机器人开发是一项复杂的系统工程，ROS 2为智能机器人开发提供了强有力的支持，极大地提高了机器人软件开发效率。本书首先对ROS 2的基础概念、通信机制、常用库和工具进行介绍，带领读者入门ROS 2机器人开发；接着引导读者完成移动机器人的建模和仿真、建图和导航、自定义控制器和规划器等一系列实践；然后在真机实战环节，通过制作一个基于ROS 2的真实机器人，帮助读者打通仿真与真机之间的壁垒；最后，本书深入讲解了ROS 2进阶使用的相关知识，为读者进一步在实战中使用ROS 2进行机器人开发打下夯实基础。考虑读者基础，书中示例均以C 和Python两种语言实现，同时加入了关于C 新特性、Git工具、多线程和回调函数等基础知识的讲解。
本书分为两部分。第壹部分，机器学习基础，涵盖以下主题：什么是机器学习，它试图解决什么问题，以及系统的主要类别和基本概念；第二部分，神经网络和深度学习，涵盖以下主题：什么是神经网络以及它们有什么用，使用TensorFlow和Keras构建和训练神经网络的技术，以及如何使用强化学习构建可以通过反复试错，学习好的策略的代理程序。第壹部分主要基于Scikit-Learn，而第二部分则使用TensorFlow和Keras。
本书从多角度覆盖了多智能体自主协同技术的内容，分5篇共18章，包括多智能体系统的协同基础、集群控制、通信优化、任务协同及目标追踪，旨在将多智能体自主协同技术中的方法和理论结合起来，并强调协同基础的重要性，具有基础性、应用性、综合性和系统性等特点。 本书可以作为多智能体系统领域研究的入门指南，或者作为协同无人系统工程师的自学教材，还可以用作高年级本科生以及研究生教材。另外，本书也可以作为协同无人系统、无人飞行系统以及无人系统的补充阅读材料。
AI已成为职场的入场券，你准备好了吗？ 这是一本面向所有职场人的AI助手使用指南，它以流行的豆包为工具，从实战的角度讲解了如何借助AI大幅提升工作效率和激发创新能力。本书凝聚了LangGPT社区核心AI专家的丰富实战经验和方法论，得到了豆包官方字节跳动旗下的火山引擎开发者社区，以及秋叶等多位办公和AI领域专家的高度认可。 工欲善其事，必先利其器。本书首先从一个行家的视角全面介绍了豆包、豆包内置应用、豆包浏览器插件的功能和使用方法，为读者打下AI基础；然后，详细讲解了LangGPT社区自创的提示词编写原则、思维方法，以及7种好用的结构化提示词框架，为你构建好通往AI世界的桥梁。 授人以渔，本书针对文本创作、绘图、数据处理、信息收集与获取、撰写会议材料、做计划、写总结、文献阅读、论文写作、公文写作、项目管理、
对于我们每个普通人而言，核心的AI能力不是写作不是绘画，也不是编码，而是AI Agent设计！ 这是一本能帮助每个人轻松构建从提示词编写到AI Agent设计完整知识体系的实战指南，由LangGPT社区的的创始人等几位国内提示词编写和AI Agent设计领域的领军人物撰写，得到了硅基流动创始人袁进辉、润米咨询创始人刘润、通往AGI之路创始人AJ等众多行业专家的高度评价。 设计AI Agent，提示词是关键。本书首先详细介绍了提示词的原理、编写提示词常用的6种方法，以及被奉为圭臬的结构化提示词方法论，旨在为读者深入使用各类AI助手和设计AI Agent打下坚实基础。然后系统讲解了AI Agent的工作原理、主流平台、设计模式、设计方法和流程，配有大量案例和最佳实践。 本书具有以下特色： ·零基础入门：不需要编程经验，人人都能看懂的AI智能体设计
内 容 提 要 本书以图文结合的方式介绍了芯片的知识，共7章。第1章介绍了与芯片发明相关的重要技术，包括半导体技术的诞生，晶体管、集成电路、光刻工艺的发明等内容；第2章带领读者走进芯片的微观世界，了解芯片复杂和神奇的内部结构，以及芯片的设计和芯片制造技术；第3章讲解了芯片的设计过程，包括与芯片设计相关的EDA软件、IP、MPW等内容；第4章介绍了芯片制造的主要工艺、设备和材料，重点介绍了光刻和刻蚀工艺，以及芯片制造的基本流程；第5章介绍了目前流行的 封装形式和芯片测试的方法等；第6章介绍了芯片的各种应用；第7章通过对芯片与经济安全和信息安全关系的分析，阐述了芯片产业作为战略性产业的重要性。 本书图文并茂，讲解通俗易懂，适合各行各业的科技人员、芯片行业从业者和政府部门相关人员阅读，也可以作为广大
本书以Arduino这个的开放式软硬件平台为工具，结合丰富的范例，系统全面地介绍了物联网的要素“物”“联”和“网”的产品开发和具体实现。书中涵盖了物联网的概念与技术，主控端、传感端、通信和联网等模块的硬件集成、软件开发和软硬件整合等。另外，云下载资源中还提供了范例程序、电路图等资源，以配合本书的学习和实践。本书适合物联网产品开发从业者与技术人员使用，也可以用作高校学生学习硬件设计的实践教程。
