这本书系统阐述了深度学习方法论在道路短期交通状态时空序列预测领域的**研究成果。需要着重说明以下几点：（1）领域限定在了道路交通，因为交通是个大系统，存在着航空、水运、道路等多种运输方式，而本书所阐述的研究均是针对道路交通领域的数据以及面向道路交通领域的应用；（2）本书所讨论的研究问题是道路短期交通状态时空序列预测问题，该问题是时空数据挖掘领域中时空预测问题的一个重要子集，在本书的第1章中将会对这个问题进行数学上的形式化定义；（3）本书针对道路短期交通状态时空序列预测问题的讨论，完全是基于深度学习的方法论，所参考的文献绝大部分发表于2017年以后，并不涵盖前人对该研究问题所采用的全部方法论（如ARIMA，卡尔曼滤波、SVR等）。

《Scikit-Learn机器学习核心技术与实践》循序渐进地讲解了使用 Scikit-Learn 开发机器学习程序的核心知识，并通过具体实例的实现过程演练了使用 Scikit-Learn 的方法和流程。全书共10章，包括人工智能与Scikit-Learn 简介，加载数据集，监督学习，无监督学习，模型选择和评估，数据集转换，实现大数据计算，英超联赛比分预测系统（Matplotlib+Scikit-Learn+Flask+Pandas），AI考勤管理系统（face-recognition+Matplotlib+ Django+Scikit-Learn+Dlib），实时电影推荐系统（Scikit-Learn+Flask+Pandas）。本书简洁而不失其技术深度，内容丰富全面，易于阅读。 \n《Scikit-Learn机器学习核心技术与实践》适用于已经了解Python语言基础语法的读者，以及想进一步学习机器学习和深度学习技术的读者，还可以作为大专院校相关专业的师生用书和培训学校的专业教材。 \n

本书以读者熟知的姜子牙的故事为线索，围绕人工智能技术的特色和应用，介绍自然语言处理、机器翻译、计算机视觉等人工智能技术内容，并通过大量实例帮助读者动手实践，掌握用AI解决实际问题的能力。

本书包含智能无人系统理论技术与产业应用发展总体态势、智能无人系统技术理论及应用创新重点、智能无人系统产业发展趋势和吴国智能无人系统发展重点与机遇四个部分，读者为无人系统领域从业人员，本书的主要特点为对无人系统未来的发展做趋势性研判，能够对相关从业人员予以指导。联盟发布智能无人系统白皮书，探讨以人工智能技术为主要驱动力的智能无人系统发展状况、技术创新重点与产业发展趋势，总结我国发展情况，提出未来发展方向与机遇，以期联合政府、业界、高校共同推动我国智能无人系统的技术创新与产业发展。

当前，人工智能技术正在火热发展之中，并广泛应用于生产生活的方方面面，极大地改变了人们的生活。同时，人工智能技术的发展也对更多的领域产生了冲击。本书就以人工智能技术的发展和应用为出发点，讲述人工智能当前的发展现状、机遇和挑战，以及人工智能技术在诸多方面的应用、未来的发展前景等。 在讲述理论的同时，本书还加入了诸多经典案例，并针对人工智能技术在应用上的难点提出了解决方案。对于互联网、人工智能等领域的企业以及从事高新技术的人员而言，本书是一本可操作性极强的实战书。

本书主要介绍数字图像处理基础知识与基于OpenCV和C++的图像编程技术的相关内容，旨在帮助读者尽快掌握数字图像理论知识和编程技术。 本书第1章主要介绍OpenCV基础；第2章主要介绍图像预处理；第3章主要介绍图像分割和数学形态学；第4章主要介绍特征提取与匹配；第5章主要介绍模板匹配与轮廓绘制；第6章主要介绍视频录制与目标追踪；第7章主要介绍三维重建；第8章主要介绍距离测量与角点检测；第9章主要介绍图像识别应用，涉及文字识别、二维码识别、人脸识别和车牌识别等内容；第10章主要介绍基于深度学习的图像应用。书中通过近百个编程实例和项目，帮助读者掌握数字图像处理原理，并进一步掌握数字图像的编程技术。本书不仅适合各类院校相关专业的学生使用，也适合对数字图像编程感兴趣，已有一定的C++编程基础，但没有数字图像基础理论知识的读者阅读。

当前AI图书市场，理论知识与实践经验的脱节，是很多书籍的缺点。本书立足于理论，从实例入手，将理论知识和实际应用结合，目标是让读者能够快速地熟悉人工智能中经典算法。全书分为4篇，共20章。其中第1篇为基础算法篇，主要讲述排序、查找、线性结构、树、队列、散列、图、堆栈等基本数据结构算法；第2篇为机器学习算法篇，主要讲述分类算法、回归算法、聚类算法、降维算法和集成算法；第3篇为强化学习算法篇，主要讲述基于价值的强化学习算法和基于策略的强化学习算法；第4 篇为深度学习算法篇，主要讲述神经网络模型算法、循环神经网络算法和卷积神经网络算法等内容。 本书适合从事数据科学与人工智能相关行业的读者阅读。

高分辨率遥感图像场景分类是遥感影像解译中的一个关键任务，具有广泛的应用前景。本书介绍了高分辨率遥感图像场景分类的基本知识和现有的研究方法，并系统总结了作者在基于深度学习的高分辨率遥感图像场景分类方面的研究工作。全书共6章，分为4个部分：第一部分（第1章）介绍了高分辨率遥感图像场景分类的的定义、研究背景和现有研究工作，以及本书的主要内容；第二部分（第2章-3章）将特征提取策略和监督方式对高分辨率遥感图像场景分类性能的影响进行了定性分析和定量实验评估；第三部分（第4章-5章）介绍了两种不同解决思路的高分辨率遥感图像场景分类方法来应对人工标注成本较高的问题；第四部分（第6章）对本书的主要内容进行总结，并对未来的研究工作进行展望。第2-5章都附有相关的实验验证工作，以便有兴趣的读者进一步钻研探索。

知识图谱已被广泛应用于智能信息搜索、自动问答、决策分析等领域。本书以构建领域多层次知识体系支撑智能应用为目标，系统地介绍实体关系图谱、事理图谱和业务主题图谱构建过程中涉及的关键技术，如知识抽取、知识融合、知识存储、事件和场景抽取、事件模式库构建、事理规则挖掘、层次主题挖掘、动态主题挖掘、对象属性挖掘、主题要素关联挖掘等。此外，本书还提供丰富的案例，展现如何利用知识图谱实现领域智能应用。\n本书内容对于知识图谱研究和领域应用具有一定的参考意义，既适合专业人士了解知识图谱和深度学习前沿热点，又适合在相关领域从事知识图谱应用开发的人员学习，还可以作为高等院校人工智能专业师生的参考教材。

本书总体目标是介绍触力觉人机交互的现状、发展趋势和重要应用，为读者在机器人、虚拟现实、生物工程、认知科学等领域开展跨学科研究和技术开发打下基础。全书共8章，主要内容包括触力觉人机交互概述、人体触力觉感知和运动控制的生理基础、桌面式力觉交互设备、力觉合成方法、桌面式力觉交互系统、振动触觉交互、纹理触觉交互、触力觉人机交互前沿等。通过本书的学习，读者可以了解触力觉感知的生理基础知识，学习如何研制和使用触力觉交互设备、如何设计实现触力觉合成算法、如何开发触力觉人机交互仿真系统。本书既可作为机械工程、计算机科学与技术、电子信息工程、自动化、虚拟现实技术、机器人工程、生物医学工程等专业研究生和高年级本科生的教材，也可作为相关行业科研人员的参考书。