三支决策是一种基于人类认知过程的粒计算研究方法与不确定决策理论，主要采用“三”的思维方式进行“分-治-效”进程的智能计算与知识发现，其三层结构化思维诱导出三层分析方法论。三支决策与三层分析已经成为人工智能研究与应用的重要工具与有效方法。《三支决策与三层分析》介绍三支决策与三层分析相关的理论、技术、算法、应用等的*新研究进展。《三支决策与三层分析》共11章，系统介绍三支决策论与三层分析法，内容涉及不确定性建模、信息度量、属性约简、分类学习、聚类应用、动态决策、数据分析、概念分析、冲突分析等。

人工智能应用已经遍及各行各业，而机器学习和深度学习作为其中的重要组成部分也越来越火热。《PyTorch深度学习模型开发实战》就以近年来非常流行的Python 机器学可库 PyTorch为工目。对深度学习中的迁移学习、图像分类、物体检测、语义分割、姿势识别、图像生成、异常检测、自然语言处理以及视频分类等各种任务进行了详细讲解及深度学习模型的编程实现。这些任务都是为帮助读者积累实践经验，以便能在实际开发中灵活运用深度学习技术精挑细选出来的。读者只要亲自动手，依次对各种任务进行编程实践，并彻底理解其中的原理，就一定能逐步掌握复杂深度学习的应用方法。 《PyTorch深度学习模型开发实战》 内容丰富全面，讲解通俗易懂，特别适合作为有一定基础的AI工程师提升技能、中高级机器学习/深度学习工程师巩固相关基础的参考书籍。

《深度学习实战：基于TensorFlow 2.X 的计算机视觉开发应用》从环境的搭建和TensorFlow 2.X 的基础语法讲起，逐步深入到计算机视觉领域的算法模型理论与实战应用，并重点讲解了如何使用TensorFlow 2.X 框架实现各类经典的深度学习模型，让读者可以系统地学习TensorFlow 2.X 在计算机视觉领域的相关知识和实战应用。 全书共13 章，涵盖的主要内容有Anaconda环境配置、JupyterNotebook使用、神经网络模型和用Python从零实现神经网络、TensorFlow 2.X 的基础语法、图像分类的算法模型理论和实战、迁移学习技术实战、目标 检测的算法模型理论和实战、自编码器的算法模型理论和实战、生成式对抗网络的算法模型理论和实战、基于 深度学习的指纹识别技术实战、基于摄像头的指定物体实时预测、基于 Linux 平台下的深度学习模型网页部署、基于exe 程序的深度学习识别系统以及自动机器学习的理论与实战等。 《深度学习实战：基于TensorFlow 2.X 的计算机视觉开发应用》内容通俗易懂、案例丰富、实用性强，特别适合机器学习、深度学习、Tensorflow2.X框架和计算机视觉领域的入门读者阅读，也适合Python 程序员等其他编程爱好者阅读。另外，本书也可作为相关院校或培训机构的教材使用。

随着人工智能的飞速发展，人工智能赋能教学取得长足发展。本书通过对国内外人工智能教育应用案例的分析，阐明多模态学习分析、适应性反馈、人机协同等正成为当下人工智能教育的主要应用范畴。人工智能依据学情感知对学习做出智能评估和预测，可为学习者的适应性学习提供技术性支持与保障。本书还以IBMWatson系统的应用为例，阐述了人工智能教育应用与新时代育人目标相契合，正在推进学生核心能力的发展。

本书主要介绍知识系统、知识服务、知识管理及知识工程的相关内容，共三个部分。第一部分主要介绍知识系统与知识服务，这部分从知识的定义出发，阐述知识服务的产生及与知识系统的关系，并详细介绍了四种典型的知识系统，着重介绍其发展历史、种类特征和体系框架等。第二部分主要介绍知识管理与知识工程，这部分内容围绕知识管理展开，涵盖知识管理的产生与发展、关键技术、系统类型及常用的知识管理平台等。第三部分重点分析当前知识系统中的重点、难点和关键技术，并且详细介绍作者科研团队在知识鉴别、知识分析、知识导航、专家推荐及知识云等方面的**研究成果。与此同时，本书还介绍作者科研团队提出的创新算法在知识系统中的应用，并以原型系统的形式予以展示。

