共融机器人是能够与作业环境、人和其他机器人自然交互、自主适应复杂动态环境并协同作业的机器人。“敏锐体贴型”的自然交互是共融服务机器人的研究热点问题之一。当前迫切需要共融机器人具备多模态交互信息的情感分析能力。本书针对多模态机器学习方法的情感分析领域，从多模态交互信息特征的学习表示出发，系统介绍了自然交互中的特征学习表示、特征融合和情感分类的方法，并进一步探讨了如何实现鲁棒的多模态情感分析法。 本书是共融机器人自然交互领域国内第一本系统介绍多模态交互信息情感分析的专业书籍，可为读者掌握共融机器人研究领域人机情感分析的关键技术和基础知识，为追踪该领域的发展前沿提供重要的学习和研究参考。

本书以“大众创业万众创新”为时代背景，结合当前高等院校创新实践课程，总结基于鸿蒙的开源应用程序的开发方法，并给出系统开发鸿蒙应用程序的实际案例。其主要内容包括四个方面：鸿蒙开源系统简介，鸿蒙应用开发环境基础，为开源鸿蒙开发提供基本的知识和方法，主要总结开源鸿蒙的发展和特点等；鸿蒙应用开发的基本方法，包括Ability框架开发，鸿蒙应用开发入门程序设计；Jave UI开发，包括UI框架概述、组件与布局开发 和常用组件开发，从功能、使用方法和实例程序等方面介绍其使用方法；方舟开发框架（ArkUI），基于JS扩展的类Web开发范式和基于TS扩展的声明式开发范式；综合应用案例的开发，包括系统架构、系统流程、开发环境、开发工具、开发语言、开发实现、测试应用。本书内容由浅入深、先基础后实践，基础知识与实践案例相结合，以供不同层次的人员需求；同时，本书附有实际项目的应用实现代码，供读者自我学习和自我提高使用。

本书介绍了软件测试的基本概念、原理、基本方法及测试过程等内容，包括软件测试技术概述、静态测试、黑盒测试、白盒测试、集成测试、系统测试、测试报告管理、智能软件测试以及单元测试框架Junit、压力测试工具Jmeter的使用方法，同时还介绍了软件测试与质量保证等内容。 本书为软件测试的基础教材，旨在让学生能够熟练地对实际软件进行有效测试，为后续核心课程的学习积累知识，培养学生专业技能，满足软件开发、软件测试、软件质量保障等技能要求。 本书适合作为高等院校计算机相关专业学生的教材，也可作为软件测试及软件开发人员的参考书。

本书主要从技术原理和技术应用两方面讲述人工智能技术。全书共12章，内容涵盖人工智能概述、人工智能软硬件、人工智能与数据、计算机视觉、语音识别、自然语言理解、知识推理、经典机器学习、深度学习与强化学习、自动驾驶、智能问答及人工智能伦理等。 本书不仅可作为高等院校智能科学与技术、计算机科学、电子科学与技术、控制科学与工程等专业的低年级本科生或专科生的教材，同时也可作为人文社科类各专业本科生的通识课程教材，还可为对人工智能技术及其应用感兴趣的工程技术人员提供参考。

本书以Altium Designer 22为基础，兼容Altium Designer 09、17、19等版本，通过大量的实战演示，总结了项目设计过程中设计者可能遇到的软件使用的难点与重点，详细讲解了多达400个问题的解决方法及软件操作技巧，以便为工程师提供PCB设计一站式解决方案。该软件利用Windows平台的优势，具有更好的稳定性、增强的图形功能及超强的用户界面，设计者可以选择**的软件设计方法，实现更高效率的工作。 本书适合作为从事电子、电气、自动化设计工作的工程师的学习和参考用书，也可作为高校相关专业本科生和研究生的参考用书。

