![工业机器人系统及应用 雷克斯·米勒(Rex 著；[美]马克、R.米勒(Mark、R.、Miller、张永德 路明月 代雪](http://img3m0.ddimg.cn/25/24/11960258830-1_l.jpg)
空间绳系机器人是一种能够实施复杂空间操控任务的新型柔性空间机器人，是当前及未来空间飞行器技术发展的热点方向之一。《空间绳系机器人技术》重点介绍了空间绳系机器人的概念、组成、任务描述、空间绳系机器人动力学建模、感知测量技术、逼近目标的轨迹规划技术、逼近控制技术及捕获目标后处理技术等，是本研究团队近年来研究过程中的理论成果的提炼和升华，是对解决的主要关键技术所形成的重要理论成果的汇集，融合了研究过程中产生的技术报告、研究生学位论文等。《空间绳系机器人技术》适合从事空间飞行器设计、空间机器人技术等相关的工程技术人员参考，也可作为高等院校航天应用类相关研究生和高年级学生辅助教材。
在大数据技术飞速发展的现在，大数据与金融结合而生的量化投资，用的数学模型替代人为的主观判断的方式，在资产配置组合中发挥着稳定器的作用。截至2019年年末，量化基金规模增长到2800亿元左右，公募、私募量化基金管理规模较上年分别增长570亿元、800亿元。然而，对比海外量化机构，量化机构的管理规模尚有增长空间。量化产品需求旺盛，量化投资前景广阔。如何利用量化投资模型在市场中获益？作为管理着70亿美元的知名量化投资管理公司CEO，伊戈尔·图钦斯基在《反原则人工智能时代个人成功之道》一书中讲述了他从背井离乡漂泊在美国，到成功利用上千万个阿尔法模型进行量化投资的过程。这本带有自传色彩的《反原则人工智能时代个人成功之道》，是伊戈尔生活、工作及思想的结晶，它可以作为量化投资数学科技方面的初级读本。伊戈尔结合自己
全书首先概要介绍了传统语音识别理论和经典的深度神经网络核心算法。接着全面而深入地介绍了深度学习在语音识别中的应用，包括\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\"深度神经网络-隐马尔可夫混合模型”的训练和优化，特征表示学习、模型融合、自适应，以及以循环神经网络为代表的若干深度学习技术。
