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。

本书涵盖了从工业机器人入门到安川工业机器人产品应用全面的知识与技术。全书从机器人的产生、发展和分类，工业机器人的组成特点、技术性能和产品等基础知识出发，对工业机器人本体及谐波减速器、RV减速器等核心部件的结构原理、机械设计、安装维护等进行了全面阐述；对坐标系与姿态定义方法、程序结构及安川工业机器人的全部命令、变量编程进行了详尽说明；对手动与示教操作、程序与作业文件编辑及调试、再现运行、系统设置与维修操作进行了完整介绍。 本书面向工程应用，技术先进、知识实用、选材典型，内容全面、由浅入深、循序渐进，是工业机器人设计、使用、维修人员和高等学校师生的参考书。

小型智能机器人制作全攻略 是小型智能机器人制作的资料宝典，通过实例讲解，告诉你制作机器人需要掌握的综合知识，内容翔实，通俗易懂。初学者可以边玩边学，了解小型智能机器人设计、制作和使用的技巧。有一定制作经验的爱好者也可以从本书中 淘 到不少好点子。本书已经是第5版了，在前4版的基础上做了大量更新了，增加了新的电机、传感器和模块的项目应用实例。这本书意在启发你使用不同的组件来构建机器人，你可以按自己喜欢的方式把书里介绍的模块化的项目加以组合，创建出各种形状和尺寸、高度智能化的机器人。

软体机器人技术是一个新兴的领域，它以新的方式接近机器人，使机器人能够在非结构化或不稳定的环境中工作，并执行需要精细度和延展性的任务。这一切都是关于软材料的工程——硅树脂、布、气球、软塑料——并以不同的方式将它们结合起来，为有趣的问题提出新颖、平易近人、令人惊讶的解决方案。本书向学生、发明家和创客介绍了软体机器人概念，并提供了易于理解的解释和动手DIY项目。这些项目使用了广泛的工具和技术——包括微控制器、3D打印、激光切割、模具制作、铸造和热封——来创建有趣的软机器人和设备。它在修补它*好的！代码示例可以在github.com/gianteye/makesoftrobots上找到。

这是一部从流程、理论、方法角度系统讲解如何从0到1设计与研发智能硬件产品的著作。作者是智能硬件产品领域的资深专家，曾就职于字节跳动和360等知名企业，主导和参与过的产品曾获得过德国iF设计奖、德国红点奖、美国IDEA奖、金点设计奖等*设计大奖。 本书内容涵盖智能硬件产品的产品创意、市场分析、产品定位、用户研究、需求分析、概念生成与测试、工业设计、产品原型、定价决策、产品发布的全生命周期，不仅手把手教读者如何把产品做出来，而且还告诉读者如何让产品取得更好的市场效果。 第1~5章主要介绍了智能硬件产品的分类、涉及的硬件技术、商业模式，以及产品创意、市场分析、产品定位的具体原则、方法和步骤等； 第6~9章主要讲解了智能硬件产品的用户研究、用户画像、需求分析和需求优先级排列的思路、方法和步骤等； 第10~12章详

本书从智能化高档数控系统的原理出发，结合**的大数据、云计算、物联网、深度学习等新一代信息技术，在智能数控系统体系结构、关键技术、应用案例、互联通讯、云服务等方面提出新的方法，并针对各项成果给出了应用案例。同时结合数控系统的未来发展需求，展望了数控系统的发展趋势。

2023年度国家科学技术学术著作出版基金资助著作 由“中国人工智能 2.0 发展战略研究”重大咨询研究项目成果形成 覆盖无人机、无人船、空间机器人、智能工厂等11类前沿研究热点 多位院士组成编委顾问 本书由“中国人工智能 2.0 发展战略研究”重大咨询研究项目的成果形成。项目由清华大学的吴澄院士担任组长，浙江大学的孙优贤院士和中国科学院沈阳自动化研究所的王天然院士担任副组长。课题组还包括封锡盛、杨学军、钟志华、金东寒、陈杰、戴琼海、王耀南等院士以及其他 20 余位专家。本书全面阐述了智能无人系统的基础理论、关键应用、示范应用等内容，以期帮助读者对智能无人系统的现状和未来发展趋势有较为全面的了解。

本书为“低维材料与器件丛书”之一。本书作者基于自身的研究工作，深入细致地介绍了微纳机器人的发展史、运动方式、自动控制等方面的内容，并对微纳机器人的未来应用进行了展望。全书共分十三章，以磁场驱动的微纳机器人为核心，从单个的微纳机器人到微纳机器人集群，涵盖了当前微纳机器人领域的热点问题与**研究成果。

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先进深度学习技术。

如何应对以人工智能为代表的新一轮科技革命带来的伦理和治理上的挑战？这是一个未被以往任何单个学科的研究所涵盖的问题。相比以往的技术，人工智能的独特之处就在于它的“自主性”。换言之，或由于技术本身的特性、或由于其应用过程中社会赋予了它特定角色，当代人工智能技术已经在深度“参与”人的决策。在这个意义上，人工智能技术与传统的工具意义上的技术有质的区别。正是由于这种对人的决策的深度“参与”，人工智能技术导致了短期和长期的伦理问题。本书系统地讨论了这些问题，在社会如何应对新一轮科技革命和产业变革的问题上有思想资源和分析框架上的性贡献。

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本书分为两大部分： 部分主要基于Scikit-Learn，介绍机器学习的基础算法；第二部分则使用TensorFlow和Keras，介绍神经网络与深度学习。从外，录部分的内容也 丰富，包括课后练习题解答、机器学习项目清单、SVM对偶问题、自动微分和特殊数据结构等。书中内容广博，覆盖了机器学习的各个领域，不仅介绍了传统的机器学习模型，包括支持向量机、决策树、随机森林和集成方法，还提供了使用Scikit-Learn进行机器学习的端到端训练示例。作者尤其对深度神经网络进行了深入的探讨，包括各种神经网络架构、强化学习，以及如何使用TensorFlow/Keras库来构建和训练神经网络。本书兼顾理论与实战，既适合在校学生，又适合有经验的工程师。

《高光谱遥感图像智能分类与检测》阐述高光谱遥感图像(可以简称为高光谱图像，也可以称为高光谱图像数据或高光谱数据)智能分类与检测的相关方法，主要内容包括高光谱遥感图像成像原理及特点，高光谱图像智能分类相关理论概述，基于机器学习、深度学习的高光谱图像分类，高光谱图像检测相关理论概述，以及高光谱图像特定目标、异常目标检测方法等内容。

作为浙江省委、省zheng府深入实施创新驱动发展战略、探索xin型举国体制浙江路径的重大科技创新平台，之江实验室勇闯科研“无人区”，基于智能计算与材料、天文、制药、育种等前沿学科交叉融合的研究成果，组织编写 “之江实验室智能计算丛书” ，以期在更大范围内凝聚共识，利用智能计算技术，服务我国社会经济高质量发展。 丛书由朱世强教授担任丛书主编，对之江实验室关于智能计算的理解和行动进行全面介绍。《智能计算》为总论，各分册分别论述了重大科学装置“智能计算数字反应堆”与材料、天文、制药、育种等学科深度耦合的应用成果。丛书系统梳理了智能计算的理论体系、技术体系和标准体系，将智能计算与国家重大战略需求和新兴学科交叉融合，促进多学科对综合性问题的协同攻关，成为智能计算“之江定义”的