机器人、无人驾驶汽车、无人机和智慧工厂将显著改变数字社会中人类的生活方式。无线机器人中的人工智能介绍了无线通信和网络技术如何促进机器人中的人工智能，它在机器人中的人工智能、无线通信、计算和控制之间架起了基础的多学科知识的桥梁。本书的一个独特性是提出应用通信和信号处理技术来增强机器人和多智能体系统中的传统人工智能。 \n本书的技术内容包括机器人基础知识、信息物理系统、人工智能，统计决策和马尔可夫决策过程，强化学习，状态估计，定位，计算机视觉和多模态数据融合，机器人规划，多智能体系统，网络化多智能体系统，网络化机器人的安全性和鲁棒性，以及超可靠和低延迟的机器对机器的网络。提供的例题和练习有助于简单和有效的理解本书的内容。 \n希望拓展在机器人、人工智能和无线通信等方面的知识的工程师将从这本书中受益。同时，本书也适用于电气工程、计算机工程、计算机科学和一般工程专业的高年级本科生或一年级研究生的教材。读者需要具备本科概率论和线性代数的基础知识，以及基本的编程能力，来享受深入阅读的乐趣。 \n

《青少年人工智能实战（基础篇）》从人工智能时代说起，通过项目学习（PBL）的方式由浅入深地剖析图像处理、人脸聚类、语音识别、人脸签到、慧眼识人、自动驾驶小车等人工智能的相关应用案例，并在此基础上推出5个生动有趣的典型综合实践项目——裸眼3D、无人机十智慧农业、创建自己的语音识别库、语音播报智能垃圾桶、垃圾分类机器人。《青少年人工智能实战（基础篇）》项目在实施过程中，依托人工智能学习网站、拖拽式积木编程、Python编程等软硬件相结合的形式，带领读者轻松学习深奥的人工智能知识，让他们在体验人工智能学习乐趣的同时，进一步培养其人工智能的意识和能力。《青少年人工智能实战（基础篇）》可作为青少年学习人工智能知识和开展人工智能实验的基础用书，也可作为人工智能爱好者的自学读物。

本书从Photoshop CS6的工作界面讲起， 循序渐进地解读了Photoshop CS6的核心功能及用法，包括走近Photoshop的世界、Photoshop的基本操作、图层的应用、文字的创建与编辑、选区的应用、图像的调整、绘图工具的应用、路径与矢最绘图、蒙版与通道、滤镜的应用、动作的应用， 以及综合设计实训等内容。 全书按照 功能应用＋课堂练习＋综合实训＂ 的结构进行编写，对功能的讲解主要通过不同难度的 案例展开， 以帮助读者在轻松掌握Photoshop CS6各种功能、用法的同时， 体会设计的理念与精髓， 案例内容涉及海报设计、杂志设计、包装设计、网店主图设计、摄影后期处理等。本书提供丰富的数字化配套教学资源，包括教学大纲、教学PPT、电子教案、课后习题答案、题库与考试系统、课程思政教学设计、案例素材与效果文件、微课视频等，用书教师可到人邮教育社区（www.ryjiaoyu.com）免费下载使用。 本书可作为高等院校电子商务、数字媒体、网络新媒体等相关专业的教材，也可作为各类社会培训学校的配套教材，还可作为Photoshop CS6图像处理初学者的自学读物。

本书是《LabVIEW虚拟仪器项目开发与管理》的升级版，共22章，包括基础知识、虚拟仪器项目开 发方法以及项目管理和实践。第1~6章为基础知识，主要讲解LabVIEW程序前面板设计、数据结构、程 序框图、函数和错误处理等内容；第7~19章主要讲解虚拟仪器项目开发方法，包括用于实际项目开发的 单循环和多循环程序框架、程序用户界面扩展、数据类型扩展、代码和程序结构扩展、数据存储、数据库 和面向对象开发技术、网络通信、信号与传感器、数据采集和滤波等数字信号处理相关的内容；第20~22 章主要讲解项目管理和实践，包括项目管理理论和一些对实际项目开发的经验总结，同时提供几个实际 的工程案例作为参考。本书力求面向实际工程项目开发，并配有实际工程实例源码和相关参考资料。 本书可作为LabVIEW虚拟仪器项目开发和管理人员的技术参考书，也可作为计算机、虚拟仪器和自 动化等专业的教材，或各类LabVIEW虚拟仪器项目开发和管理培训的参考用书。

本书从产业角度深刻分析了异构计算及智能计算中心建设的诸多关键技术和应用前景，介绍了异构融合智能计算的核心技术—智能计算中心异构算力芯片、异构算力适配、异构操作平台，以及产业界中智能计算中心异构算力的解决方案、智能计算中心的高质量发展与未来展望。本书内容丰富、分析全面，是实现智能计算中心发展相关布局的重要技术参考，对推动我国智能计算中心建设和智能计算领域的发展有很高的参考价值和实际意义，适合从事城市数字化建设、智能化建设、智能计算中心建设的相关技术人员，以及科研机构技术人员、高校师生阅读。

《模式识别》阐明了模式识别学科的科学意义与战略价值，总结了模式识别学科的发展历史及其研究规律，梳理了模式识别学科在基础理论、计算机视觉、语音语言信息处理、模式识别应用技术等方面的发展现状，分析了模式识别学科中尚未完全解决的关键科学问题，确定了面向学科前沿的优先发展方向和研究重点，指出了模式识别技术创新的新挑战、新使命与新机遇，提出了模式识别学科发展的保障措施与政策建议。《模式识别》旨在为模式识别学科的健康稳定发展奠定坚实的科学基础，促进模式识别在解决国计民生重大需求方面做出应有的贡献。

《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。

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