本书以Python的安装、语句、数据类型和图像相关计算模块以及图像及其属性知识为基础，重点阐述Python图像处理中的空间滤波器、图像增强、仿射变换、傅里叶变换、图像分割、形态学操作、图像测量等主题技术和相关的深度学习中的神经网络和卷积神经网络，同时还介绍图像采集设备及其构成与成像原理，包括X射线和计算机断层扫描、磁共振成像、光学显微镜和电子显微镜。 全书共分3部分： 第1部分（第1～3章）为Python计算与图像介绍，着重介绍Python语言与图像本身，包括数据类型和图像属性； 第2部分（第4～12章）为Python图像处理，着重讨论基于Python的各种图像处理技术的软件包和函数的示例应用； 第3部分（第13～16章）为Python图像采集，基于不同的成像原理介绍各类成像设备的构成。全书提供了大量应用实例，每章后均附有总结与习题。 本书适合作为高等院校计算机、软件工程和数学等相关专业的高年级本科生、研究生的教材，同时可供对Python比较熟悉并且对计算机视觉有所了解的开发人员和研究人员参考。

当前，有很多关于人工智能（AI），并和人类生产、生活关系紧密的议题被广泛讨论，包括“如何避免大数据时代个人隐私形同虚设”“代码是否具有道德”等。这些现实议题背后，是两个根本问题：何为“AI伦理”？何为“AI治理”？ 本书汇聚众多专家的观点，对这两个根本问题进行了深入探讨，涉及人工智能、计算机、法律、社会学等多个领域，覆盖社会和个人、生产和生活的诸多方面。　本书是根据未来论坛“AI伦理与治理”系列研讨会的成果总结、整理而来，分为AI向善的理论与实践、AI的公平性、AI与风险治理、AI决策的可靠性和可解释性、用户数据隐私、包容性的AI这6个专题方向。每个专题方向均汇集了各领域中一线专家经充分思辨讨论后形成的观点。　本书适合人工智能领域学者、工程师、管理者、创业人员和相关专业学生，法律、社会学等领域的专业人士，以及政府相关部门人员阅读。

语言智能正在快速发展。周建设教授主编的《语言智能研究（第1卷）》，不仅用大量材料报告了这一领域快速发展的现况，还尽量呈现相关方面的发展趋势。细读此书，可明现状，可测未来。“消极性”读者，只是被动地获取书中知识，而“积极性”读者，通过阅读能够创造新知，比如对语言智能有更深入理解，比如在本专业、本岗位积极利用语言智能成果，甚至是帮助人工智能的发展。

本书将带领读者一起主动拥抱机器学习，快乐翻越高等数学、算法分析、工程实践这三座大山。根据会用即可者、想深入学习者、想成为专家者这三类读者的学习动机和阅读需求，全书一共用19章来讲解机器学习的各种模型，主要包括机器学习中基础和关键的线性回归、逻辑回归、决策树、贝叶斯、支持向量机、KNN等。全书具有语言表达轻快、模型讲解细致、图表配备众多三点特色。 本书可供计算机、人工智能、大数据等专业的大学生、研究生阅读，也可供需要用到机器学习技术的广大工程技术人员、研究人员作为参考。

本书是新一代人工智能系列教材之一。金融科技经历了金融电子化阶段、互联网金融阶段，进入了金融智能阶段。本书从金融智能的理论、应用和监管三个视角出发，围绕金融智能的理论，结合金融智能应用场景，介绍了人工智能、大数据等新兴技术所引起的金融业的解构与重构。本书共分5篇14章，主要内容包括金融智能概论、金融大数据概览、金融大数据管理、金融智能建模基础、推荐系统、知识图谱、金融智能客服、金融智能风控、金融智能营销、智能投顾、传统金融的智能化、合规科技、监管科技以及实验要求和实验指南。本书内容丰富、系统全面、实践性强，为读者学习金融智能提供了广泛的视角。 本书可作为高等学校人工智能、金融科技等专业高年级本科生和研究生相关课程教材，也可作为金融从业人员学习金融智能知识的参考读物。