数字艺术是全球公认的具有独立审美价值的艺术形式，近年来迅速发展，AI 模型技术的成熟无疑将为数字艺术带来更广阔的发展空间，其中特别涵盖国家文化数字化的战略构想，尤其是数字艺术产业化的发展理念。本书稿由中国人工能学会组织编写，主要介绍了AI与视觉艺术结合的应用案例和艺术作品，以及国家数字艺术相关战略。内容包括：AI 与艺术的历史、AI 与艺术创作的关系、AI 对艺术生态的影响、AI 艺术面临的问题与挑战。
《人工智能产品经理技能图谱》首先对人工智能产品经理做了分类，并对每类人工智能产品经理的工作流程进行了介绍，然后从相关技术、数学、算法、软件设计、硬件设计等方面对人工智能产品经理需掌握和了解的相关知识做
从零基础开始，系统阐述卷积神经网络理论基础及其实践应用，可以帮助初学者快速学习和构建深度学习。第1章简要介绍了图像表示和一些计算机视觉模型；第2章介绍了回归、机器学习和优化的概念；第3章介绍了Rosenblatt感知器和感知器学习算法、logistic神经元及其激活函数，以及两类和多类问题的单神经元模型等；第4章介绍了卷积池化层和CNN；第5章通过介绍CNN的一些当前新颖实用的用法，进一步拓展和丰富了深度神经网络的结构。
机器人及其系统是大数据、云计算、人工智能、物联网等新技术的融合应用，是“云-网-端”架构理念在公安领域落地的装备形态。本书围绕智能机器人关键技术，讲述了机器人实战应用技术，如安保机器人关键技术、巡逻机器人关键技术、处置机器人关键技术以及机器人指挥控制技术。本书可供从事机器人教学和科研的人员阅读参考。
本书力求具有理论性、实用性、系统性和导向性，内容密切结合数据中心现状，从理论上提出并论证了面向未来云计算数据中心的架构模型，梳理云计算数据中心项目建设流程和相关环节的注意事项。书中针对云计算数据中心重要组成子系统基础设施、电源系统、制冷系统、网络及综合布线系统、云计算系统、信息安全等方面提出了建设方案，并紧密结合工程实际，结合具体项目案例详细介绍了云计算数据中心的规划，为云计算数据中心的建设人员和管理人员提供了清晰的思路和可操作的方法。本书内容丰富，实用性强，涉及云计算数据中心规划方法、案例等内容，可作为云计算数据中心项目建设工程技术人员、管理人员的参考书或培训教材。
从零基础开始，系统阐述卷积神经网络理论基础及其实践应用，可以帮助初学者快速学习和构建深度学习。第1章简要介绍了图像表示和一些计算机视觉模型；第2章介绍了回归、机器学习和优化的概念；第3章介绍了Rosenblatt感知器和感知器学习算法、logistic神经元及其激活函数，以及两类和多类问题的单神经元模型等；第4章介绍了卷积池化层和CNN；第5章通过介绍CNN的一些当前新颖实用的用法，进一步拓展和丰富了深度神经网络的结构。
本书分为两部分。第壹部分，机器学习基础，涵盖以下主题：什么是机器学习，它试图解决什么问题，以及系统的主要类别和基本概念；第二部分，神经网络和深度学习，涵盖以下主题：什么是神经网络以及它们有什么用，使用TensorFlow和Keras构建和训练神经网络的技术，以及如何使用强化学习构建可以通过反复试错，学习好的策略的代理程序。第壹部分主要基于Scikit-Learn，而第二部分则使用TensorFlow和Keras。
本书是UiBot开发者认证教程，分为上、下两册，上册为应用指南篇，下册为开发者指南篇。应用指南篇（上册）介绍RPA的基本概念、RPA平台、RPA+AI应用、RPA典型行业案例、RPA行业未来展望等内容。通过大量真实案例的讲解，可以帮助政府组织和企业将RPA应用到具体业务场景中，实现降本增效、高质量运营，进而充分释放人才创造力，提升业务效率与资源配置效率，最终实现企业高质量发展。开发者指南篇（下册）是UiBotCreator的开发者指南，又分为初级篇和进阶篇两部分。初级篇讲解流程开发的基础知识，包括RPA和UiBot介绍、UiBot基本概念、有目标命令、无目标命令、软件自动化、逻辑控制语句、UiBotWorker等内容。通过初级篇的学习，读者可以掌握UiBot基础概念和基本操作，能够编写简易流程。进阶篇讲解使用UiBotCreator进行流程开发的进阶知识，包括UB语言参考、编写源
这本机器学习畅销书基于TensorFlow 2和Scikit-Learn的新版本进行了全面更新，通过具体的示例、非常少的理论和可用于生产环境的Python框架，从零帮助你直观地理解并掌握构建智能系统所需要的概念和工具。 全书分为两部分。首先介绍机器学习基础，涵盖以下主题：什么是机器学习，它试图解决什么问题，以及系统的主要类别和基本概念；第二部分介绍神经网络和深度学习，涵盖以下主题：什么是神经网络以及它们有什么用，使用TensorFlow和Keras构建和训练神经网络的技术，以及如何使用强化学习构建可以通过反复试错，学习好的策略的代理程序。*部分主要基于Scikit-Learn，而第二部分则使用TensorFlow和Keras。 通过本书，你会学到一系列可以快速使用的技术。每章的练习可以帮助你应用所学的知识，你只需要有一些编程经验。所有代码都可以在GitHu
