《跨库语音情感识别技术研究》主要从两大方面对跨数据库的语音情感识别技术进行了研究：（1）从识别模型本身的角度出发，提出和改进一些方法来适应多数据库来源引起的样本空间失衡问题，进而提高SER系统的鲁棒性；（2）从特征的角度考虑，寻找新的特征类型来补充原有的特征空间，并将现有的特征进行优选和融合，提升它们在跨数据库任务中的有效性。

《深度学习与人体姿态动作识别》主要阐述了深度学习下人体姿态动作识别的相关技术和方法。全书共六章，章介绍了深度学习的发展历史；第二章介绍了各种相对深度学习来说属于传统浅层模型技术的原理和方法；第三章介绍了深度人体姿态动作识别相关的数据集；第四章介绍了传统人体姿态动作识别的相关技术和方法；第五章介绍了深度人体姿态动作识别的相关思路、原理和方法；第六章阐述了一些典型的深度人体姿态动作识别的技术方案。《深度学习与人体姿态动作识别》主要供图像处理与模式识别、计算机科学与技术、信息与通信工程等学科领域的研究人员、研究生以及工程技术人员参考使用。

机 械 工 业 出 版 社本书详细地介绍了机器人的特点、机器人的运动学和动力学知识、机器人的控制、机器人常用的传感器、机器人视觉、机器人关节轨迹的生成、机器人编程方法、机器人焊接应用等内容。本书内容精练，由浅入深。书中的公式只有小部分是需要读者理解记忆的，这在机器人运动学和动力学部分尤为明显。在控制部分，介绍了以机器人关节为对象建立控制模型的方法，这是当前的主流技术。在机器人轨迹规划部分，则以路径轨迹的产生为主，介绍了轨迹产生的方法。本书可作为普通高等院校机械、自动化、人工智能等相关专业的教材，也适合从事机器人学研究、开发和应用的科技人士学习参考。本书配有免费电子课件，选用本书作教材的老师可以登录wwwcmpeducom下载课件，或发邮件到jinacmp@163com索取。

本书全面介绍了用户体验（UX）设计在虚拟现实（VR）中运用的要素和原则，归纳总结了虚拟现实用户体验设计的具体流程和主要方法，分享了现阶段理论与实践的探索成果。全书共7章，第1章简要讲述了虚拟现实设计与技术相碰撞所产生的变迁和发展，第2～3章分别阐述了虚拟现实的用户体验要素和人机工程学特性。第4～6章详细论述了虚拟现实用户体验的设计规划、模型设计和交互设计等内容。第7章介绍了较为典型的设计案例和对实际操作的解读。本书的目标读者主要为用户体验设计师、工业设计师、用户研究员、产品经理、产品开发人员等；也适用于工业设计、产品设计和交互设计专业的师生作为专业课程教材，以及虚拟现实行业相关从业人员和对虚拟现实技术感兴趣的读者作为参考书。

《面向智能任务的专家遴选与推荐研究》对智能任务的专家遴选与推荐问题进行了较为深入、全面的研究，重点对专家兴趣建模、面向主题覆盖度评审专家推荐模型、融合专业度和兴趣趋势因素的评审专家推荐、基于利益冲突和回避原则的评审专家分配、融合主题重要性的评审组长及评审组员推荐模型等问题进行了研究。给出了多个不同问题场景下的专家推荐模型和算法，并通过大规模实验，利用多种指标说明了不同模型的可靠性。

本书着眼于处理时间序列数据的深度学习算法，通过基于Python 语言的库TensorFlow 和Keras来学习神经网络、深度学习的理论和实现。全书共六章，前两章讲解了学习神经网络所需的数学知识和Python 基础知识；中间两章讲解了神经网络的基本算法以及深度学习的基础知识和应用；最后两章详细介绍了专门用于处理时间序列数据的循环神经网络（RNN）。

不知不觉，人工智能已经走入我们的生活，尤其是图像识别、文本识别、语音识别、自然语言等技术。这些应用的核心技术就是深度学习，也正是本书的核心内容。 本书以TensorFlow为核心，分为3篇，共计15章节。第1篇是基础篇（第1~5章），主要介绍什么是深度学习、深度学习的本质是什么、深度学习所使用的教材和方法，以及深度学习在图像识别（MNIST）领域的应用。第2篇是发展演变篇（第6~14章），主要介绍在图像识别领域深度学习技术的发展与演变。主要是以ImageNet挑战赛为线索、以ImageNet挑战赛中的冠军模型为主干，介绍了卷积神经网络的发展历程、遇到的主要挑战、思路和对策，以及各种冠军模型的模型架构与模型训练。第3篇是前沿篇（第15章），介绍了生成对抗神经网络（GAN），它是一种能够自动生成图像的神经网络，这是与之前介绍的各种用于图像识别的卷积神经网络zui显著的区别。 本书讲解细致、深入浅出，即使没有机器学习的基础，也能快速学会，同时适合任何对深度学习技术或人工智能相关领域感兴趣的从业人员学习使用。

《脑科学应用技术》主要介绍脑科学技术在生活中的应用，通过对人体各主要神经元集群生物电信号的研究，构建人脑脑网络模型，进而对人脑疲劳检测、脑机接口等研究进行深人探讨，进一步揭示脑科学的奥秘，主要分为脑科学在驾驶疲劳领域的研究和脑科学在脑电服务机器人领域的研究。《脑科学应用技术》共6章，主要包括以下内容：脑科学研究内容，基于复杂脑网络的驾驶疲劳检测理论分析，高速公路驾车环境下长途客车驾驶疲劳检测分析，出租车驾驶员不同休息方式下驾驶疲劳缓解研究，基于经皮穴位电刺激的驾驶疲劳缓解方法研究，以及脑电服务机器人研究。

《智能控制原理与应用（第3版）》介绍智能控制的基本原理及其应用，着重介绍各种智能控制系统的基本概念、工作原理、技术方法与应用。全书共10章，涉及递阶控制、专家控制、模糊控制、神经控制、学习控制、分布式控制、进化控制、网络控制以及复合智能控制系统的控制机理、类型结构、设计方法和应用示例等，反映国内外智能控制研究和应用的新进展。与第2版相比，许多内容得到更新。全书系统全面、内容新颖、编排合理、可读性强，是一部高水平的智能控制教材。《智能控制原理与应用（第3版）》可作为高等院校自动化、电气工程与自动化、智能科学与技术、测控工程、机电工程、机器人、电子工程等专业本科生智能控制类课程教材，也可作为硕士和博士学位智能控制、智能系统等课程的教材与教学参考书，还可供从事智能控制和智能系统研究、设计、应用的科技工作者阅读与参考。

本书主要从应用的角度讲述人工智能、大数据、云计算相关技术，让读者从应用场景了解人工智能以及该应用场景下的核心技术。书中设计了简单而实用的体验环节，让读者去观察这些智能应用，通过观察增强对人工智能的了解；配备了操作类视频指导资源等，方便读者更直观地学习人工智能知识。 全书共9章，内容分别为人工智能发展史，人工智能主要研究方向，智能识别，无人驾驶，智能助理，虚拟、增强及介导现实，大数据技术与应用，云计算技术与应用，新一代人工智能的发展与思考。各章后附有参考文献。 本书是一本基础性强、可读性好、与生活贴近、易学易用、适合讲授和实训的人工智能教材，适用于电气信息类、机械类、电子信息科学类等高职高专、本科相关专业的学生，也可作为人工智能类、计算机类专业课程的先导学习教材。