本书基于e.DO教育机器人，从机器人应用过程中需要掌握的技能出发，由浅入深，循序渐进地介绍了人工智能与机器人技术应用的初级知识；从机器人的概念和分类切入，配合丰富的实物图片，系统地介绍了智能机器人拆装、连接与初始化、软件认知、操作、编程基础、图形化编程，以及扩展插件应用等内容；基于具体实例，讲解了e.DO教育机器人的使用、操作有一个全新的认识。 本书图文并茂、通俗易懂，具有很强的实用性和可操作性，既可作为高等院校和中高职院校智能机器人相关专业教材，又可作为智能机器人培训机构用书，同时可供相关行业的技术人员参考。

本书是在“2018年福建省教育厅关于开展福建省高校创新创业课程校本教材课题研究项目”指导和资助下完成的。在研究虚拟现实及其应用技术的基础上，以虚拟现实技术为支撑，引导大学生进行创新创业，这样的创新创业更具有针对性和可操作性。本书内容主要包括虚拟现实引领创新思维变革，虚拟现实技术应用的创新点和创意设计，虚拟现实带来的创新创业新形势，虚拟现实创新创业实践，虚拟现实创新创业大赛及企业孵化，虚拟现实训练体验案例。　把虚拟现实的技术和应用与创新创业相结合，有利于培养学生创新创业意识和实践能力。在指导创新创业的同时，也学习了虚拟现实的技术，紧跟信息技术发展的步伐。本书适合作为普通高等学校创新创业课程及虚拟现实技术的课程教材。

《机器学习与人工智能》涵盖了与人工智能相关的机器学习核心方法，包括深度卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、蒙特卡罗树搜索、强化学习。《机器学习与人工智能》也包括一些应用非常广泛的机器学习方法，例如，支持向量机、决策树和随机森林、隐马尔可夫模型、聚类与自组织映射。《机器学习与人工智能》还包含一些重要的大数据分析方法，如主成分分析、回归分析等。

本书全面深入地介绍了移动机器人和臂式机器人的系统组成以及建模与仿真的基本原理，重点突出Adams和MATLAB软件在动力学仿真和数值计算上的优势，展示机器人机械系统和控制系统建模与仿真的详细过程。本书内容翔实、实例丰富、深入浅出，可作为高等院校机器人工程、机械电子工程和机械设计制造及自动化等专业高年级本科生的教材和研究生相关课程的理论科研参考书，也可作为相关工程技术人员的理论指导手册。

智能制造作为基于新一代信息技术，贯穿设计、生产、管理、服务等制造活动各个环节，是具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的集合。随着科学技术的飞速发展，先进制造技术正在向信息化、自动化、智能化方向发展，智能制造技术已成为世界制造业发展的趋势，世界上的主要工业国家正在大力推广和应用。发展智能制造既符合我国制造业发展的内在要求，也是重塑我国制造业新优势，实现工业转型升级的必然选择。 机器人是先进制造业的重要支撑装备，也是未来智能制造业的关键切入点。工业机器人作为机器人家族中的重要一员，是目前技术*成熟、应用*广泛的一类机器人。工业机器人的研发和产业化应用是衡量科技创新和高端制造发展水平的重要标志。发达国家已经把工业机器人产业发展作为抢占未来制造业市场、提升竞争力的重要途径。汽车、电器、工程机械等众多行业大量地使用工业机器人自动化生产线，在保证产品质量的同时，改善了工作环境，提高了社会生产效率，有力地推动了企业和社会生产力发展。 当前，随着我国劳动力成本的上涨，人口红利逐渐消失，生产方式向柔性、智能、精细转变，构建新型智能制造体系迫在眉睫，因此对工业机器人的需求呈现大幅度增长。大力发展工业机器人产业，对于打造我国制造业新优势，推动工业转型升级，加快制造强国建设，改善人民生活水平具有深远意义。《中国制造2025》将机器人产业作为重点发展领域，机器人产业已经上升到国家战略层面。 在传统制造业转型升级的关键阶段，越来越多的企业将面临“设备易得、人才难求”的尴尬局面，所以，实现智能制造，人才培养要先行。《制造业人才发展规划指南》指出，要面向制造业十大重点领域大力培养技术技能紧缺人才，加强职业技能培训教学资源建设和基础平台建设。针对这一现状，为了更好地推广智能制造与工业机器人技术的应用，亟需编写一本系统全面的智能制造与工业机器人应用技术入门教材。 本书主要介绍了智能制造技术的基本知识，围绕智能工厂、智能生产、智能物流和智能服务这四个方面介绍了智能制造的内涵。此外，本书还介绍了智能制造关键技术、工业机器人基本知识及在智能制造领域的应用，并介绍了工业机器人的视觉技术及应用、智能移动机器人和工业机器人虚拟仿真技术等与智能制造密切相关的知识。本书依据初学者的学习需要科学地设置知识点，倡导实用性教学，有助于激发学习兴趣，提高教学效率，便于初学者在短时间内全面、系统地了解智能制造和工业机器人的基本知识。 本书图文并茂，通俗易懂，实用性强，既可作为高职高专智能制造、机电一体化、电气自动化及机器人技术等相关专业的教材，也可供相关行业的技术人员参考使用。为了提高教学效果，在教学方法上，建议采用启发式教学、开放性学习，重视小组讨论；在学习过程中，建议结合本书配套的教学辅助资源，如教学课件、视频素材、教学参考与拓展资料等。 本书由哈工海渡机器人学院的张明文和王璐欢主编。在本书的编写过程中，得到了哈工大机器人集团有关领导、工程技术人员，以及哈尔滨工业大学相关教师的鼎力支持与帮助，在此表示衷心的感谢！

