三维点云处理技术广泛应用在逆向工程、CAD/CAM、机器人学、测绘遥感、机器视觉、虚拟现实、人机交互、无人驾驶和元宇宙等诸多领域。点云配准作为三维视觉领域的一个重要分支，已有40多年的发展历史，本书则系统性地对近些年来已经成熟的算法和工具进行梳理和总结。全书分两部分，第一部分为硬核技术篇（第1~4章），详细介绍了点云配准概念、应用领域，以及点云配准必要的数理知识，最后对点云配准过程中相关关键步骤（如关键点提取、特征描述等）所涉及的经典算法进行理论与实战的多维展示，为读者深入了解复杂配准算法做好前期理论与技术储备工作。第二部分为算法应用篇（第5~6 章），涵盖了十几个开源的刚性与非刚性配准经典算法，从算法原理、理论基础、技术实现、应用案例及优缺点等方面进行详细介绍，以算法的源码实现分析来帮助读者搞清楚每一个算法的细节与计算过程。最终通过算法的应用案例分析，让读者从理论、技术和应用层面重新评价与认识每一个算法，助力产业界的读者快速将相关技术应用落地，学术界的读者快速系统地完成入门与提升。随书附赠程序源代码、案例高清效果图和结果视频，以及授课用PPT，力求从多个角度提升读者阅读体验和知识含量。本书可作为科研人员和公司产品开发工程师的参考指南，也可作为计算机图形学、机器人学、遥感测量、虚拟现实、人机交互、CAD／CAM逆向工程等领域相关专业的高年级本科生、研究生的学习手册。

人工智能是当前 前沿和热门的技术领域，其发展已经远远 其 初所处的计算机学科范畴，正在影响着人类社会、经济、文化发展的方向和进程，也必将对人类未来产生重大影响。在此背景下，研究人工智能的核心技术是 必要的。本书主要对人工智能的核心技术和未来发展进行探究，内容包括机器学习、语音处理、自然语言处理、人机交互技术、计算机视觉、生物特征识别、知识图谱、人工智能的未来。本书层次分明、图文并茂，注重知识格局和内容体系的科学性与实用性，适用于对人工智能相关领域感兴趣的读者阅读和参考。

本书对人工智能在医疗领域中的应用进行了详细阐述，包括人工智能的理论、人工智能与医疗辅助技术、人工智能与医院信息系统整合，以及人工智能与未来医疗等内容，以期促进人工智能与医疗深度融合，拓宽我国医疗健康产业发展新视野。

《机器学习中的标记增强理论与应用研究》由东南大学计算机科学与工程学院助理研究员徐宁撰写。全书聚焦标记端多义性这一当今机器学习领域的热点问题，针对学习过程中不可避免的信息损失这一突出问题，提出了标记增强的概念，以期在不增加额外数据标注负担的前提下，挖掘训练样本中蕴含的标记重要性差异信息，将逻辑标记转化为标记分布。《机器学习中的标记增强理论与应用研究》共六章：第1章绪论，介绍了全书的研究背景和研究内容。第2章标记增强研究进展，介绍了标记增强的研究进展。第3章标记增强理论框架，构建了标记增强的理论框架。第4章面向标记分布学习的标记增强，提出了面向标记分布学习的标记增强。第5章标记增强在其他学习问题上的应用，将标记增强应用到其他学习问题上。第6章总结与展望，总结现有工作，并在此基础上进行展望。

这是一本系统讲解人脸识别和人体姿态识别技术、算法和应用的实战性著作，是作者团队多年研究成果和实践经验的总结。既有业界成熟的技术和算法，又有行业的新热点和新趋势。通过本书，读者将能轻松掌握如下知识：机器视觉的概念以及索引技术，包括向量空间索引和度量空间索引；人脸识别技术，以及人脸检测算法、人脸对齐算法、人脸特征提取算法；面向人脸检索的高维空间快速索引技术；人体姿态识别技术、目标检测算法以及算法的性能评测；面向嵌入式设备的人脸识别技术与算法，轻量级的人脸识别技术与算法，以及面向ARM设备的人脸精准识别方法VMFace；人脸识别、人体姿态识别相关技术和算法在门禁、安防和运动训练等场景的应用。

本书主要介绍“机械制造技术”“机械制造装备”课程的10个配套实验，包括实验目的、实验原理、实验设备、实验步骤、实验内容、实验结果等。 本书主要作为普通高等院校机械设计制造及其自动化、飞行器制造工程、工业工程等相关专业“机械制造技术”“机械制造装备”课程的实验教材，也可供其他专业相关课程实验参考。

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深度学习框架中蕴藏着惊人的技术和有趣的机制，本书旨在揭开这些技术和机制的神秘面纱，帮助读者正确理解技术，体会它们的有趣之处。为此，本书会带领读者从零开始创建一个深度学习框架——DeZero。DeZero 是本书原创的框架，它用最少的代码实现了现代深度学习框架的功能。本书分60 个步骤来完成这个框架，在此过程中，读者会加深对PyTorch、TensorFlow 和Chainer 等现代深度学习框架的理解，看清深度学习框架的本质。 本书沿袭《深度学习入门：基于Python 的理论与实现》的风格，语言通俗，代码简洁，讲解详细。在自制框架的过程中，读者还能进一步巩固Python 编程和软件开发相关的知识。 本书适合对深度学习框架感兴趣的读者阅读。

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