本书广泛吸取统计学、神经网络、数据挖掘、机器学习、人工智能、群智能计算等学科的先进思想和理论，将其应用到模式识别领域中；以一种新的体系，系统、全面地介绍模式识别的理论、方法及应用。全书分为14章，内容包括：模式识别概述，特征的选择与优化，模式相似性测度，基于概率统计的贝叶斯分类器设计，判别函数分类器设计，神经网络分类器设计（BP神经网络、径向基函数神经网络、自组织竞争神经网络、概率神经网络、对向传播神经网络、反馈型神经网络），决策树分类器设计，粗糙集分类器设计，聚类分析，模糊聚类分析，禁忌搜索算法聚类分析，遗传算法聚类分析，蚁群算法聚类分析，粒子群算法聚类分析。本书内容新颖，实用性强，理论与实际应用密切结合，以手写数字识别为应用实例，介绍理论运用于实践的实现步骤及相应的Matlab代码，为广大研究工作者和工程技术人员对相关理论的应用提供借鉴。

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《图解机器学习》用丰富的图示，从最小二乘法出发，对基于最小二乘法实现的各种机器学习算法进行了详细的介绍。第Ⅰ部分介绍了机器学习领域的概况；第Ⅱ部分和第Ⅲ部分分别介绍了各种有监督的回归算法和分类算法；第Ⅳ部分介绍了各种监督学习算法；第Ⅴ部分介绍了机器学习领域中的新兴算法。书中大部分算法都有相应的MATLAB程序源代码，可以用来进行简单的测试。

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本书共分7章，分别介绍计算与计算思维、充满智慧与挑战的计算理论（技术）基础、计算思维之方法学、计算思维之算法基础、面向计算之问题求解思想与方法、计算思维之程序基础、基于计算之问题求解思想与方法、从“计算”到“文化”等。本书特点：一是知识面比较广、内容非常丰富；二是尽量体现“实例化、生活化、故事化、图文并茂”的指导思想，以增强可读性；三是内容比较新颖。本书可作为高等院校计算机专业和非计算机专业的入门教材，也可供相关技术人员参考学习。

“思维工程”是一门新的学科，研究的对象是人类智能产生的机制。通过对人类智能在机制层面的认知，把人类的智能机制在计算机的载体上重现，从而创造具有人类思维能力的强智能体。作为一本以导论定位的书籍，《思维工程导论》提供了一个宏观的认知框架，用了大量的篇幅在思维工程学科的领域界定、概念系统的构建、基本假设的建立以及方法论的讨论上。

中国互联网已经进入了繁荣发展时期，作为世界上网民规模最大的国家，网络对民众的影响已远远超过了其他传媒方式，互联网已成为思想文化信息的集散地和社会舆论的放大器，网络舆论引导的重要性日益凸显。《基于数字仿真模型的网络舆论引导理论与应用》从学科交叉的角度展开，借助数字仿真模型来研究网络舆论引导规律，介绍并探讨网络舆论的自身规律和网络舆论引导相关技术，阐述并建立网络舆论领袖发现与筛选模型，设计并实现网络舆情倾向性分析系统与网络社区舆论引导系统。

《单片机及其智能产品安装调试》共有9个项目，主要内容包括C语言基础应用、C语言高级应用、Arduino单片机开发平台的基本使用、Arduino UNO主控板数字量输入/输出口的控制、蜂鸣器报警模块的应用、Arduino UNO主控板模拟量输入/输出口的控制、1602液晶显示模块的应用、传感器模块的应用、单片机智能产品的安装与调试。

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本书主要阐述人工智能的基本原理、方法和应用技术。全书分为11章，除第1章讨论人工智能概述、第11章讨论人工智能的争论与展望外，其余9章主要按照“基本智能+典型应用+计算智能”三个模块编著： 第1模块为人工智能经典的三大基本技术，包括知识表示技术、搜索技术、推理技术； 第2模块为人工智能的典型应用领域，包括机器学习、专家系统以及支持向量机； 第3模块为典型的计算智能方法，包括神经计算、进化计算等。与第一版相比，增加了专家系统的介绍，其他大多数章节都做了相应的修改、精简或补充。 本书力求科学化、模块化、实用化，内容由浅入深、循序渐进、条理清晰，让读者在有限的时间内，掌握人工智能的基本原理与应用技术。 本书可作为计算机、信息处理、自动化和电信等IT相关专业的高年级本科生的“人工智能”课程教材，也可供从事人工智能研究与应用的科技工作者学习参考。