《智慧城市大数据与人工智能》介绍智慧城市的需求、方法论和总体规划，智慧城市大数据的开发与技术应用。除了介绍数据与信息、数据挖掘、数据可视化、人工智能、深度学习、神经网络与人工智能相关的基础知识外，重点是人工智能与智慧城市和大数据“三位一体”的深度融合应用。最后通过“城市智慧大脑”案例的实践和应用，将智慧城市、大数据、人工智能深度融合应用落实到具体的、可实施的、可实现的智慧城市系统工程项目当中去。

多标记学习指一个样本可能对应多个语义标记的学习框架，在文本分类、基因功能分类、图像识别等领域广泛存在。多标记学习因其问题的复杂性及广泛的应用背景，得到了越来越多的重视与研究。多标记学习的研究主要围绕降低特征空间或标记空间的复杂性，提高多标记学习算法的精度而展开。《多标记学习：理论、方法与应用》主要介绍多标记分类、多标记特征降维、标记关系分析及多标记决策知识获取的理论、模型和方法，并力求展现多标记学习领域的新研究成果。

《智能机器人控制系统设计教程——多旋翼无人机系统》是根据自动化专业工程教育专业认证、新工科建设等需求而编写的，旨在提高学生在机器人控制系统设计方面的能力，进而培养学生解决复杂工程问题的能力。《智能机器人控制系统设计教程——多旋翼无人机系统》以多旋翼飞行器为对象，《智能机器人控制系统设计教程——多旋翼无人机系统》分为3部分，共13章。其中，基础篇由第1～3章组成，主要讲解机器人控制系统涉及的数学基础及其基本要点。设计篇包括第4～9章，详细介绍多旋翼飞行器的运动学方程、动力系统建模、姿态测量、姿态估计、控制器设计与稳定控制。实践篇为第10～13章，以Pixhawk飞控系统为例，从控制器硬件系统设计、软件设计、仿真与实验四方面进行详细的阐述，使读者能够快速地掌握多旋翼飞行器控制系统的开发思路、设计步骤及解决方案等。

群智感知作为一种新型的数据收集方式，在大数据领域受到了许多关注。但是作为群智感知的根本问题，即如何保障在群智感知场景下数据收集的数量和质量，仍然需要研究。本书从群智感知的研究背景出发，系统地讲述了如何保障在群智感知场景下数据收集的数量和质量的方法，并立足实际，用真实数据集验证所提出方法的优越性。此外，本书还根据群智感知系统的现状介绍了其下一步的研究内容，希望对读者有所启发。

《从物联网到人工智能》运用西方在基础教育阶段普遍采用的基于项目学习（project based learning）的方法，通过实践和精彩的项目来掌握这些技术的精髓，摆脱了大量纯粹的理论、公式、算法和代码的教学，潜移默化地将现代技术传授给学生。本系列教材分为上下两册：上册着重于基础知识的介绍以及运用我们设计的学习组件和私有云让读者深入学习、掌握物联网的应用。下册结合我们研发的人工智能教育平台让读者掌握和运用人工智能的基础技术。