《自动驾驶汽车决策与控制/自动驾驶技术系列丛书》书主要介绍无人驾驶汽车的决策与控制平台技术，让读者从基础开始，由浅入深地了解自动驾驶汽车的全局路径规划、自动驾驶汽车的车辆行为决策、车辆动作规划、自动驾驶车辆控制等知识点，并通过实际案例介绍如何应用自动驾驶汽车决策与规划。

实用性是本书的基本出发点，书中介绍了近年来在工业界被广泛应用的机器学习算法，这些算法经受了时间的考验，不但效果好而且使用方便。此外，本书也十分注重理论的深度和完整性，内容编排力求由浅入深、推理完整、前后连贯、自成体系，先讲统计学、矩阵、优化方法这些基础知识，再介绍线性模型、概率图模型、文本向量化算法、树模型和深度学习。与大多数机器学习图书不同，本书还介绍了算法周边的一些工程架构及实现原理，比如如何实时地收集训练样本和监控算法指标、参数服务器的架构设计、做A/B 测试的注意事项等。本书理论体系完整，公式推导清晰，可作为机器学习初学者的自学用书。读者无需深厚的专业知识， 本科毕业的理工科学生都能看懂。另外由于本书与工业实践结合得很紧密，所以也非常适合于从事算法相关工作的工程技术人员阅读。

区块链技术是一种全新的分布式基础架构和计算方式，《区块链共识算法原理及应用——以多标识网络体系管理系统为例》着重阐述区块链系统中的共识算法理论及其场景应用。《区块链共识算法原理及应用——以多标识网络体系管理系统为例》共分7章。第1章介绍区块链的发展过程和基本知识。第2～5章介绍传统分布式系统的一致性算法和典型区块链系统的共识机制，并详细介绍基于投票和信任的两种共识算法。第6章介绍融合区块链的拟态分布式安全存储系统。第7章介绍基于联盟链共识的共管共治多标识网络体系管理系统。

《PEVR虚拟现实编辑平台设计与实现精析》以浙江优创信息技术有限公司研发的 PEVR 编辑平台为例，详细介绍设计和实现一 款三维可视化虚拟现实工具的全部过程，具体从预备知识、三维资源管理、三维场景管理、 业务逻辑功能实现等四大方面对 PEVR 平台进行庖丁解牛，*终帮助读者全方位地掌握 VR 编辑平台的设计和实现流程。 本书适合 VR 游戏开发爱好者、VR 游戏研发人员、在校大学生以及对 VR 研发和设计感兴趣的读者。

《移动产品设计逻辑》关注以APP、微信小程序、Web网站为代表的移动时代的特有产品，从界面特征到产品背后的设计与运营逻辑，由表及里地引读者感悟和思考移动产品本身及其带来的互联网革命。按照产品设计与开发的线性流程来设计章节，把移动产品从需求驱动到用户画像，再到功能策划及UI、UE设计实现的思路与理念呈现出来。同时还介绍了Axure这款主流的原型设计工具，手把手地教读者使用Axure 8.0来制作和输出原型，既有理论与实践的相互呼应，又有作者多年来对互联网行业的观察和思考，希望对读者有所帮助。《移动产品设计逻辑》可作为新媒体专业的教材，也适合互联网公司从业人员和投身产品设计的职场新人参考阅读。

这本书来自于对于IEC WSB（国际电工委员会市场战略局）的白皮书《Artificialintelligence across industries》的翻译，并获得对方的授权。当前人工智能技术及应用发展迅猛，对于该领域的基础知识、发展需求、驱动因素、技术内涵，应用等方面市场尚缺少较为完整的介绍。因此本书的出版将进一步普吉人工智能技术应用及标准发展等知识和信息，满足相关从业人员科学技术研究和知识获取的需要。白皮书主要介绍了人工智能发展的必要性、人工智能近年来发展迅猛的推动因素，常见的人工智能技术，人工智能的应用部署，当前人工智能技术面对的挑战，人工智能标准建设情况以及最后的结论及建议。

《人工智能与游戏》是首本致力于解释人工智能（AI）技术如何被用于游戏内与游戏上的教材。在导论章节结束后，《人工智能与游戏》介绍了AI与游戏中的背景技术与关键技术，以及Al如何被用于玩游戏、被用于为游戏生成内容以及为玩家进行建模。《人工智能与游戏》适用于人工智能、游戏设计、人机交互和计算智能的本科和研究生课程，也适合工业界中的游戏开发人员和从业人员用于自学。《人工智能与游戏》作者开发了一个网站（http：//gameaibook.org），这个网站为《人工智能与游戏》所涉及的材料进行了补充，包括新的练习、讲义幻灯片和阅读材料。

《数据挖掘与机器学习：PMML建模（上）/人工智能开发丛书》结合实际例子详细介绍了数据挖掘和机器学习领域关联规则模型、朴素贝叶斯模型、贝叶斯网络模型、基线模型、聚类模型、通用回归模型、回归模型、高斯过程模型以及K近邻模型九种模型的表达方式及构建知识。读者好同时结合《PMML建模标准语言基础》一书进行学习，以便融会贯通，灵活运用，更好地把PMML语言应用到自己的项目实践中。《数据挖掘与机器学习：PMML建模（上）/人工智能开发丛书》的读者对象为从事数据挖掘、机器学习、人工智能系统开发的人员以及教师和学生，也可以作为大数据及机器学习爱好者的自学用书。

《人工智能基础 数学知识》基于流行的Python语言，通俗易懂地介绍了入门人工智能领域必需必会的数学知识，旨在让读者轻松掌握并学以致用。《人工智能基础 数学知识》分为线性代数、概率和优化等3篇，共21章，覆盖了人工智能领域中重要的数学知识点。本书写作风格通俗有趣，读者可在潜移默化中掌握这些数学知识以及相关的编程操作，并能从工程落地的角度深刻理解数学在其中的扮演角色和魅力。《人工智能基础 数学知识》适合希望投身于人工智能领域且想有一番作为的人员阅读，还适合对人工智能领域背后的逻辑感兴趣的人员阅读。本书还可作为各大高校人工智能专业的参考用书。

本书面向初学者，采用全彩图解+视频讲解的形式介绍了人工智能的基础知识及开发案例，从无代码到图形化编程到代码编程，循序渐进，让读者逐步掌握人工智能技术，体验人工智能带给自己的乐趣。 本书首先通过mDesigner+开源硬件的结合赋予创客作品以“智能”，接着介绍了与人工智能密切相关的深度学习及其所需要的编程语言、编程框架及编程环境等知识，进而结合不同的场景，详细讲解了人工智能在视觉、听觉、无人驾驶等不同领域的实际应用。 本书强调人工智能理念的实战应用，书中涉及的程序源代码均可直接下载使用，方便读者动手实践，注重想象力、创造力以及动手能力的提升。对于青少年创客、人工智能初学者来说，本书将是一本不错的入门读物。