《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。

《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。

知识图谱是一种大规模语义网络，已经成为大数据时代知识工程的代表性进展。知识图谱技术是实现机器认知智能和推动各行业智能化发展的关键基础技术。知识图谱也成为大规模知识工程的代表性实践，其学科日益完善。 本书是一本系统介绍知识图谱概念、技术与实践的书籍。全书共五篇，由16章构成，力求涵盖知识图谱相关的基本概念与关键技术。“基础篇”介绍知识图谱的基本概念、内涵与外延、历史沿革、应用价值，以及相关的基础知识。“构建篇”重点介绍大规模高质量知识图谱的自动化构建技术，涵盖词汇挖掘、实体识别、关系抽取及概念图谱构建、百科图谱构建、众包构建与质量控制等专题。“管理篇”系统地阐述了知识图谱建模与存储、查询与检索，以及图数据管理系统。“应用篇”对于基于知识图谱的关键应用技术展开介绍，包括搜索与推荐、自然语言问答，以及基于知识图谱的自然语言理解。“实践篇”介绍知识图谱实践中的基本原则和有用实践，初步讨论了知识图谱实践中的开放性问题。 本书可作为高年级本科生、硕士生或者博士生的教材，也适合企业与行业智能化的从业人员阅读。

谷歌围棋人工智能AlphaGo与李世石的“人机大战”让人工智能成为人们关注的焦点。什么是人工智能？人工智能是如何工作的？人工智能对人们的生活有哪些影响？本书将带你找到这些问题的答案。本书共分为6章，第1章简要介绍人工智能的基础知识，第2章讲解神经网络的冲击，第3章叙述人工智能原理，第4章介绍认知系统和AI聊天系统，第5章介绍AI计算的技术，第6章介绍了实际应用中的人工智能。 本书适合对人工智能有兴趣的读者阅读。

本书的写作初衷是，从学者的角度，用一种通俗易懂的方式，把与基于深度学习的目标检测的相关论文中的理论和方法呈现给读者，同时针对作者在深度学习教学过程中遇到的难点，进行深入的分析和讲解。本书侧重对卷积神经网络的介绍，而深度学习的内容不止于此。所以，作者将深度学习分为有监督学习、无监督学习和强化学习三类，将图像分类、目标检测、语音识别、人脸识别、对抗生成网络和AlphaGo围棋等应用场景归入不同的类别，并分别对其原理进行了概括性的讲解。 本书适合有一定深度学习或目标检测学习基础的学生、研究者、从业者阅读。

当前，尽管人工智能的发展如火如荼，但是人工智能究竟星什么？从哪里来？又会到哪里去？这些问题依然没奋令人满意的回答。通过作者在剑桥大学访学期间的所闺所思，《追问人工智能 ： 从剑桥到北京》尝试去解开这些谜团。结束访学回到北京后，作者又对智能领域未来的关键问题，即人机融合智能和深度态势感知理论框架进行了较深入的思考和探讨。“从剑桥到北京”，实际上就是想用“剑”，剖析人工智能领域依然存在的不足和缺陷，用“桥“连接起东西方文明的思想和智慧，取长补短，相得益彰，去迎接人类更加美好的明天。

本书详细阐述不确定动态系统智能评判学习与控制的基础理论，核心方法与典型应用，包括数据驱动智能优化调节，事件驱动自适应控制设计，自学习鲁棒镇定与轨迹跟踪等，并涵盖关于自适应评判系统稳定性，收敛性，*优性以及鲁棒性的分析.针对连续时间系统，考虑一般不确定性和广义不确定性，全面探讨自学习鲁棒控制综合，并研究未知非仿射情形时的自适应优化设计.针对离散时间系统，提出不同类型的有效迭代算法，建立一系列具有未知动态的非线性智

人工智能作为新一代信息技术的标志，是信息技术发展和信息社会需求到达一定阶段的产物。本书内容涵盖了人工智能的起源、机器学习、神经网络、深度学习、专家系统、推荐系统、自然语言处理、智能图像处理、智能机器人。本书可供从事人工智能研究领域的工程技术人员和科研人员阅读。

报告文学。本书以广东为例，翔实展现了智能机器人的诞生、成长、壮大、繁衍，梳理了智能机器人的生产制造的过去和现状，应用的领域，对现实生活和生产的影响，同时展望了机器人的未来。在这人机互动的时代，机器人和人的关系已经被众多的人所关注，机器人已经开始介入我们的生活，人类如何适应智能机器人，这也是本书的一大亮点。