本书结合智能制造的发展方向，将机器视觉的理论知识与生产实际相结合，通过典型案例详细讲解机器视觉的基础原理及其实现过程，并尝试解决智能制造装备智能化的相关问题。本书共12章，主要包括机器视觉概述、硬件构成、硬件选型、图像处理技术、缺陷检测技术、模式识别技术、尺寸测量技术、目标定位技术、机器视觉软件CKVisionBuilder基础及实战、机器视觉软件In-Sight基础及实战。本书图文并茂、由浅入深，特别适合机器视觉的初学者学习或参考，还可作为高等院校相关专业、企业相应岗位的培训教材。

集成学习方法是一类先进的机器学习方法，这类方法训练多个学习器并将它们结合起来解决一个问题，在实践中获得了巨大成功。 《集成学习：基础与算法》分为三部分。第一部分主要介绍集成学习的背景知识；第二部分主要介绍集成学习方法的核心知识，包括Boosting、Bagging、Random Forests 等经典算法，平均、投票和Stacking 等模型和方法、相关理论分析工作，以及多样性度量和增强方面的进展；第三部分介绍集成学习方法的进阶议题，包括集成修剪、聚类集成和集成学习方法在半监督学习、主动学习、代价敏感学习、类别不平衡学习及提升可理解性方面的进展。此外，本书还在每章的“拓展阅读”部分提供了相关的进阶内容。

《人工智能》是作者结合多年教学经验、精心撰写的一本有关人工智能研究领域的著作。全书涵盖了人工智能的发展、人工智能的技术基础，以及对人工智能的历史和现状进行了梳理，回顾了几十年来人工智能所取得的诸多成就，并对其未来进行了展望。《人工智能》适合作为高等院校人工智能相关专业的教材，也适用于对人工智能相关领域感兴趣的读者阅读和参考。

本书洞察人工智能时代语言服务行业的技术变革和技术热点，聚焦翻译技术的创新和发展，荟萃翻译技术研究学者的*新智慧和成果。全书分为三大部分，第一部分探究翻译技术本体研究，内容涵盖语言区块链技术、机器翻译译前编辑、译后编辑、人机交互翻译模型、计算机辅助翻译、术语与语料库构建、字幕翻译评测、技术写作本客体等；第二部分探讨翻译技术教学，关注AI技术赋能下翻译技术教学的变革与创新，内容涵盖教学模式、实验室建设、教学环境、教学内容、教学资源、教材建设等诸多方面。第三部分凸显翻译技术实践创新，研究如何利用现代翻译技术解决多模态翻译活动中技术相关的问题，如编程技术在复杂笔译活动中的应用、语音识别和术语技术在口译活动中的综合应用以及网站与应用程序本地化技术的*佳实践等。本书兼具学术性、前沿性和创新性，宏观与微观相结合，理论与实践相统一，旨在拓展当前翻译研究视野，促进翻译学科的系统化理论构建，推动当前翻译实践和翻译教育的协同创新。本书可为外语、翻译学科和其他相关学科的师生、研究学者以及翻译与本地化从业者提供有益参考。

《复杂情感分析方法及其应用》主要介绍了机器学习的概念及分类、复杂情感分析的理论及基本处理方法：基于局部保持支持向量文本描述的复杂情感分析算法（如分类算法、聚类算法、回归算法）、文本处理及其处理方法、基于机器学习中学习方法、一致性分类方法等。《复杂情感分析方法及其应用》可供从事计算机、人工智能等专业的工程技术人员阅读，也可供大专院校有关师生参考。

无创式脑调制（noninvasive brain modulation，NBM）是一种采用电场或磁场调节神经系统活动的技术，已成为诊断、康复和治疗神经精神疾病的一个有效手段，同时也是研究脑生理、结构和功能的常用工具。《神经系统电场调节的理论与分析》以作者多年来相关研究工作为基础，结合NBM技术与神经计算领域的新发展撰写而成。内容深入浅出，在介绍电场神经调节效应和神经系统建模的基础上，从非线性动力学角度剖析了神经元的放电起始过程，系统阐述了电场对放电起始动态的影响规律，深入探讨了电场调制神经活动的生物物理机制。

《机器学习：基于OpenCV和Python的智能图像处理》利用Windows系统下的Anaconda搭建环境，并基于OpenCV框架和Python语言，详细阐述了智能化图像处理的实现方法。该书共12章，主要内容包括智能图像处理入门、Python基础、图像处理基础、图像几何变换、图像直方图处理、图像平滑滤波处理、图像阈值处理、图像形态学处理、图像分割处理、图像梯度及边缘检测、图像轮廓检测与拟合、人脸识别实现等，最后结合具体案例，使用Python语言和OpenCV库函数阐述图像处理技术。循序渐进，易学易懂：该书按照由浅入深、循序渐进的原则编写，并与大量实例相结合，使读者可以边学边练，从而提高学习的兴趣与效率。实例丰富，涉及面广：该书提供了丰富的OpenCV设计实例，内容涉及智能图像处理的多个领域。兼顾原理，注重实用：该书侧重于实际应用，精简理论，从理论与实践相结合的角度叙述智能图像处理技术，兼顾理论知识的同时，更注重具体实例的实现与应用。以上特点可帮助初学者快速入门，提高他们对图像处理技术的兴趣，并使他们在短时间内掌握智能图像处理技术的要点。

《文本机器学习》系统性地介绍了多个经典的和前沿的机器学习技术及其在文本域中的应用。首先，详细介绍了面向文本数据的预处理技术和经典的机器学习技术（如矩阵分解与主题建模、聚类与分类/回归等），并深入探讨了模型的原理和内在联系以及相应的性能评估；其次，详细介绍了结合异构数据的文本学习技术（如知识共享与迁移学习等），以及面向信息检索与排序的索引和评分等技术；末尾，详细介绍了一些文本应用相关的重要技术，包括序列建模与深度学习、文本摘要与信息提取、意见挖掘与情感分析、文本分割与事件检测等。本书从技术原理到实际应用，综合梳理了文本机器学习的多个技术，深入分析了模型的优缺点和内在联系，并在每章结束时提供了详细的参考资料、软件资源和习题。 《文本机器学习》不仅可以作为工具书供具有相关背景的专业人士使用，也可以作为教材帮助具有线性代数和概率论基础的初学者入门。

中国的AI产业在今天迎来了全面爆发。但不为外界所知的是，AI技术在很久以前已经在这片土地酝酿和积蓄力量。 从哈工大学子到百度CTO，王海峰的故事恰好见证了中国AI三十年的决然前进与不息生长。对于AI来说，王海峰是一名合格的翻译官：在学术界，他始终在探索语言与机器翻译的奥秘；在工业界，他作为百度AI的奠基人与推动者，将AI技术翻译给大众群体；在全球AI浪潮里，他将中国AI的话语翻译到了世界。 三次翻译，三十年旅程，王海峰的故事恰好可以覆盖各个领域，展现出中国AI从孤枝到盛放的全貌。从而帮助我们从亲历者的视角中，重新认识中国AI。

人工智能是当前科技界的热点，也是公众阅读的兴奋点。本书是丛书中的第四种，主要围绕人工智能技术立法进行法哲学思考。人工智能技术在局部超过人类智能带来一个重大的法哲学问题是，机器人的权利和责任到底如何界定。如果这个问题不能得到妥善解决，人工智能技术运用将遭遇严重瓶颈，本书内容涉及机器人作为权利主体的法理依据、机器人权利的实现方式、机器人责任的归属、机器人创作的知识产权、伴侣机器人的人格权，以及二元法制的利弊分析等。