本书主要介绍树莓派不同类型的特性，以及树莓派入门所需要的基础知识；涵盖了树莓派GPIO 的不同操作方法，以及树莓派的I2C总线、SPI总线、UART串口、PWM脉宽调制等偏硬件操作的内容； 同时也为读者准备了一些树莓派上常见的服务类型的搭建和配置，包括树莓派推流服务器搭建的方法， 常见数据库MariaDB、PostgreSQL的安装配置操作，MQTT服务器的搭建配置，DHCP服务器的搭建 配置等。此外，还加入了一些比较有趣的实验，例如利用TensorFlow实现对象检测，使用OpenCV制 作一个树莓派扫描仪，或利用OpenCV实现换鼻子的实验，带领读者了解树莓派通过摄像头能够实现 的一些应用。本书为初学者全面入门了解树莓派提供了很好的切入点，使读者可以了解更多树莓派的使用方法 以及操作小技巧。同时，在整体的编程过程中使用了C语言、Python语言及Shell脚本语言等常见语言， 对于拥有此类语言编程经验的用户更友好。希望读者能够在这里找到自己喜欢的实验，并顺利入门树莓派！

本书面向人工智能学科的前沿领域，系统地讨论了智能计算的原理与实现，比较全面地反映了智能计算研究和应用的*新进展。书中涵盖了支持向量机、混沌计算、蚁群算法、DNA计算、DNA遗传算法、人工免疫系统、萤火虫算法、蝙蝠算法、蛙跳算法、鱼群算法和其他一些算法及应用。全书提供了大量的实用案例，重点强调实际的应用和计算工具，这些对于智能计算领域的进一步发展是非常有意义的。 本书取材新颖、内容系统、深入浅出、材料丰富，理论密切结合实际，具有较高的学术水平和参考价值。 本书可作为人工智能、信息与通信工程、仪器科学与技术、计算机科学与技术等相关领域的科研人员及工程技术人员的参考书，也可作为研究生和高年级本科生开阔视野、增长知识的阅读材料。

本书对中国内陆干旱地域畜牧文化进行了深入研究。首先从文化人类学的视角探究了作为畜牧生活的基本技术的拾粪行为。其次，整理和分类了其家畜粪的复杂的名称体系。在此基础上，参与观察和记录了畜粪利用体系。通过本研究，建立了“拾粪行为”、“畜粪名称”、“畜粪利用”为主的畜粪文化三位一体论，发现游牧文化显著的物质文化载体“畜粪”。新的畜牧文化论和新的研究领域的开创是本研究的理论价值所在。书稿文图并茂，附录了有关畜粪文化关联的图片和解说词。本研究力图打破原有的畜牧社会·畜牧文化的研究体系，建立新的畜粪文化论。

知识图谱已被广泛应用于智能信息搜索、自动问答、决策分析等领域。本书以构建领域多层次知识体系支撑智能应用为目标，系统地介绍实体关系图谱、事理图谱和业务主题图谱构建过程中涉及的关键技术，如知识抽取、知识融合、知识存储、事件和场景抽取、事件模式库构建、事理规则挖掘、层次主题挖掘、动态主题挖掘、对象属性挖掘、主题要素关联挖掘等。此外，本书还提供丰富的案例，展现如何利用知识图谱实现领域智能应用。\n本书内容对于知识图谱研究和领域应用具有一定的参考意义，既适合专业人士了解知识图谱和深度学习前沿热点，又适合在相关领域从事知识图谱应用开发的人员学习，还可以作为高等院校人工智能专业师生的参考教材。

本书主要内容包括智能产品技术（智能产品认知、云计算、物联网、大数据、人工智能、5G通讯等）、智能产品设计（市场调研分析、互联网思维与产品设计、制定市场方案）、智能产品项目管理（产品采购、风险管理、时间管理、成本管理）、智能产品营销（智能产品广告策划、智能产品攻关策划、智能产品销售渠道）、智能产品售后及服务管理，全书提供了丰富的案例实践，涵盖智能产品的多个环节，是对全产品线非技术岗位的一次提升。本书主要适用于以智能产品线非技术岗位为工作目标的学生。