本册从互联网、可穿戴计算机、“阿尔法狗”、脑机接口、量子计算机、人工智能等方面深入介绍近年来计算机的发展前沿。帮助读者了解计算机发展的新风向，同时也展示了比知识 重要的科学精神。
库尔特·哥德尔是一个智慧巨人。他的不 性定理不仅改变了数学，而且改变了整个科学世界和建筑于此定理之上的哲学。哥德尔定理粉碎了逻辑 终将使我们理解整个世界的梦想，同时也引发了许多富有挑战性的问题：什么是理性思维的界限？我们能够 理解我们自己造的机器吗？我们能够搞清楚我们心智的内在工作过程吗？当研究结果缺乏逻辑的确定性时，数学家还怎么继续工作？在这本书里，我们 终遇到了置身于这些深邃思想背后的那个人。约翰·L.卡斯蒂和维尔纳·德波利为我们描述了一个复杂的人物：既入世又遁世，既雄心勃勃又固执己见。正像卡斯蒂和德波利所明断的那样，哥德尔的影响是持久不衰的。他的工作不仅使数学发生革命性的变化，而且波及哲学、语言学和计算机科学，甚至还包括宇宙学。
机器人是STEM教育（即科学、技术、工程学和数学教育）和创新教育的实践平台。然而由于它具有多学科交叉融合的特性，内容难免芜杂，容易使初学的青少年不得其门而入。毛勇编著的这本《机器人的天空--基于Arduino的机器人制作》以全球闻名的Arduino开源硬件平台作为基础，以C语言作为计算机编程语言，用一个个由浅入深的项目将内容组织起来，旨在降缓学习的曲线，使初学者也能在动手动脑中对机器人熟悉起来。在知识内容的选择上，《青少年科技创新丛书·机器人的天空：基于Arduino的机器人制作》并不关注知识的系统性，而是以一种“拿来主义”的实用态度，在涉及项目时，才将必要的知识进行讲授。
本书汇集几位作者多年的知识积累与丰富的实践经验，创新提出了儿童人工智能启蒙教育的课程设计理念，简明描绘了人工智能启蒙教育的分层实施路径，系统勾勒出易教易学的儿童人工智能启蒙教程轮廓。 瞄准学前人工智能启蒙教育，本书充分显现儿童编程思维、逻辑思维、人工智能思维的培养目标，激发儿童的参与兴趣与探究欲望，促进儿童探究问题的思维训练和解决问题的能力提升。通过构建活动和游戏过程的应用、匹配、重构，为儿童视觉知识的形成提供了载体和路径，将儿童各种感知体验转化为符号、指令、图形等形态，循序渐进地促进逻辑思维和编程思维的形成。 本书是一本面向幼儿教师和家长的人工智能科普书。相信本书的出版，将有助于 多的幼儿教师和家长从中受益成为人工智能启蒙教育的探索者与实践者，同时帮助儿童适应未来的智能
本书以当前流行的大数据存储技术为主线, 从大数据存储技术特性和实现入手, 对大数据存储的基本架构、实现原理、应用部署等进行了全面翔实的介绍。同时, 以德拓大数据处理平台为依托, 对HBase、Hive、Stork、Teryx、Eagles、Cayman等技术进行实战演练。此外, 还通过真实案例分析了大数据处理过程中数据存储技术的综合应用。全书共分6章, 内容包括大数据存储技术与应用概述、大数据分布式文件存储技术、大数据结构化数据存储技术、大数据半结构化数据存储技术、大数据非结构化数据存储技术、态势感知——舆情热点大数据平台中的数据存储技术。 本书可作为应用型本科及高职高专院校大数据、云计算、人工智能等相关专业的教材, 同时也可作为大数据存储技术开发人员的学习、参考及培训用书。
本书是人工智能实验课程的配套教程。完成书中的实验可以帮助学生巩固和加强对人工智能的基本原理和实现方法的理解，并为今后进一步学习高级课程和进行信息智能化技术的研发奠定良好的基础。 全书共有六个实验：基础平台搭建；谓词问题——猴子摘香蕉；知识表示——动物识别系统；启发式算法——八数码问题(九宫格问题)；推理问题——贝叶斯推理；机器学习算法——人脸识别。每个实验都包含实验目的、实验背景、实验原理、实验内容、实验总结和思考等六个部分，要求同学们完成实验范例，并形成实验报告。 本书是理工科专业人工智能课程的配套实验指导书，适合普通高等院校相关专业的本科生、研究生使用。
