信息科学和生命科学是21世纪的两大带头学科群；人工智能是这两个科群中最重要、最精彩、最具发展前景的交叉领域。在全球信息化的需求牵引下，在信息科学和生命科学巨大成就的推动下，人工智能研究正在成为一个创新前景特别光明的事业！自1956年人工智能学科诞生以来，我国科学技术工作者一直在敏税地进行跟踪学习。经过将近半个世纪的消化吸收和融会贯通，已经从跟踪学习进入自主研究重大科学问题，独立进行重大科学创新的新阶段。

杰克·查罗纳，二十多部科普作品和多部科普读物的作者、顾问。作为一位专业教师，杰克·查罗纳已经在伦敦科学博物馆教育部工作多年。丛书主编约翰·格瑞宾是国际知名的作家、电台主持人、记者和科学家、英国皇家学会文学会？嵩薄８袢鸨鲆蚩破罩鞫碛泄惴荷延兄魑迨嗖俊？现代计算机不会思考：它们只会执行指令，我们能不能设计一台拥有自己加剧想的计算机呢？有没有可能让每个家庭都有一个料理家务的机器人呢？在这本最新的科普指南里，科普作家杰克·查罗纳阐述了设计人工智能的多种途径，审视了与这项研究相关的哲学观点，预言了计算机和机器人在未来的应用。“科学前沿”丛书将栩栩如生的图例与专业而通俗易懂的文字相结合，比以往任何时候都更清晰地解释了当今最重要的科学话题。

本书收编的是第二届全国智能视觉监控学术会议录用的有关论文，内容涉及摄相机标定与三维重建、背景图像获取与维护、目标检测、跟踪与识别、特殊事件检测与运动的语义解释、视觉监控数据的压缩与传输等内容。这些工作大体反映了我国智能视觉监控研究的现状与最新进展。希望本书能对相关人员的科研工作有所帮助。

本书教育科学“十五”国家规划课题研究成果。本书内容丰富、全面、新颖，叙述力求由浅入深，对传感器原理力争讲清物理概念，对传感器的应用充分结合生产和工程实践，使材料具有一定的使用和参考价值。本教材以“培养技术应用能力为主线”，突出应用性和针对性，强化实践能力的培养。将传感器和工程检测方面的知识有机地联系起来，使学生在掌握传感器原理的基础上，更进一步地应用这方面的知识以解决工程检测中的具体问题。同时，在编写过程中，注意补充反映新器件、新技术的内容，力求使读者了解前言学科。本书共分8章，内容包括：检测系统的特性与性能指标，检测系统的误差合成，常用传感器的工作原理，常见非电量参数的检测方法，微弱信号检测原理，检测系统抗干扰技术，计算机检测技术，网络化测试技术。本书内容全面而实用，适用面广，不仅可以作为应用型本科电气信息类相关专业教材，也可作广大从事检测技术开发与应用的工程技术人员的自学用书。

《人工智能技术在防震减灾工程中的应用》主要介绍了人工智能技术（主要是专家系统和人工神经网络技术）的基本知识及其在防震减灾工程中的应用。上篇主要以地震预报专家系统、基于模糊神经网络和符号的地震预报专家系统、智能辅助地震区别专家系统、震后趋势决策支持专家系统、供水系统震害预测专家系统、公路抗震评价专家系统、空旷房屋震害预测的人工智能辅助系统为例，介绍了专家系统在防震减灾工程中的应用技术与方法；下篇主要以人工神经网络在确定地震参数、潜在震源划分、地震预报、地震动参数确定、场地地震液化评价、建筑物抗震鉴定、震后火灾损失预测、桥梁震害预测、多层砖房震害预测中应用为例，介绍了人工神经网络方法在防震减灾工程中的应用技术与方法。

本书重点介绍复合材料断裂理论领域的最新研究成果――复合材料的Z-断裂准则。大量试验证明：该准则不仅可以对复合材料的裂纹扩展方向进行正确预测，而且可以解决复杂的复合材料构件抗断裂的设计问题。同时，详细介绍近期开发的基于Z-断裂准则的工程应用软件――复合材料断裂分析专家系统。该软件系统实用、快速，可以计算复合材料板Ⅰ型、Ⅱ型、Ⅲ型及复合型裂纹的断裂参数：应力强度因子，S因子，Z因子，J-积分，裂纹尖端应力、应变场，裂纹扩展方向预测，抗断裂安全系数。此外，还探讨了复合材料断裂力学基础。利用复变函数方法，通过求解偏微分方程的边值问题，推出裂纹尖端的应力场、位移场。同时也探讨了J-积分在Z-断裂准则中的应用本书可供相关领域的大学生、大学教师、工程师和研究人员参考使用。

本书介绍机器人学的基本原理及其应用，是一部机器人学的通用教材和系统著作，全面反映出国内外机器人学研究和应用的最新进展。全书共10章：第一章叙述机器人学的概况；第二章讨论机器人学的数学基础；第三章阐述机器人运动议程的表示与求解；第四章涉及机器人动力学议程、动态特性和静态特性；第五章和第六章研究机器人的控制原则和控制方法；第七章讨论机器人的规划问题；第八章概述机器人的程序设计；第九章探讨机器人的应用问题；第十章分析机器人学的现状，并展望机器人学的未来。本书特别适合作为本科生和研究生的机器人学教材，也可供从事机器人这研究、开发和应用的科技人员学习参考。

