《机器人手册》（原书第2版）第3卷 机器人应用分成两篇：作业型机器人、机器人与人。第6篇作业型机器人主要介绍了特定环境中工作的机器人，包括工业机器人、空间机器人、农林机器人、建造机器人、危险环境作业机器人、采矿机器人、救灾机器人、监控与安保机器人、智能车、医疗机器人与计算机集成外科手术、康复与保健机器人、家用机器人、竞赛机器人，涉及硬件设计、控制感知和用户界面，以及驱动上述应用发展的经济/社会因素。第7篇机器人与人主要介绍了一些与人-机器人交互有关的*新成果，包括仿人机器人、人体运动重建、人-机器人物理交互、人-机器人增强、认知型人-机器人交互、社交机器人、社交辅助机器人、向人类学习、仿生机器人、进化机器人、神经机器人和感知机器人，以及教育机器人、机器人伦理学各主题，对于创建在以人为中心的环境中运行的机器人至关重要。本手册可供机器人、人工智能、机械工程、自动化、计算机等领域的科研技术人员使用，也可供高等院校相关专业师生参考，还可供机器人业余爱好者阅读。

本书全面、深入地探讨了人工智能（AI）领域的理论和实践，以统一的风格将当今流行的人工智能思想和术语融合到引起广泛关注的应用中，真正做到理论和实践相结合。全书分7个部分，共28章，理论部分介绍了人工智能研究的主要理论和方法并追溯了两千多年前的相关思想，内容主要包括逻辑、概率和连续数学，感知、推理、学习和行动，公平、信任、社会公益和安全；实践部分完美地践行了“现代”理念，实际应用选择当下热度较高的微电子设备、机器人行星探测器、拥有几十亿用户的在线服务、AlphaZero、人形机器人、自动驾驶、人工智能辅助医疗等。本书适合作为高等院校人工智能相关专业本科生和研究生的教材，也可以作为相关领域专业人员的参考书。

运用PyTorch 探索自然语言处理与机器学习！这是一本兼顾理论基础和工程实践的入门级教程，基于 PyTorch，揭示自然语言处理的原理，描绘经典学术研究脉络，通过实践与项目展现技术与应用的细节，并提供可扩展阅读的论文出处。

本书以HCIP-Security和HCIE-Security认证考试大纲为依托，介绍了防火墙和VPN的关键技术，包括安全策略、NAT、双机热备、虚拟系统、链路负载均衡、服务器负载均衡、L2TP VPN、IPSec VPN和SSL VPN。本书详细介绍了每一种技术的产生背景、技术实现原理、配置方法，旨在帮助读者掌握组建安全通信基础设施的技术和能力，顺利通过认证考试。本书是学习和了解网络安全技术的实用指南，内容全面，通俗易懂，实用性强，适合网络规划工程师、网络技术支持工程师、网络管理员以及想了解网络安全技术的读者阅读。

神经网络与深度学习是人工智能研究的重要领域，是机器学习的重要组成部分。人工智能是研究理解和模拟人类智能、智能行为及其规律的科学。本书紧紧围绕神经网络和深度学习的基础知识体系进行系统的梳理，力求从基础理论、经典模型和前沿应用展开论述，便于读者能够较为全面地掌握深度学习的相关知识。全书共 16 章。第 1 章是绪论，简要介绍人工智能、机器学习、神经网络与深度学习的基本概念及相互关系，并对神经网络的发展历程和产生机理进行阐述；第2章介绍神经网络的基本神经元模型、网络结构、学习方法、学习规则、正则化方法、模型评估方法等基础知识；第3～8章介绍多层感知器神经网络、自组织竞争神经网络、径向基函数神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制与反馈网络；第9章介绍深度学习网络优化的相关内容；第 10～13章介绍受限玻尔兹曼机和深度置信网络、栈式自编码器、生成对抗网络和图神经网络；第 14 章介绍深度强化学习；第15章介绍深度学习的可解释性；第16章介绍多模态预训练模型。深度学习是源于对含有多个隐藏层的神经网络结构进行的研究，以便建立和模拟人脑的学习过程。本书整理了人工神经网络从简单到复杂的模型，归纳和总结了神经网络的理论、方法和应用实践。本书可以作为高等院校人工智能及相关专业或非计算机专业的参考用书，也可以作为人工智能领域的科技工作者或科研机构工作人员的参考用书。

这是一本讲解如何基于当前主流的智能芯片RK3399Pro与RK3588进行端侧智能开发的著作，它将指导读者如何基于这两款芯片进行算法的设计与实施，瑞芯微官方推荐。理论部分，以深度学习为主线，针对零基础的读者，不仅讲解了卷积神经网络、循环神经网络等深度神经网络的原理以及它们在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域的经典算法，还讲解了深度神经网络的训练和模型优化。实践部分，以基于RK3399Pro与RK3588两款智能芯片的端侧智能开发为主线，讲解了芯片的功能架构、开发板及其开发环境、Rock-X API组件库，以及基于它们的各种端侧智能应用开发，包括各种神经网络的开发、神经网络的运算加速等，让读者掌握深度学习模型从设计、训练、优化到端侧部署的完整流程，快速学会人工智能应用的开发。

本书适合那些对人工智能感兴趣，且具备一定移动终端应用程序开发经验的读者。如果您掌握一定的JAVA 、C++或Python语言开发知识，同时具备Android操作系统或IOS操作系统的应用的开发经验，将能迅速掌握基本的移动终端人工智能应用开发方法。如果您只是对人工智能技术感兴趣，相信本书也能带您了解人工智能技术是如何在移动终端上部署和运行的。

本书首先在分析国内外智能交通系统建设现状的基础上，提出了智慧交通云的概念，并对智慧交通云做了简要介绍，深入讲解了云计算的关键技术、智慧交通云的总体框架、智慧交通云的建设内容；然后就智慧交通云的关键技术，如基于云计算的交通信息采集与处理、基于云计算的交通控制、基于云计算的交通诱导、基于云计算的交通控制与诱导协同等进行了详细的论述，最后探讨了智慧交通云系统设计的相关问题。 本书可供道路交通管理部门、建设部门、科研机构和生产厂家等参考，也可作为交通类、计算机类相关专业本科生、研究生的参考资料。

本书从人工智能、机器学习和深度学习三者的关系开始，以深度学习在计算机视觉、自然语言处理和推荐系统的应用实践为主线，逐步剖析模型原理和代码实现。书中的内容深入浅出，通过原理与代码结合、产业实践和作业结合的方式，帮助读者更好地掌握深度学习的理论知识和深度学习开源框架的使用方法。为了让更多的读者从中受益，快速应对复杂多变的AI应用，书中还 介绍了各种模型资源和辅助工具，旨在帮助读者在人工智能的战场上和“AI大师”一样无往不利。 人工智能是一门跨学科的技术，本书既可作为深度学习的入门读物，又可作为人工智能或相关学科本科生和研究生的教材，还可供AI爱好者和从业者使用。

暂缺简介...