身 越来越多的新概念已经或即将涌入我们的生活，并切实影响衣食住行的方方面面。作者在书中不仅分析了当前的人工智能发展，更预测在不远的将来，人工智能如何一步步走进和改变我们的生活，如何给我们带来前所未有的便利，又如何给我们带来纷繁复杂的困扰。 人工智能的发展与人类自身的发展是一体两面的关系。作者真正想要预测的并不是人工智能技术会发展成什么样，而是人类会通过人工智能技术发展成什么样。
传统材料研发模式主要基于实验“试错法”，其研发周期长、效率低，人工智能驱动的科研范式变革和新材料数字化研发模式能有效地降低研发成本，缩短研发周期。本书基于计算、数据、AI和实验“四位一体”的新材料集成式智能化研发理念，提出了基于材料基因编码的新材料智能设计范式，从企业级新材料研发和面向科研的材料计算视角，重点围绕高通量材料集成计算、多尺度材料计算模拟、材料数据库、材料数据机器学习、新材料研发制造软件等介绍了新材料数字化智能化研发和设计基本概念、方法、技术和应用。本书同时也介绍了国产的高通量多尺度集成式材料智能化设计工业软件MatCloud+，并通过一些精选案例介绍了材料计算、数据和新一代人工智能等数字化研发方法技术在新能源、金属/合金、石油化工、复合材料、新型功能材料等重点材料行业或领域的
人类即将全面进入机器人时代。计算机已经可以从事金融交易、控制电力供应和驾驶火车。很快，服务类机器人将能在家照顾老人，军事机器人可以投入战斗。温德尔 华莱士和科林 艾伦认为，当机器人要承担越来越多的责任时，为了我们的安全，它们必须通过程序学会道德判断。在快速回顾了*前沿的道德哲学与人工智能之后，两人主张，设计某种功能性的道德指令，让人工智能机器人习得某些基本的道德感是很有必要的，而且是可行的。并且，即便让机器人承担十足的道德责任有很远的路要走，但随着人类对道德理解的深入和完善，能接收复杂道德指令的各类服务型机器人将诞生。 《道德机器：如何让机器人明辨是非》基于人类道德判断和伦理的本质，深入探讨了人类在设计具有道德判断能力的机器人的漫漫征途上所面临的巨大挑战。
l 《人人都应该知道的人工智能》是斯坦福大学教授杰瑞 卡普兰继其畅销书《人工智能时代》之后的又一部重磅新作，详尽地探讨了人工智能的发展和当下面临的迫切问题。 机器在智能和体能方面的进展正在改变我们生活、工作、娱乐、寻找伴侣、教育子女，甚至照顾老人的方式，它还在颠覆我们的劳动力市场，对社会秩序进行重新洗牌，接下来的几十年里，人工智能还会肆意拉扯我们的社会结构直至被打破，未来会像《星际迷航》中那样空前繁荣与自由，还是会像《终结者》中那样爆发人与机器之间无尽的战争？《人人都应该知道的人工智能》有你想知道的一切答案。
大脑如何产生新想法？思维如何产生，又是如何运作的？意识缘何形成？什么是情感、感觉、想法？如果将人类大脑看成一台机器，那么这是否有益于我们设计出能够像人一样能理解、会思考的高级人工智能 情感机器？ 情感是人类特有的一种思维方式，如果机器具备了情感，是不是就可以取代人类？ 在《情感机器》中，人工智能之父马文 明斯基有力地论证了：情感、直觉和情绪并不是与众不同的东西，而只是一种人类特有的思维方式。也同时揭示了为什么人类思维有时需要理性推理,而有时又会转向情感的奥秘。通过对人类思维方式建模,他为我们剖析了人类思维的本质，为大众提供了一幅创建能理解、会思考、具备人类意识、常识性思考能力，乃至自我观念的情感机器的路线图。
加里.卡斯帕罗夫在1997年对战IBM公司的超级计算机 深蓝 是科技史上的一个分水岭。这是人工智能时代的一个新纪元:在这场*激烈的比赛中，首次出现了能够击败国际象棋世界冠军的机器。那一刻是人类-一个多世纪以来孜孜以求、勇攀科技高峰的结晶。在这本突破性的书中，卡斯帕罗夫第次揭示了他惊人的一面，描述了他在面对*为强大的对手时的谋划与布局，在全世界的注视下奋勇争先，并叙述了通过国际象棋程序的发展考察人工智能的发展历史。 卡斯帕罗夫用他无与伦比的经验审视了智能机器的未来，并预见到它的可能性。许多批评家谴责人工智能是一个巨大的威胁，特别是对某些特定人群的工作岗位而言。卡斯帕罗夫在本书中强有力地论证了:人类不应害怕我们*为非凡的创造物，而是应与之协作，达到新的高度。
