本书使用全球领先的Arduino与乐高结合进行机器人制作，使学生能够巧妙地搭建机器人的机械结构； 运用ArduBlock图形化语言进行程序编写，从而提升学生学习程序的兴趣； 使用多种传感器制作不同功能的机器人，在制作过程中让学生学习机器人制作的相关知识。本书以授课的形式，通过大量的机器人实例和搭建配图讲解机器人机械结构搭建和程序设计知识。详细讲解齿轮、连杆等机器人基本机械结构的原理和应用，并且鼓励学生想象、思考，从而建构自己的机器人。本书主要讲解Arduino的使用方法，包括一些电子电路知识、传感器的原理和知识，让学生在制作机器人的同时，理解和掌握更多的科学知识和原理。本书适用于有一定乐高积木搭建基础的机器人初学者和开源硬件Arduino的创意机器人开发人员，既可以作为机器人初学者的学习用书，也可以作为中小学教师校本机器人课程的参考教材。

《人工智能及应用》系统介绍人工智能的基本原理、方法和应用技术，全面地反映了国内外人工智能研究领域的进展和热点。全书共11章，主要包括人工智能的基本概念、知识表示技术、搜索策略、逻辑推理技术、不确定性推理方法、专家系统、机器学习、模式识别、Agent和多Agent系统、人工智能程序设计语言以及人工智能在电力系统中的应用。内容由浅入深、循序渐进，条理清晰，各章均有大量的例题和习题，便于读者掌握和巩固所学知识，使其具备应用人工智能技术解决实际问题的能力。《人工智能及应用》可用作高等学校计算机类和电气信息类相关专业高年级本科生和研究生的教材或教学参考书，也可供其他教学、研究、设计和技术开发人员参考。

虚拟现实技术利用计算机生成可交互的三维空间，营造使人的感官沉浸其中的人工环境，被誉为“下一代互联网”和“下一代移动计算平台”，有潜力成为下一个重大通用计算平台。随着相关研究的逐步深入，虚拟现实将深入连接人们的生活，大幅度缩小人与人之间沟通的距离，虚拟现实视频连线、虚拟现实教学都将会改变人们的行为方式，给人们的工作和生活带来很多便利。本书是作者根据近十年来对虚拟现实技术的研究成果编写的，不仅介绍了虚拟现实的理论与方法，而且以国际流行的虚拟现实平台Unity3D为主，重点讲解了虚拟现实的关键技术、人机交互、虚拟现实工程技术实践，并以实际案例分析贯穿始终。对于提高读者的虚拟现实素养具有一定的指导意义。针对学习者的特点力求理论表述通俗易懂，内容新颖实用，尽量用实例来诠释概念和方法，使读者能够轻松地掌握虚拟现实工程实践的方法和技巧，进而在工作岗位上很快地进入角色。本书可以作为高等院校数字媒体技术、数字媒体艺术、图形图像、计算机应用等本科相关专业高年级学生的学习参考用书，也可作为虚拟现实爱好者、虚拟现实技术应用研究人员的参考资料。

编纂整理了2016年中国工程机器人大赛暨国际公开赛的优秀案例共28个，整理为7篇，各篇简单介绍如下。第一篇：工程创新创意机器人，包括无人机、机器狗、壁面作业机器人、履带式遥控扫雷车和循迹小车等。第二篇：仿人竞速机器人。第三篇：旋翼飞行器，包括四旋翼和六旋翼飞行器。第四篇：搬运机器人。第五篇：竞技体操机器人。第六篇：生物医学创新创意机器人，包括血氧饱和度测量仪、基于脸部动作编码的机器人视觉人机接口等。第七篇：其它机器人，包括越障机器人、爬坡机器人等。每个技术案例都详细介绍创意来源、整体思路、硬件设计、软件设计、系统开发调试和结论与优化，非常适合读者寻找灵感，确定方向和启发借鉴。

本书英文版由麻省理工出版社出版，以ASV车辆作为样本为读者展示了步行机械设计的设计流程和计算方法，是一本理论和工程实践兼顾的好书。本书的主要内容有：步行机械的发展历程及其潜在价值、步行机械的步态理论、不规则地形的步态选择、步行机械的足力控制理论、腿部机构的形式和设计方法、足部设计方法、腿部驱动装置形式以及整机控制和信息系统设计。

本书从实用的角度出发，对工业机器人在各方面的应用做了详尽的介绍，提供了大量的编程案例。为了使读者对机器人的编程案例有清楚的认识，本书首先对编程应用中机器人的基本功能、编程指令、状态变量、参数功能及软件应用等方面做了深入浅出的介绍。结合具体的工业应用案例来对照学习具体的编程指令及参数设置，可加深对编程指令的理解。本书可供工业机器人设计、应用的工程技术人员，高等院校机械、电气控制、自动化等专业师生学习和参考。

当前，机器学习和数据科学都是很重要和热门的相关学科，需要深入地研究学习才能精通。本书试图指导读者掌握如何完成涉及机器学习的数据科学项目。本书将为数据科学家提供一些在统计学习领域会用到的工具和技巧，涉及数据连接、数据处理、探索性数据分析、监督机器学习、非监督机器学习和模型评估。本书选用的是R统计环境，书中所有代码示例都是用R语言编写的，涉及众多流行的R包和数据集。本书适合数据科学家、数据分析师、软件开发者以及需要了解数据科学和机器学习方法的科研人员阅读参考。

《深入浅出深度学习：原理剖析与Python实践》介绍了深度学习相关的原理与应用，全书共分为三大部分，第一部分主要回顾了深度学习的发展历史，以及Theano的使用；第二部分详细讲解了与深度学习相关的基础知识，包括线性代数、概率论、概率图模型、机器学习和至优化算法；在第三部分中，针对若干核心的深度学习模型，如自编码器、受限玻尔兹曼机、递归神经网络和卷积神经网络等进行详细的原理分析与讲解，并针对不同的模型给出相应的具体应用。《深入浅出深度学习：原理剖析与Python实践》适合有一定高等数学、机器学习和Python编程基础的在校学生、高校研究者或在企业中从事深度学习的工程师使用，书中对模型的原理与难点进行了深入分析，在每一章的后面都提供了详细的参考文献，读者可以对相关的细节进行更深入的研究。理论与实践相结合，《深入浅出深度学习：原理剖析与Python实践》针对常用的模型分别给出了相应的应用，读者也可以在Github中下载和查看《深入浅出深度学习：原理剖析与Python实践》的代码（https：//github.com/innovation-cat/DeepLearningBook）。

《深度学习原理与TensorFlow实践》主要介绍了深度学习的基础原理和TensorFlow系统基本使用方法。TensorFlow是目前机器学习、深度学习领域优秀的计算系统之一，《深度学习原理与TensorFlow实践》结合实例介绍了使用TensorFlow开发机器学习应用的详细方法和步骤。同时，《深度学习原理与TensorFlow实践》着重讲解了用于图像识别的卷积神经网络和用于自然语言处理的循环神经网络的理论知识及其TensorFlow实现方法，并结合实际场景和例子描述了深度学习技术的应用范围与效果。 《深度学习原理与TensorFlow实践》非常适合对机器学习、深度学习感兴趣的读者，或是对深度学习理论有所了解，希望尝试更多工程实践的读者，抑或是对工程产品有较多经验，希望学习深度学习理论的读者。

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