本书是升级版，不仅包含机器学习的基本概念，以及如何利用TensorFlow库快速构建强大的机器学习模型，还涵盖了前沿的神经网络技术，如深度语音分类器、面部识别和CIFAR-10自动编码。另外，本书新增了如何将代码更新到TensorFlow 2.0，以及在Docker容器中运行代码所需要的技术。

《数据与计算科学基础》提出了以理解数据和处理数据为目标的计算生态的教学理念，全面系统地介绍了数据与计算科学基础的基本理论与方法。该书主要内容包括数据与计算概述、计算机系统、数据的表示、算法、计算机语言与程序、数据收集与预处理、数据计算、数据分析与可视化。该书内容丰富，结构清晰，在重点讲解各种算法思想的基础上，通过数据分析与可视化的各种应用案例，进行多维度的“数据思维”训练，以满足读者对理解“信息技术跨学科赋能”的现实需求。同时该书附赠电子教学课件、案例源文件和结果文件，以方便教学。《数据与计算科学基础》适合作为普通高等学校大学计算机通识教育教材使用，也适合对数据与计算感兴趣的读者阅读。

机器学习目前是人工智能和模式识别领域的共同研究热点，其理论和方法已被广泛应用于解决工程应用和科学领域的复杂问题。作者从解决实际问题的角度出发，通过大量的实战经验深入剖析机器学习算法在解决实际问题中的具体应用，处理数据从一维到二维，研究对象从文本到图像，解决问题从股票预测到图像去雾。全书用通俗易懂的语言和绘声绘色的插图从机器学习最简单的模型出发，带领读者一步步叩开机器学**秘的大门。本书可作为专业课教材供学生使用，也可为相关兴趣爱好者参考使用。

《营销智能》以营销智能国家新一代人工智能开放创新平台为基础，综合应用人工智能、大数据挖掘、客户关系管理、数据处理和信息识别等技术，从多源异构的海量数据信息开始，以企业高效营销为目标导向，将智能化数据信息的采集、处理、分析、应用纳入企业生产营销环节中，实现中国企业全面的数字化、智能化、技术化的新营销模式。《营销智能》内容覆盖营销、营销智能和营销智能平台的概念、技术和面临的挑战，也提供丰富的中国企业应用营销智能技术的实践与案例。

《智能机器人入门与实战》系统地论述了智能机器人系统的原理及其应用技术。该书内容从创新能力较强的应用型人才培养角度出发，重视机器人ROS基础理论与应用技术相结合，力求反映国内外ROS机器人研究领域的新进展，将新开源的、通用的机器人软件ROS开发平台与智能机器人的人体跟踪技术、Slam地图构建技术、Navigation导航技术、语音合成与识别技术等内容引入教学中，以实现理论学习与实际应用相结合。《智能机器人入门与实战》内容深入浅出，并将系统性、实用性和前沿性结合起来，可作为职业院校机器人工程、智能科学与技术、智能控制技术、计算机、自动化、电子信息与机械电子工程等专业的教材或参考书，也可作为本专科生机器人创新实践活动及相关学科竞赛的培训教材或供有关工程技术人员参考。

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; 最后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。

本书通过基础理论和算法实战相结合，循序渐进地介绍了深度学习与交通大数据领域内的计算机基础知识案例和应用实战案例，并通过PyTorch框架实现所有深度学习算法及案例应用。全书共8章，分别介绍了Python基础知识、PyTorch基础知识、深度学习基础模型，以及基于深度学习的轨道交通刷卡数据、共享单车轨迹数据、出租车轨迹数据、私家车轨迹数据、空中交通运行数据五个案例实战。 本书主要面向广大从事交通大数据分析、机器学习或深度学习的专业人员，从事高等教育的专任教师，高等学校的在读学生及相关领域的广大科研人员。

本书是作者在多年研究与教学工作的基础上完成的，全面系统地介绍了变尺度数据分析领域相关内容的主要思想、基础理论、核心方法与应用技术。全书共9章，其中1～3章介绍数据驱动的决策分析、数据挖掘技术应用过程、思维及其信息组织形式、分析主题发现方法、数据分析任务判定方法；4～6章深入讨论变尺度数据分析原理，包括尺度及尺度变换基本概念、多尺度数据模型、尺度变换策略和尺度变换机制、变尺度数据分析方法；7～9章分别针对分类变量数据、二值变量数据、数值变量数据的数据特征，论述变尺度数据分析方法的扩展应用技术。本书适用于大数据管理与应用及数据科学与技术领域的研究和应用人员，也可作为相关专业研究生和高年级本科生的教材或教学参考书。

本书聚焦3D创意设计与制作，在三维设计知识的基础上，详细讲解实体建模、数字雕刻、程序建模、作品的呈现与表达、实体造物等方法，使读者的设计能力得到启发和提高，同时本书通过STEAM、PBL等综合应用实践案例，将3D设计与电子、编程等充分融合，将造物变得更加有趣。本书配有相应的讲解视频，以便读者学习。 本书适合青少年和创客使用，也可作为中小学和青少年培训机构的教学用书和学生自学辅助教材。

信息抽取的目的是从海量互联网文本信息中抽取结构化知识，是知识图谱自动化构建、更新的基础，为信息检索、推荐系统、智能问答等诸多研究领域提供底层知识推理支撑并取得了重大突破，是推动人工智能技术由感知走向认知的关键要素，具有重要的研究意义和实用价值。本书梳理了命名实体识别、关系抽取、事件抽取等相关研究方向的知识资源、基础理论和实践应用，详细介绍了实体关系联合抽取、弱监督关系抽取、基于迁移学习的关系抽取、多实例联合事件抽取、基于因变量的事件模板推导等前沿理论研究，并以领域知识图谱、事理图谱等为例，详细介绍了信息抽取在图谱构建中的应用。最后本书对信息抽取进行了总结和未来研究方向展望。