本书以服务机器人的分类与行业发展为基础，重点介绍服务机器人在各行各业的应用，并以家用服务机器人、医疔服务机器人与公共服务机器人为例进行了详细介绍。通过本书的学习，读者能够全面了解服务机器人行业的发展趋势、服务机器人的系统组成以及典型应用场景等。本书可作为中等职业学校服务机器人装配与维护专业的教材，也可作为人工智能与服务机器人行业相关从业人员的自学用书。本书配有电子教案、电子课件和微课视频资源，辅助读者学习和理解相关知识。

本书的主要内容包括工业机器人概述、机器视觉技术应用、上下料应用实战、搬运码垛应用实战、焊接应用实战、雕刻应用实战、打磨应用实战和装配应用实战共八个项目，每个项目设有若干个任务。每个任务都是从应用案例角度出发，利用学习载体将学习内容与实战岗位工作过程结合，突出理论与实践相结合，注重循序渐进与系统学习，强化学生的工业机器人实践操作能力，通过完成工作任务使学生掌握工业机器人的基础知识，具备一定的编程设计能力，培养现代工业机器人设计与制造人员应具备的专业精神和职业素养。本书可作为应用型本科、中职和高职院校工业机器人技术或机器人工程、机电一体化技术、电气自动化技术等专业的教材，也可供相关工程技术人员阅读参考。

本书介绍人工智能的基础理论、技术及应用。全书共9章，主要内容包括人工智能概述、知识表示与知识图谱、搜索策略、机器学习、人工神经网络、典型卷积神经网络、智能图像处理、机器学习开发框架、机器学习项目剖析。本书强调理论联系实际，既深入浅出地介绍了人工智能领域的基础知识和实用技术，又详细介绍了两个机器学习开发框架：PyTorch和百度公司研发的PaddlePaddle（飞桨），并带领读者逐步剖析在飞桨平台上实现的项目案例。案例的代码清晰，易于理解，读者可快速提高采用机器学习方法解决实际问题的实践能力。本书可作为高等学校本科生学习“人工智能”基础课程或通识课程的人门教材，也可供对人工智能技术感兴趣的广大读者阅读。

本书是一本全面关注工业企业数据治理方面的工具书，主要内容分为概述篇、体系篇、工具篇、实施篇及案例篇。其中概述篇主要介绍工业企业数据治理的基础概念、主流数据治理标准及框架、数据治理的发展趋势等；体系篇主要介绍数据管控、数据战略、数据架构、主数据管理等的基本原理与管理体系；工具篇主要介绍主数据管理工具、数据模型管理工具、数据资产运营工具等；实施篇主要介绍具体实施策略及路径选择、顶层架构规划与设计、数据资产运营实施等；案例篇主要介绍电力、能源化工、钢铁、制造、战略投资等行业的数据治理案例，为读者提供专业、丰富、可信的数据治理实施范例。本书是工业大数据应用技术国家工程实验室多年潜心研究的重要科研成果的总结和凝聚，既具有理论高度，也具备面向中国工业企业的可实操性。参与本书编著的作者均为国内各企业的数据治理专家，所有案例均来自这些企业的实践。对企业的基层管理者或初入职场的人士来说，本书是充分认识数据治理意义、组织进行数据治理的具体方案和工具手册；对企业中层管理者来说，本书是一本配合企业数据治理的纲领性指南；对企业高层管理者来说，本书是一本推动企业数据治理的方法论。

本书是一部揭示ChatGPT与AIGC的背后真相及未来发展趋势的重要著作。首先，本书全景式展现了ChatGPT背后的创造者群像，揭示了创新、创造和创业的成功之路。其次，本书系统回顾了AIGC发展过程中的重要里程碑，从早期的神经网络到深度学习技术，再到大语言模型的突破，全面展示了这一领域的进展和创新。再次，本书聚焦剖析了ChatGPT的技术渊源、技术架构、进化之路、商业模式及未来发展趋势。从次，本书将关于ChatGPT的讨论扩大到AIGC领域，深刻分析了AIGC的生产力革命内涵。然后，本书深入探讨了ChatGPT及AIGC对搜索引擎、人类知识体系、行业数字化转型的影响，引导读者深入思考技术变革与社会发展的相互影响。最后，本书全面分析了ChatGPT与AIGC的快速发展给中国带来的机遇。 无论您是人工智能领域的科技工作者，还是其他领域的普通读者，本书都致力于为您提供洞察ChatGPT及AIGC的全新视角，帮助您理解现象背后的基本原理，洞悉产业发展潜力，抓住创新、创造和创业的机遇。