本书是面向小学生科技课堂和信息技术课堂的人工智能普及教育读物。它以科普结合编程教育、能力培养的形式, 理论联系实际, 讲授人工智能知识、编程知识, 提升中小学生对人工智能的认知, 培养其设计能力、逻辑思维能力、动手能力、项目协作能力以及科学探究能力等。
机器人技术是一门典型的跨学科技术，融合了机械工程、电子技术、计算机、自动控制理论及人工智能等多个领域的相关技术。本书以工业机器人的理论基础和应用实践为主线，介绍了工业机器人的原理和使用方法。 本书分为三个部分，共9章。 部分是机器人基础，包含第1章和第2章，主要介绍机器人的基本概念与工业机器人系统组成；第二部分是机器人理论，包含第3章至第7章，主要介绍机器人的运动学和动力学，该部分提供了丰富的Matlab案例，方便读者理解和掌握机器人的理论基础和仿真方法；第三部分是机器人实操，包含第8章和第9章，主要以发那科工业机器人为例，介绍工业机器人的操作方法，第9章还提供了实操项目，方便读者学习和尝试工业机器人的操作。 本书可作为学习工业机器人技术的本科生和研究生的教辅书籍，也可作为机器人Matlab仿
本书首先介绍了云计算、虚拟化、大数据框架等基础知识，讨论了数据中心多资源的能效模型构建和基于虚拟机的节能调度算法，对Google数据中心的运行数据进行了分析，探讨了基于任务分类的节能调度算法；接着结合网络带宽分配算法和多QoS分组模型讨论了节能调度算法；然后对面向大数据计算框架的能效模型和节能调度算法进行了探讨； 结合大数据和流式计算领域的主流平台Spark和Storm，对基于云部署的大数据应用的节能调度方法进行了详细的阐述。 本书叙述深入浅出，内容翔实，适合作为计算机和通信等IT行业的专业技术人员和研究人员的参考读物，也适合作为高校相关研究人员的辅助读物。
景维华、曹双编著的《机器人创新设计――基于慧鱼创意组合模型的机器人制作》以慧鱼创意组合模型作为教学基础，介绍了机器人的结构、控制系统和设计方法。书中引用了大量实例，利于激发爱好者的学习热情。学习本书后，学习者将对机器人技术有较深的理解，并能亲手制作具有功能的机器人。 考虑学生在学习计划上的差异，本书提供了多样的扩展阅读和练习，有兴趣的同学可安排课余时间学习。 本书适用于高中通用技术课程（机器人模块），也可作为各学校、校外活动机构开展机器人教学的参考书籍。
《VR来了！：重塑社交、颠覆产业的下一个技术平台》是一本关于VR（虚拟现实技术）的零基础入门书，读者不需要任何相关的科技知识背景，就能够了解虚拟现实技术的过去、现在和未来。n 《VR来了！：重塑社交、颠覆产业的下一个技术平台》全书从虚拟现实的概念解释，虚拟现实的商业化和现实中的应用等角度进行阐释，同时介绍了VR和AR的整个产业历史和现状，分析市场上主流设备的特点与得失，用简单易懂的语言描绘了虚拟现实行业的方方面面，以及它给世界带来的变化。n
本书对计算机人工智能领域的主要计算智能算法进行探讨，重点讨论各种算法的思想来源、流程结构、发展改进、参数设置和相关应用，内容包括绪论、人工神经网络、模糊系统、人工智能遗传算法、蚁群优化算法、粒子群算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法、人工智能免疫系统和数据降维的粗集处理方法，以及目前的热门研究和应用领域之一——深度学习。本书通俗易懂，图文并茂，通过大量的图表和示例，对各个算法进行了说明和介绍。本书不但提供了算法实现的流程图和伪代码，而且通过具体的应用事例对算法的使用方法和使用过程进行了说明，为读者进一步深入学习和理解算法提供了方便。 本书适合作为计算机、人工智能、模式识别与智能系统、信息工程等专业本科生和研究生相关课程的教材，也可作为广大算法研究者和工程技术人员进一步学习的参考