《河流生态系统健康评价：理论·方法·应用》分为四部分内容。部分介绍水生态系统和河流生态系统健康的概念与内涵，总结国内外水生态系统和河流生态系统健康评价方法及其研究进展。第二部分以济南市为研究区，构建不同生物指标的水生态系统健康评价指标体系。第三部分以北京市北运河流域为研究区，构建北京市北运河综合健康指数。第四部分以渭河流域为研究区，构建鱼类生物完整性健康评价指数，对渭河流域河流生态系统健康进行评价。三个研究区均具有较强的代表性，为全国范围内推广水生态系统和河流生态系统健康评价提供了参考和技术支撑。
数学是机器学习绕不开的基础知识，传统教材的风格偏重理论定义和运算技巧，想以此高效地打下机器学习的数学基础，针对性和可读性并不佳。本书以机器学习涉及的线性代数核心知识为重点，进行新的尝试和突破：从坐标与变换、空间与映射、近似与拟合、相似与特征、降维与压缩这5个维度，环环相扣地展开线性代数与机器学习算法紧密结合的核心内容，并分析推荐系统和图像压缩两个实践案例，在介绍完核心概念后，还将线性代数的应用领域向函数空间和复数域中进行拓展与延伸；同时极力避免数学的晦涩枯燥，充分挖掘线性代数的几何内涵，并以Python语言为工具进行数学思想和解决方案的有效实践。 《机器学习线性代数基础：Python语言描述》适合实践于数据分析、信号处理等工程领域的读者，也适合在人工智能、机器学习领域进行理论学习和实践，
《大脑的意识，机器的意识：脑神经科学的挑战》是一本关于人类智能和人工智能的科普读物。人工智能就其本质而言，是对人的思维的信息过程的模拟。对于人的思维模拟可以从两条道路进行，一是结构模拟，仿照人脑的结构机制，制造出“类人脑”的机器；二是功能模拟，暂时撇开人脑的内部结构，而从其功能过程进行模拟。《大脑的意识，机器的意识：脑神经科学的挑战》通过“意识的奇妙”“追逐大脑中意识的踪影”“意识的实验性研究——操作实验”“如何看待意识的自然法则”“意识是信息，还是算法”“大脑的意识和机器的意识”等章节，介绍了意识产生的机理、外界因素对意识形成的影响、对意识的自然法则的诠释以及机器是否能实现对意识的模拟等内容。
本书系统性地介绍了资产定价和机器学习算法的基础理论与实践知识，并以机器学习算法应用于中国股票市场资产收益率预测项目为案例，具体展示了机器学习算法落地应用于中国金融业界的流程和效果。本书主要内容包括资产定价基础方法、机器学习算法评估知识、线性机器学习模型、回归树类机器学习模型、神经网络模型、中国股票市场制度背景、机器学习项目的数据清洗过程和机器学习项目的实践案例。本书在写作过程中尽可能地减少专业词汇，使内容通俗易懂。本书适合高校中高年级本科生、研究生和对从事量化金融感兴趣的人阅读。
本书在状态空间理论的统一框架下系统深人地介绍了预测控制的滚动优化原理、算法和闭环性能。首先通过本科生熟悉的状态空间模型建立起预测控制从原理到算法和性能分析的每一个细节。然后，介绍了阶跃响应模型和脉冲响应模型的状态空间描述，给出了与传统卷积描述的一致性。据此，遵循预测控制的三个步骤“预测系统未来动态-求解优化问题-解的第一个元素作用于系统”和“滚动时域、重复进行”机制推导了无约束的动态矩阵控制(DMC)和模型算法控制(MAC)，分析了闭环性能，给出了闭环稳定性的分离原理。然后，依次讨论了时滞预测控制、约束预测控制、非线性预测控制，以及稳定性和鲁棒性研究的最新进展。最后，介绍了基于滚动优化原理的滚动时域估计和基于现场可编程门阵列(FPGA)的预测控制器实现技术。
本书旨在系统介绍人工智能与机器人研究领域的相关基础理论，同时展示国内外最新的研究成果，全书分为人工智能基础与智能机器人两大部分，共17章。第一部分主要介绍人工智能的基本概念、知识工程、确定性推理、不确定性推理、搜索技术、人工神经网络、机器学习、进化计算与群体智能、分布式人工智能等内容。第二部分主要介绍智能机器人的定义和研究领域、机器人感知、机器人定位与建图、机器人导航、机器人路径规划、多机器人系统、生物启发式方法在机器人中的应用、智能机器人设计与开发等内容。
人工智能并不是一个新鲜的概念，自提出到现在已经有半个多世纪的时间，期间经过了跌宕起伏的发展历程。 作者从专业的角度，深入浅出，梳理了人工智能发展的历程，其经历的不同阶段概况，如今*前沿的发展现状以及面临的困境，并探讨了其未来发展的可能性，堪称一部精彩的人工智能进化史。 作者玛格丽特 博登具有深厚的跨学科背景，她将心理学、医学、哲学等领域的知识融会贯通，与自己对人工智能的研究相结合，生发出独特而深刻的洞见，被誉为 人工智能领域的女性女人 。