斯图尔特·罗素年生于英国朴次茅斯。他于年以优异成绩在牛津大学获得物理学硕士学位，并于1986年在斯坦福大学获得计算机科学博士学位。之后他加入加州伯克利分校，任计算机科学系教授、智能系统中心主任，他是Smith-Zadeh工程学讲座教授头衔的持有者。1990年他获得国家科学基金的“总统青年研究者”奖，1995年他是“计算机与思维”奖的获得者之一。他是加州大学1996年的一名Miller教授，并于2000年被指定为首席讲座教授。1998年他在斯坦福大学做过Forsythe纪念演讲。他是美国人工智能学会的成员和前执行委员会委员。他已经发表过100多篇论文，内容涉及人工智能领域的广泛课题。他的其它著作包括《在类比与归纳中使用知识》以及《做正确的事情：有限理性的研究》。彼得·诺维格，Google公司的搜索质量部门主管。他是美国人工智能浫的成员和执行委员会委员。他曾经是NASAAmes研究中心计算科学部的主任，在那里他监督NASA在人工智能和机器人学领域的研究与开发。之前他作Junglee的首席科学家帮助开发了最早的因特网信息抽取服务之一，并作为一名资深科学家在Sun微系统实验室从事智能信息检索的研究工作。他在布朗大学获得应用数学硕士学位，并在加州大学伯克利分校获得计算机科学博士学位。他曾任州大学的教授，并且是伯克利研究职员。他有超过50部计算机科学领域的论著，包括著作，人工智能程序设计范例：通用Lisp语言的案例研究》《Verbmobil：一个面对面对话的翻译系统》以及《UNIX的智能帮助系统》。本书以详尽和丰富的资料，从理性智能体的角度，全面阐述了人工智能领域的核心内容，并深入介绍了各个主要的研究方向，是一本难得的综合性教材。全书分为八大部分：第一部分“人工智能”，第二部分“问题求解”，第三部分“知识与推理”，第四部分“规划”，第五部分“不确定知识与推理”，第六部分“学习”，第七部分“通讯、感知与行动”，第八部分“结论”。本书既详细介绍了大量的基本概念、思想和算法，也描述了各研究方向最前沿的进展，同时收集整理了详实的历史文献与事件。因此本书适合于不同层次和领域的研究人员及学生，可以作为信息领域和相关领域的高等院校本科生和研究生的教材或教学辅导书目，也可以作为相关领域的科研与工程技术人员的参考书。

本书介绍了模糊-神经网络控制原理与方法、单片机模糊控制开发技术和热工系统模糊一神经网络控制仿真、试验与工程应用。全书共分11章，即绪论、动态系统数学模型、模糊控制的数学基础、基本模糊控制器设计与仿真、自适应模糊控制器设计与仿真、神经网络模型辨识基本原理、时滞系统神经网络多步预测模糊控制方法、单片机模糊控制器硬件系统设计方法、单片机模糊控制器软件系统设计方法、暖通空调系统模糊控制仿真与试验、粮食干燥过程模糊一神经网络控制仿真与工程应用。其中，“动态系统数学模型”一章主要考虑模糊一神经网络控制仿真对动态数学模型的需求而选编的。本书特点是文献综述量大，体现了模糊一神经网络控制理论、控制技术和应用实践三者的有机结合。本书适合于高等学校过程和设备控制领域的高年级本科生、研究生、教师和科研人员阅读，特别适合于非自动控制类研究生、教师和科研人员阅读，也可以作为非自动控制类专业研究生的教材或参考书。

本书是一本畅销的人工智能教材，它彻底和全面地阐述了人工智能的基础理论，有效结合了求解智能问题的数据结构以及实现的算法，把人工智能的应用程序应用于实际环境中，并从社会和哲学角度出发对人工智能进行了独特的讨论。新版中增加了“智能主体”的问题解决方法、强化学习、贝叶斯推理技术等最新的内容。？？本书是高等院校计算机教学中最理想的人工智能教材；同时，它也是人工智能领域的研究者或者那些想了解和应用当前人工智能技术的从业者的一本宝贵的专业参考著作。人工智能（AI）最开始的动机是想创造不仅能够独立思考，而且可能超越人类的机器：计算的最高级目标。在过去的很多年里，人工智能在探索智能机制的同时，在更广泛的实际领域取得了应用，人工智能使用不同的策略解决了很多在应用计算机技术时出现的复杂的实际问题、众所周知，智能本身是非常复杂的，难以用单一的理论来描述，因此，产生了一系列的理论从不同的抽象层次刻画这个主题。在最低层次，神经网络、遗传算法以及其他形式的理论可辅助理解适应性原理、感知机制以及与物理世界的交互机制。在更加抽象的层次，专家系统的设计、智能主体、随机模型以及自然语言理解程序反映了知识在智能中的角色和创建、传递、保持知识的社会过程、更深一层，逻辑学家提出了演绎、反绎、归纳、真值维护以及其他的推理模型和方式。在最新的第4版中，GeorgeF．Luger阐述复杂问题求解结构和策略的所有这些层次的理论，同时，他还指出智能研究本身的令人兴奋之处，并演示怎样使用不同的软件工具和技术去解决计算机科学家面临的复杂问题。本书特点●彻底和全面阐述人工智能理论的方方面面●将求解智能问题所需的理论基础与实际实现所需的数据结构和算法相结合●兼顾了LISP和PROLOG语言●把人工智能的应用程序应用于实际环境中●对人工智能中社会和哲学问题的独特讨论第4版的更新内容？？第4版的更新内容●加入了更加“基于智能主体”的问题解决方法●增加了强化学习的新资料●改善了基于贝叶斯推理技术这一章，加入了信念网络●来自NASA空间项目的基于模型的推理和规划实例●自然语言理解的新内容●从哲学、心理学以及神经生理学角度对人工智能努力所做的评价本书是经典的人工智能教材，适合一到两个学期使用，被宾夕法尼亚大学、密歇根大学、加州理工大学等众多高校选用。同时．本书也是人工智能领域的研究者或者想了解和应用当前人工智能技术的专业人员的优秀参考书。