《演化硬件导论--自适应系统设计实践指南》旨在介绍演化硬件领域的新技术，首先概述了演化硬件的基本术语、原则及其基本特性，对演化算法的基本知识进行了综述；其次详细介绍了目前主要数字可重构器件和模拟可重构器件的内部架构与性能，并通过大量实例，重点讨论了演化硬件技术在电路优化设计、机器人控制及自适应容错系统等方面的应用方法及在解决问题时需要考虑的要点。 《演化硬件导论--自适应系统设计实践指南》内容丰富，覆盖面广，突出了与应用相关的演化硬件技术，可作为高等院校计算机专业或电子专业师生的教学参考书，也可作为相关电子行业，尤其是航天产品研制单位的工程技术人员和管理人员的参考书。本书由加里森·格林伍德等著。
库尔特·哥德尔是一个智慧巨人。他的不 性定理不仅改变了数学，而且改变了整个科学世界和建筑于此定理之上的哲学。哥德尔定理粉碎了逻辑 终将使我们理解整个世界的梦想，同时也引发了许多富有挑战性的问题：什么是理性思维的界限？我们能够 理解我们自己造的机器吗？我们能够搞清楚我们心智的内在工作过程吗？当研究结果缺乏逻辑的确定性时，数学家还怎么继续工作？在这本书里，我们 终遇到了置身于这些深邃思想背后的那个人。约翰·L.卡斯蒂和维尔纳·德波利为我们描述了一个复杂的人物：既入世又遁世，既雄心勃勃又固执己见。 正像卡斯蒂和德波利所明断的那样，哥德尔的影响是持久不衰的。他的工作不仅使数学发生革命性的变化，而且波及哲学、语言学和计算机科学，甚至还包括宇宙学。
本书是机器学习原理和算法编码实现的基础性读物，内容分为两大主线：单个算法的原理讲解和机器学习理论的发展变迁。算法除包含传统的分类、聚类、预测等常用算法之外，还新增了深度学习、贝叶斯网、隐马尔科夫模型等内容。对于每个算法，均包括提出问题、解决策略、数学推导、编码实现、结果评估几部分。数学推导力图做到由浅入深，深入浅出。结构上数学原理与程序代码一一对照，有助于降低学习门槛，加深公式的理解，起到推广和扩大机器学习的作用。
本书介绍了机器学习的基本算法、历史发展、应用前景及相关问题。内容包括：机器学习所涉及的必要的数学知识，机器学习的基本模式和任务，神经网络的基本理论及算法结构，分类与聚类学习算法，数据维度归约的基本方法，图理论及方法以及当前比较流行的机器学习理论和算法。本书在加深学生对经典机器学习方法理解的基础上适当扩展其视野，以培养和提高其解决实际问题的能力。 本书可作为高等学校人工智能相关专业的教材，也适合该领域的工程技术人员参考使用。
AI真的会代替人类吗? 的所谓AI其实根本没有像人类智慧一样的 智慧，它不过就是一个高速算法而已，它能做到的事情 有限。但随着大数据时代越来越盛行，又真的没有一点危险性吗？这就需要通过我们的阅读和知识的积累来平衡他们之间的关系。 全书分为四大部分：了解身边的AI以及新科技；AI的进化以及改变的生活；进步的科技以及胜过生活的变化；科技的发展方向、困境和未来。并在前三章穿插了三个有关于AI的知识小专栏。本书先从的AI的 科技的介绍为开头 章，精选了一些还没有普及到生活中的一些新科技，打开我们对人工智能的认知。 本书所每一个所科普到的知识点都是现实生活中不太能接触到的，实为一本有趣得读物。可以让广大读者了解到不止是一些“片面”的AI知识。