随着大数据、人工智能技术和城市化的快速发展，智慧城市管理已经迈入大数据时代。围绕城市管理相关领域积累了海量数据，如何有效地从这些大数据中进行深度挖掘、智能学习并获取有用知识已成为当前智慧城市发展亟待解决的关键问题。本书针对城市大数据发展现状，梳理总结了我国城市大数据智能创新应用方面成果，涵盖了大数据处理的关键技术和城市计算研究的核心模型与算法，涉及城市大数据感知及增强、空气质量预测、交通流预测、人流量预测、出租车路径推荐、租房推荐、救护车部署、外卖配送优化和地铁停站时间调度等应用领域，力图展现我国城市大数据分析与智能处理的zui新研究进展。

本书从硬件、软件、行业三个方面系统地介绍自动驾驶那些事儿。在第 1 篇中，通过 5 章详细介绍雷达、相机、定位、芯片、线控底盘等自动驾驶关键硬件的工作原理、应用场景、发展趋势等内容。在第 2 篇中，通过 3 章详细介绍自动驾驶领域具有代表性的算法、系统、功能等内容。在第 3 篇中，通过 1 章对行业中发生的一些具有长远借鉴意义的故事进行分析和总结。 本书作为一本自动驾驶知识科普图书，由浅入深、通俗易懂，既适合汽车行业从业者和有兴趣从事汽车行业的读者阅读，也适合高等院校车辆、机械、计算机等相关专业师生阅读。

《Python 机器学习入门与实践——从深度学习到生成对抗网络 GAN》是一本用 Python 进行机器学习编程的入门书，书中采用了欧洲童话故事中的人物角色“王后”“魔镜”“白雪公主”等，通过阅读不同角色的 Python 学习笔记中的示例代码和讲解，让读者在追寻奇幻故事的同时，享受编程的乐趣。另外，为了让程序可以单独或组合使用，书中对每个任务的过程和必要的库进行了分组，以使程序模块化。这是一种通过实际编写代码来加深理解的结构化方式。《Python 机器学习入门与实践——从深度学习到生成对抗网络 GAN》一书语言通俗易懂，图文并茂，并加入了生动的故事情节，特别适合有一定 Python 编程基础，想学习机器学习、深度学习的高校计算机、人工智能专业学生和想研究人工智能方向的程序员学习。

本书全面介绍贝叶斯推理与机器学习，涉及基本概念、理论推导和直观解释，涵盖各种实用的机器学习算法，包括朴素贝叶斯、高斯模型、马尔可夫模型、线性动态系统等。本书在介绍方法的同时，强调概率层面的理论支持，可帮助读者加强对机器学习本质的认识，尤其适合想要学习机器学习中的概率方法的读者。本书首先介绍概率论和图的基础概念，然后以图模型为切入点，用一种统一的框架讲解从基本推断到高阶算法的知识。本书不仅配有BRML工具箱，而且提供大量MATLAB代码实例，将概率模型与编程实践相结合，从而帮助读者更好地理解模型方法。

本书以MySQL 8.0为平台，采用“工作过程导向”模式由浅入深地介绍数据库的基础知识、安装和配置MySQL、学生管理数据库的操作、学生管理数据库数据表的操作、学生管理数据库数据的操作、学生管理数据库的查询、MySQL编程基础、学生管理数据库的视图与索引、学生管理数据库的存储过程与触发器、备份与还原学生管理数据库、学生管理数据库安全性维护等知识。本书内容丰富、突出应用、实例众多、步骤明确、讲解细致，具有启发性和综合性，项目主要内容均配备了微课视频，每章还配备了“任务实训营”，可以使读者得到充分的训练，较好地实现学以致用的教学目的。本书可作为高等学校计算机及相关专业的教材，也可作为职业资格考试或认证考试等各种培训班的培训教材，还可用于读者自学。