本书主要介绍基于互联网场景的交互式实时语音处理流程，内容涉及智能语音助手、智能音箱、音/视频会议等，具体包括实时语音信号处理、数字音效、网络传输编/解码和语音唤醒识别四部分。在阐述各部分内容时，本书从基本概念和原理入手，将理论和实践相结合，并细致分析了极具商业价值的实例，以帮助读者了解相关算法在工程上是如何实现的。另外，为便于有兴趣的读者快速进行算法验证并将其改进和应用到实际的项目中，作者也开源了书中算法的源码。 对于语音技术零基础的读者，建议按照本书的编排顺序阅读；本书也适合有一定语音理论基础的高等院校相关专业本科生和研究生；对从事语音相关产品的非技术人员来说，可从本书了解语音处理的主要内容和技术难点，对从事语音工程开发的技术人员来说，本书开源了一些极具商业价值的源码工程，具有较高的参考价值。

本书介绍了机器学习的基本算法、历史发展、应用前景及相关问题。内容包括：机器学习所涉及的必要的数学知识，机器学习的基本模式和任务，神经网络的基本理论及算法结构，分类与聚类学习算法，数据维度归约的基本方法，图理论及方法以及当前比较流行的机器学习理论和算法。本书在加深学生对经典机器学习方法理解的基础上适当扩展其视野，以培养和提高其解决实际问题的能力。 本书可作为高等学校人工智能相关专业的教材，也适合该领域的工程技术人员参考使用。

本书除了介绍推荐系统的一般框架、典型应用和评测方法之外，还主要介绍各种典型推荐算法的思想、原理、算法设计和应用场景，包括针对“千人千面”的个性化推荐和针对“千人万面”的情境化推荐。此外，本书还包含一些和推荐系统相关的专题内容，如针对排序问题的排序学习和针对信息融合的异质信息网络模型。本书可作为计算机科学与技术、软件工程、数据科学与大数据技术、人工智能等专业的高年级本科生和研究生的相关课程教材，也可作为从事推荐系统、搜索引擎、数据挖掘等研发工作相关人员的参考书。

《视听觉信息的认知计算/中国基础研究报告》从人类的视听觉认知与神经机理出发，围绕认知过程的“表达”与“计算”的基本科学问题，重点开展“感知的基本特征、表达与整合”“感知数据的机器学习与理解”“多模态信息协同计算”等三个核心科学问题的研究，发展和构建新的计算模型与算法，为提高计算机对非结构化感知信息和海量异构信息的理解能力及计算效率提供科学支撑。

《树莓派创客：手把手教你玩转人工智能》由资深树莓派玩家精心写作，由浅入深地介绍树莓派在人工智能中的热点应用，具有很好的前瞻性，主要内容包括：树莓派的Debian Linux操作系统及其命令行的常见操作；语音传感器的使用（以ReSpeaker和Google Voice语音套件为例），即语音唤醒、语音识别、语音转文字、语音控制设备等硬件的原理及使用等；智能图像深度学习传感器Pixy2和Google Vision Kit套件的玩法；火爆的边缘推理设备Edge TPU和Coral USB加速器，比如在Edge TPU上运行TensorFlow模型、进行目标检测和训练图像分类模型等酷炫应用。《树莓派创客：手把手教你玩转人工智能》紧跟技术热点，采用手把手的教学方法，其中涉及的硬件成本较低，相信任何对树莓派人工智能感兴趣的读者都会从中获益。

本书内容主要包括机器学习的基本知识、基本学习方法、集成学习方法、深度学习方法和深度强化学习方法等内容，将机器学习的经典内容与深度学习等前沿内容有机地结合在一起，形成一套相对完整的知识体系，并在每个章节穿插相应的应用实例，使得广大读者不但能够较好地掌握机器学习基本理论，而且能够比较系统地掌握其应用技术，为今后的工作和进一步学习打下扎实的理论与应用基础。

本书内容包含人工智能新技术、大数据、机器学习、深度学习、知识图谱、AI图像技术、自然语言处理、智慧物联、数字工厂、智能机器人、智慧城市。本书案例丰富、结构清晰、通俗易懂，是一本比较全面、系统地介绍人工智能基础技术的书籍。 本书可作为应用型本科、高职院校的人工智能应用技术通识课教材，也可作为人工智能爱好者、从业者的辅助读物。

本书是模式识别领域的入门教材，系统阐述了模式识别中的基础知识、主要模型及热门应用，并给出了近年来本领域一些新的成果和观点；通过理论学习和动手实践相结合的形式使初学者能有效入门，并培养独立解决任务的能力，为模式识别的项目开发及相关科研活动打好基础. 全书共15章，大致分为五部分：第一部分（第1~4章）介绍了本书的概论和基础知识，包括绪论、数学背景知识、模式识别系统概述以及评估；第二部分（第5~6章）介绍了与领域知识无关的特征提取，包括主成分分析和Fisher线性判别；第三部分（第7~10章）介绍了分类器与其他工具，包括支持向量机、概率方法、距离度量与数据变换、信息论和决策树；第四部分（第11~12章）介绍了如何处理变化多端的数据，包括稀疏数据和未对齐数据、隐马尔可夫模型；第五部分（第13~15章）介绍了一些高阶课题，包括正态分布、EM算法和卷积神经网络. 本书可作为高等院校人工智能、计算机、自动化、电子和通信等相关专业研究生或本科生的教材，也可供人工智能、计算机、自动化、电子和通信等领域研究人员和工程技术人员参考.

本书主要讨论在智能经济的浪潮下，人工智能技术与区块链技术的范式变革与产业应用，以及如何从数字经济学视角理解智能经济发展的商业逻辑变化和它所带来的商业认知升级。全书包括从信息技术到智能经济、区块链技术应用与场景、人工智能技术应用与场景、智能经济时代的商业趋势四部分，共20讲内容。本书通过跨学科研究，构建了一整套认知人工智能技术与区块链智能技术的方式。书中不仅从计算机科学视角讨论了技术与产业应用，还从经济学、管理学和信息技术哲学视角分析了技术应用所带来的商业逻辑的变化和商业认知的升级。本书在强调计算机科学技术带来的产业发展和生态变化的同时，还指出技术对经济的内在影响是通过复杂的系统演化逐步实现的。本书可作为高等院校计算机科学、经济管理学等专业本科生或研究生的教材，也可供数字经济领域的研究者学习参考。此外，普通读者可将本书作为了解智能经济和数字经济学的一本通识类书籍来阅读。

本书将解释增强现实技术的概念，以及与虚拟现实技术和混合现实技术的区别，并帮助读者明晰这些技术之间的界限。全书主要内容包括增强现实系统分类、典型特点、实现途径及结构组成，技术起源及其发展历程；增强现实所涉及的关键核心技术及所面临的技术挑战，典型应用或潜在的重点应用领域，相关配套软件工具及硬件设备；本书最后对增强现实技术进行了分析总结并对其发展趋势进行了预测。