本书是一部介绍机器人操作系统（机器人系统编程）的专业性读物。全书内容包括ROS基础知识，操作系统以及相关代码、模拟器安装，导航与路径规划，语音识别与合诚，机器人视觉系统与视觉组合，Dynamixel伺服机。 本书与第一版的不同之处是针对新的操作系统、新的软件升级版编写。

本书实例丰富、条理清晰、繁简得当、语言流畅、通俗易懂。全书共7章，主要内容包括虚拟现实概述、虚拟现实产品介绍、虚拟现实的关键技术、虚拟现实在各领域的应用、增强现实概述、混合现实概述和虚拟现实应用。 本书可作为各类职业院校虚拟现实应用技术及相关专业的教材，也可作为相关从业人员的自学参考书。

本书广泛吸取统计学、神经网络、数据挖掘、机器学习、人工智能、群智能计算等学科的先进思想和理论，将其应用到模式识别领域中；以一种新的体系，系统、全面地介绍模式识别的理论、方法及应用。全书分为14章，内容包括：模式识别概述，特征的选择与优化，模式相似性测度，基于概率统计的贝叶斯分类器设计，判别函数分类器设计，神经网络分类器设计（BP神经网络、径向基函数神经网络、自组织竞争神经网络、概率神经网络、对向传播神经网络、反馈型神经网络），决策树分类器设计，粗糙集分类器设计，聚类分析，模糊聚类分析，禁忌搜索算法聚类分析，遗传算法聚类分析，蚁群算法聚类分析，粒子群算法聚类分析。 本书内容新颖，实用性强，理论与实际应用密切结合，以手写数字识别为应用实例，介绍理论运用于实践的实现步骤及相应的Matlab代码，为广大研究工作者和工程技术人员对相关理论的应用提供借鉴。

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。

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。

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。

本书首先介绍人工智能机器人的定义、历史和体系结构，然后全面系统地阐述人工智能机器人在传感、感知、运动、规划、导航、学习、交互等方面的基础理论和关键技术。全书共分为五部分。第一部分共5章，定义了什么是智能机器人，介绍了人工智能机器人简史，并讨论了自动化与自治、软件体系结构和遥操作；第二部分共6章，针对机器人的反应（行为）层智能展开讨论，分别对应机器人行为、感知与行为、行为协调、运动学、传感器与感知，以及距离感知等方面的内容；第三部分共5章，详细讨论机器人的慎思层智能，包括慎思层的内涵、导航、路径和动作规划、定位、建图与探索，以及机器学习等内容；第四部分共2章，讨论机器人的交互层智能，包括多机器人系统和人-机器人交互；第五部分共2章，分别介绍自治系统的设计与评估方法，以及与机器人相关的伦理问题。

本书结合虚拟现实的*新理论，基于当今行业领先的Web VR 平台，给出丰富的案例分析，并提供详尽的项目解决方案，极具**性和实用性。全书共有九大专题，内容从虚拟现实的发展历程、基本特征到技术体系，逐步深入到各个技术体系的具体实现，以一个实际的案例由浅入深、从无到有地引导学生实现一个可以实际商用的作品；再通过两个行业的典型综合案例诠释虚拟现实商业模式及虚拟现实应用的广阔前景。本书的*大特色是“注重实战，以专业理论为基础；案例教学，以商业应用为方向”。针对虚拟现实课程对于实战操作的较高要求，全书以“理论知识点 + 实战项目”为形式来组织教学内容，非常适合教师进行理论和实验课的教学；同时，广大学生或者对虚拟现实行业感兴趣的创业者，通过学习本书可以快速地掌握具有商用价值的实用技能。