全书共分七章。章为绪论，第二章讨论了复杂系统与复杂性科学，第三章为基于Agent的建模与仿真方法学研究框架，第四章为基于Agent的模型框架描述，第五章为基于Agent的行为建模，第六章为基于Agent的分布仿真；第七章为基于Agent的卫星系统建模与仿真。

这是一本机器人大全。本书从自己制作(DIY)的机器人玩具到航天探测器向读者介绍了各式各样的机器人，堪称是机器人博物馆。本书从早期的玩具到的工作机器人向读者展示了当代科学技术和流行文化。本书介绍了许多知名的机器人，以及它们的功能、构造．技术指标和制造者，让读者了解机器人的过去、现在和未来。本书是青少年学习科学、动手制作的工具书，也是机器人爱好者不可不读的佳作。

机器学习需要一条脱离过高理论门槛的入门之路。本书《机器学习篇》从小红帽采蘑菇的故事开篇，介绍了基础的机器学习分类模型的训练（靠前章）。如何评估、调试模型？如何合理地发掘事物的特征？如何利用几个模型共同发挥作用？后续章节一步一步讲述了如何优化模型，更好地完成分类预测任务（第2章），并且初步尝试将这些技术运用到金融股票交易中（第3章）。自然界优选的非线性模型莫过于人类的大脑。《深度学习篇》从介绍并对比一些常见的深度学习框架开始（第4章），讲解了DNN模型的直观原理，尝试给出一些简单的生物学解释，完成简单的图片识别任务（第5章）。后续章节在此基础上，完成更为复杂的图片识别CNN模型（第6章）。接着，本书展示了使用Caffe完成一个完整的图片识别项目，从准备数据集，到完成识别任务（第7章）。后面简单描述

EV3是公司开发的第三代MINDSTORMS机器人，它无需计算机也可实现编程，远远超出了人们对传统玩具的期待，成为少儿和成人皆宜的创意玩具。本书介绍了EV3机器人相关的搭建与编程知识，包含12章和一个附录。本书从EV3的开箱、配件介绍开始，介绍了EV3与NXT的不同、机器人的搭建、机器人的改造，并为EV3编写巡线程序、地板清洁程序、扑克魔术程序等，同时还从菊链项目和扩展玩法等多个方面介绍EV3的强大功能。附录部分还对EV3中涉及的各类名词给出详细的解释。本书为全彩印刷，内容丰富且易学易会。书中所介绍的知识非常适合中小学生课外拓展学习，也适合对LEGO产品感兴趣的读者参考阅读。

R语言具有上手快、效率高的特点，它横跨金融、生物、医学、互联网等多个领域，主要用于统计、建模及可视化。预测是数据挖掘的主要作用之一，也是大数据时代的核心价值所在。基于R语言来做预测，兼具效率和价值的双重属性，这是本书的一大亮点。本书共分为三部分。*部分讲预测基础，主要涵盖预测概念理解、预测方法论、分析方法、特征技术、模型优化及评价，读者通过这部分内容的学习，可以掌握进行预测的基本步骤和方法思路；第二部分讲预测算法，该部分包含了多元回归分析、复杂回归分析、时间序列及进阶算法，内容比较有难度，需要细心体会；第三部分讲预测案例，包括短期日负荷曲线预测和股票价格预测两个实例，读者可以了解到实施预测时需要关注的技术细节。希望读者在看完本书后，能够将本书的精要融会贯通，进一步在工作和学习实

本书是作者在人工免疫系统领域研究成果的系统总结。在全面总结国内外人工免疫系统发展现状的基础上，本书着重介绍作者在这一领域的研究成果，主要包括：免疫算法、免疫克隆选择算法、量子克隆计算、人工免疫网络等算法的构造及其在数据聚类、网络路由、通信多用户检测、计算机网络安全等领域中的相关应用。本书也探讨了人工免疫系统进一步研究的方向。本书可以为计算机科学、信息科学、人工智能和自动化技术等领域从事人工免疫系统研究的相关专业技术人员提供参考，也可以作为相关专业研究生和高年级本科生教材。

这本书通过给出易操作的实践指导、采用简单的例子、激励学生讨论有趣的应用问题，用一种易于理解的方式介绍了机器学习的基本思想。本书主题包括贝叶斯分类器、近邻分类器、线性和多项式分类器、决策树、神经网络以及支持向量机。后面的章节展示了如何把这些简单工具通过“提升”（boosting）的方式结合起来，怎样将它们应用于更加复杂的领域，以及如何处理各种的实践问题。其中有一章介绍了广为人知的遗传算法。

《技术的功能:面向人工物的使用与设计》对技术人工物及其技术功能进行研究，对使用和设计方面的功能理论，即ICE理论进行了系统阐释。该理论将技术人工物、日常使用者的目的同工程师的任务相结合。《技术的功能:面向人工物的使用与设计》作者提出的理论，同生物哲学和心智哲学领域有关设计和功能的研究成果密切相关。《技术的功能:面向人工物的使用与设计》是技术哲学荷兰学派的代表作之一，意在理解工程和技术本身的价值所在。《技术的功能:面向人工物的使用与设计》给读者呈现了对技术人工物及其功能广泛而又详尽的见解。这表明了技术无处不在的日常生活是如何受到缜密的哲学分析影响的，也表明了人工物和技术功能如何提供了一个研究领域，它同生物领域一样引人注目而又截然不同。

《Mahout实战》是Mahout领域的著作，出自该项目核心成员之手，立足实践，全面介绍了基于ApacheMahout的机器学习技术。《Mahout实战》开篇从Mahout的故事讲起，接着分三部分探讨了系统、聚类和分类，的附录涵盖JVM调优、Mahout数学知识和相关资源。《Mahout实战》适合所有数据分析和数据挖掘人员阅读，需要有Java语言基础。

本书是全面的机器学习教材之一。书中首先介绍了机器学习的构成要素（任务、模型、特征）和机器学习任务，接着详细分析了逻辑模型（树模型、规则模型）、几何模型（线性模型和基于距离的模型）和概率模型，然后讨论了特征、模型的集成，以及被机器学习研究者称为“实验”的方法。作者不仅使用了已有术语，还引入了一些新的概念，同时提供了大量精选的示例和插图解说。