作为全球教育机器人潮流的，VEX机器人的产品、培训和竞赛在过去的十多年为包括我国在内的世界数以百万计的青少年带来了STEAM教育的极为有效的工具和手段。目前全世界参加VEX机器人比赛的队伍达到了16000多支，人数达到上百万，我国目前有上千支队伍参加各级比赛。本书系统介绍了VEXIQ机器人的搭建、机器人编程等内容，每个主题从核心问题入手，通过对目标概要、动手体验、成果评估、思维训练和学习活动的详细介绍告诉读者如何设计机器人以及如何将机器人与学科课程相结合。本书可以作为VEX机器人初学者的学习用书，也可以作为机器人教师与学生准备机器人比赛的参考用书，学校开展机器人教学的教材，比赛举办方培训教练员、裁判员的教材和中国创客教育认证教材。
建筑的能源性能受很多因素的影响，《建筑能耗分析中的数据挖掘与机器学习》针对建筑的复杂特性，重点研究用新的数据挖掘和机器学习方法来对建筑能耗进行准确的预测、分析或者故障检测/诊断。《建筑能耗分析中的数据挖掘与机器学习》涉及建筑能耗分析的建模及用于模型降阶与并行计算的技术和相关算法，同时提出了新的算法用于能耗分析预测及建筑能耗故障检测/诊断，既有一定的理论深度，又有较好的应用宽度。我国建筑能耗占社会总能耗很大的比例，目前对建筑能耗分析的理论、技术和方法所做的研究工作与国际先进水平有相当大的差距，在实际建筑中实施建筑能耗管理与分析的水平也较低。因此，当前特别迫切需要学习并借鉴国外在建筑能耗管理、优化控制与评估上的先进理论、技术与实施经验。《建筑能耗分析中的数据挖掘与机器学习》很好地
本书围绕仿生机器鱼的高机动运动，结合仿生技术和智能控制方法，对仿生机器鱼的研制过程和机动控制进行了阐述，主要包括六方面内容：仿生鱼体波及鱼体形态学设计、机器鱼二维高机动精准控制、基于仿生CPG的机器鱼运动控制、机器鱼的三维机动转向控制、机器海豚俯仰及滚翻控制、机器海豚跃水运动控制。本书的每一章对所用机器鱼及机器海豚的平台研制、算法实现及实验验证均进行了详细介绍。各部分的内容既相互联系又相互独立，读者可根据自己的需要选择学习。本书内容全面、、新颖、实用，不仅适用于普通高等院校信息科学、自动化、机电工程及相关的研究生、本科生及专科生的机器人学习课程，也可作为广大致力于机器人研究的科研人员和技术工作者了解水下仿生机器人基础知识及关键技术的参考资料和辅助读物。
本书内容涵盖了轮腿复合与腿臂融合多模式移动操作机器人的机构设计、运动规划与控制方法等相关技术；介绍了四足变拓扑构型机器人和径向对称圆周分布六足机器人，展示了多种轮腿复合、腿臂融合机构与模块化仿生足的设计；阐释了多模式移动操作机器人的步态规划、操作规划、模式切换与轮腿协同路径规划方法；演绎了基于质心运动学的移动操作控制方法、基于惯性中心在SE(3)上指数坐标的多足机器人动力学控制方法及其自适应步态控制技术。
本书英文版由麻省理工出版社出版，以ASV车辆作为样本为读者展示了步行机械设计的设计流程和计算方法，是一本理论和工程实践兼顾的好书。本书的主要内容有：步行机械的发展历程及其潜在价值、步行机械的步态理论、不规则地形的步态选择、步行机械的足力控制理论、腿部机构的形式和设计方法、足部设计方法、腿部驱动装置形式以及整机控制和信息系统设计。
本书由三个深度关联的篇组成。篇从人类文明早期开始，用大量的故事和事实全景式再现手工制造、大机器生产、流水线生产、大规模定制等前四次制造范式的演变和跃进过程。第二篇重点讨论智能革命爆发的前因后果，从算力量变、人工智能、智能机器、工业互联网等几个维度勾勒出正在发生的智能革命的细节和全貌，告诉大家智能革命为什么，是什么，以及能改变什么。第三篇论证了在以人工智能、工业互联网为核心的智能革命驱动下，制造范式将向第五制造范式――产用融合演进。产用融合制造范式将促使生产过程与使用过程、生产者和使用者全面融合，构造不断增值的价值环流，最终形成“边生产边使用、边使用边生产”的未来制造图景。
本书围绕SDK的开发展开，通过分析MCU内核与外设工作原理，结合API介绍各个外设的编程和应用。希望通过本书，使传统单片机工程师面向寄存器的开发思维得到一些转变，能够尝试运用成熟的软件框架来高效地完成应用开发。本书可供具有一定C语言知识和硬件基础的嵌入式系统工程师使用，同时也可以作为高等院校电子信息工程相关专业的教学参考书。
《机器学习实战使用R、tidyverse和mlr》将使用RStudio和棒的mlr程序包开启你的机器学习之旅。这本实用指南简化了理论,避免了不必要的复杂统计和数学知识,所有核心的机器学习技术都通过图形和易于掌握的示例进行清晰的解释。每一章的内容都十分引人入胜，你将掌握如何把新的算法付诸实践，以解决各种预测分析问题，包括泰坦尼克沉船事件中不同乘客的幸存概率、垃圾邮件过滤、毒酒事件调查等。 主要内容 使用tidyverse程序包处理和绘制数据 监督机器学习和非监督机器学习技术 分类、回归、降维和聚类算法 统计学基础
