本书融合了统计机器学习和数字信号处理方面的知识，详细描述了相关的数学基础和算法，以扎实的、逐步推进的方式引入并讲解概念，以便在实际的软件应用中实现这些想法和算法。对于我们面临的实际问题，书中提供了技术背景，解释了为什么某些方法（而不是其他方法）能够成为最佳实践；而对于新的问题，书中则提供了框架，教会你如何进行思考和寻求解决之道。 本书适合有信号处理背景，并且有意深入学习和应用机器学习的读者阅读。

本书采用基于配方的方法完成从数据收集、分析、建模、统计和监视以及部署的基本过程。本书提供来自智能家居，工业物联网和智能设备的真实数据集来训练和评估简单到复杂的模型，并使用经过训练的模型进行预测。本书还介绍了在实施机器学习和深度学习以及其他AI技术（例如自然语言处理、计算机视觉和用于构建智能IoT系统的强化学习）时面临的主要挑战。通过本书读者可以学习如何打包和部署端到端AI应用程序，以及如何将最佳实践解决方案应用于常见的IoT问题。

本书是人工智能和机器学习领域专家多年实践的结晶。它深入浅出地讲解了无代码人工智能开发平台实践，可以激发读者对人工智能的兴趣、学习人工智能知识、明确人工智能要素、掌握人工智能应用流程，并在学习和工作中不断拓展人工智能的应用领域，探索新的人工智能落地应用场景。本书首先介绍了人工智能和无代码人工智能平台EasyDL的基本用法，涉及图像智能分析、文本智能分析、语音智能分析、EasyDL OCR等；然后，重点阐释了人工智能模型调用、人工智能模型部署方面的内容；最后，分析人工智能在各个领域的应用案例并介绍相关的学科竞赛。 本书不仅可以作为高等院校各专业的人工智能通识教育教辅，而且可以作为计算机类、人工智能类专业低年级本科学生的入门教辅。此外，本书也可以作为人工智能比赛参赛人员及对人工智能感兴趣人员的参考书。

针对海量、动态、多维、异构的高分辨率卫星遥感观测数据，通过对高分辨压缩信息的获取（“感”），建立多尺度几何分析的建模（“知”），完成特征的学习和分析（“用”），从而提高对地观测系统的综合利用能力，这已成为遥感技术发展的必然趋势。全书共十五章，系统地论述了遥感脑的理论基础、感知与解译应用及遥感脑系统。第一至第四章主要介绍遥感技术和类脑启发的研究背景及意义，压缩感知基础、遥感成像机理与特性、深度神经网络的最新进展等；第五至第十二章主要介绍作者团队在遥感脑感知与解译两方面的具体相关应用成果；第十三至第十四章主要介绍作者团队研发的遥感脑系统；第十五章主要是展望和总结该领域的主要公开问题。以此抛砖引玉，希望本书能为读者呈现出遥感脑理论和应用等较为全面的脉络、趋势和图景。本书适应于涉及深度学习和图像处理类高年级本科生、研究生，以及广大科技工作者。

一个 AI 的自白，以第一人称视角，通俗易懂地讲述 AI 的来龙去脉，生动活泼地表达 AI 的技术原理。从历史到未来，跨越百年时空；从理论到实践，讲述案例操作；从技术到哲学，穿越多个维度；从语言到绘画，落地实战演习。ChatGPT 的诞生，引发了奇点降临，点亮了 AGI（通用人工智能），并涉及大模型、深度神经网络、Transformer、AIGC、涌现效应等一系列前沿概念。硅基物语，一《硅基物语.AI大爆炸：ChatGPT→AIGC→GPT-X→AGI进化→魔法时代→人类未来》读懂人工智能时代。

本书将推荐系统的理论基础与代码实践相结合，内容涵盖各类非个性化和个性化、经典及先进的推荐算法，以及工业界推荐系统的基本流程、步骤。本书可以作为各高校相关专业智能推荐系统课程教材，也可以作为技术人员的参考书籍。通过本书，读者可以掌握推荐系统的基本概念、评价指标，熟悉推荐系统在工业界应用的具体过程，既可以了解基于传统机器学习的推荐算法，也可以学习基于深度学习的前沿推荐算法，本书的最后一章带领读者熟悉推荐系统领域的关键问题和挑战。

人类意识与人工智能

本书从MATLAB仿真角度系统地介绍了滑模变结构控制的几种先进方法和应用技术，是作者多年来从事控制系统教学和科研工作的结晶，同时融入了国内外同行近年来所取得的新成果。 本书是在原有第三版基础上修改而成，并增加和修改了部分内容。全书共分十四章，包括欠驱动系统滑模控制、基于观测器和解耦算法的滑模控制、控制输入受限条件下的滑模控制、挠性系统和奇异摄动系统的滑模控制、机械手滑模控制、基于函数逼近的机械手滑模控制、基于干扰观测器的机械手滑模控制、柔性机械手滑模控制、飞行器滑模控制、基于轨迹规划的滑模控制、基于传感器和执行器容错的滑模控制、基于事件驱动的滑模控制、主辅电机的协调跟踪滑模控制和具有控制输入延迟的滑模控制。每种控制方法都通过MATLAB仿真程序进行了仿真分析。 本书各部分内容既相互联系又相互独立，读者可根据自己需要选择学习。本书适用于从事生产过程自动化、计算机应用、机械电子和电气自动化领域工作的工程技术人员阅读，也可作为大专院校工业自动化、自动控制、机械电子、自动化仪表、计算机应用等专业的教学参考书。

《Python分布式机器学习》本书详细阐述了与分布式机器学习相关的基本解决方案，主要包括拆分输入数据、参数服务器和All-Reduce、构建数据并行训练和服务管道、瓶颈和解决方案、拆分模型、管道输入和层拆分、实现模型并行训练和服务工作流程、实现更高的吞吐量和更低的延迟、数据并行和模型并行的混合、联合学习和边缘设备、弹性模型训练和服务、进一步加速的高级技术等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。本书适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书，也可作为相关开发人员的自学用书和参考手册。

现在的孩子们生长在智能信息时代，自小便接触、使用各种智能信息产品。在他们的世界里，各种智能信息产品似乎与生俱来就是生活中不可或缺的一部分内容。目前，人工智能相关课程正在逐渐纳入中小学课程体系。智能时代将会给人类的生活带来极大的便利，但是智能时代也会给人类带来很大的挑战。为了迎接未来，我们需要了解过去；也需要努力学习智能技术的相关知识，更好地为未来做准备。 本书适合小学高年级以上、初高中学生阅读学习，小学低年级的小朋友可以在家长的陪同下阅读。本书也适合作为普通读者的人工智能科普读物，适合所有对人工智能感兴趣的普通读者。