《机器人手册第2卷 机器人技术》共分3篇，详细介绍了机器人的传感与感知、操作与接口、移动式和分布式机器人技术。 传感与感知篇介绍用于生成机器人模型及外部环境的机器人的不同感觉形态和跨时空传感数据整合。包括力和触觉传感器、惯性传感器、全球定位系统和里程仪、声呐感测、距离传感器、三维视觉及识别、视觉伺服与视觉跟踪、多传感器数据融合。 操作与接口篇介绍了机器人与物体之间，机器人与人之间，机器人之间的交互。涵盖了面向操作任务的运动、接触环境的建模与作业、抓取、合作机械手、触觉学、遥操作机器人、网络遥操作机器人及人体机能增强型外骨骼。 移动式和分布式机器人篇介绍了轮式机器人运动控制、运动规划和避障、环境建模、同时定位与建图、基于行为的系统、分布式和单元式机器人、多机器人系统及网络机器人技术。

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本书由人工智能学科应用导入，涵盖人工智能全部前沿应用，从了解体验到应用创新、从原理认知到互动实践，希望通过此书能激发孩子的求知欲，打开孩子的未来视野。全书内容分为十四章，包括语音合成、语音识别、人脸识别、文字识别、语义翻译等人工智能基础内容。 适合中小学生及教师使用。

本书在理解算法如何工作和如何更好地调整模型之间架起一座桥梁。本书将帮助你掌握开发主要机器学习模型的技能，包括监督和无监督学习（其中包括线性/对率回归）、决策树、随机森林、梯度提升机（GBM）、神经网络、k均值聚类、主成分分析和推荐系统。你将通过应用于文本挖掘的CNN、RNN和Word2vec接触到*新的深度学习，并学习相关理论和案例研究，如情感分类、欺诈检测、推荐系统和图像识别等，以便获得工业中使用的绝大多数机器学习算法的*佳理论和实践。除了学习算法，你还将接触到在所有主要云服务提供商上运行的机器学习模型。本书适合从事AI行业的工程师，以及希望从事数据科学工作的IT人员阅读，并可以供数据科学家工作时参考使用。

《探秘机器人王国（第2版）》是一本以机器人学、人工智能知识为中内容的长篇科普小说。通过形象与连续的故事和插图，介绍了机器人的发展历史、基本结构与分类，涉及其在工矿业与农林业、空间与海洋探索、国防与安保、医疗卫生、家庭服务、文化娱乐、教育教学等方面的应用，介绍了“机器人化”智能制造工厂、未来宇宙开发和星际航行及其发展方向等。此外，还展望了其他一些新技术或潜在高新技术的未来应用。

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随着年龄的增长，生理机能的下降，如果不采取必要的措施，会导致高血压、心脏病等一些疾病的并发症。如果老年人能够进行生理评估，这些风险可以大大降低。近年来，由于预防对老年人的重要性，许多研究人员将注意力集中在对人体生理功能的评估上。我们写这本书是为了介绍我们认为是生理功能评估的关键技术，帮助读者更好地了解生理功能评估。

装配是产品设计的核心，对产品的生产效率、性能和成本有着重要的影响。可装配性是产品的一种固有特性，是产品设计的核心。本书从可装配性概念出发，介绍其影响因素及评价方法，梳理虚拟现实辅助可装配性设计的关键技术——虚拟现实辅助装配技术、人体运动捕捉技术和人机功效评价。针对产品装配中的手工装配，本书详细介绍虚拟现实辅助动态装配方法、无标记人体运动捕捉系统设计和多台Kinect人体骨骼数据融合与实验验证，虚拟环境多视角融合模型建模方法和基于全身运动捕捉数据的快速上肢评估实时评价方法。本书分别针对相关技术，开发相关软件进行验证。

本书通过扎实、详细的内容和清晰的结构，从算法理论、算法源码、实验结果等方面对深度学习算法进行分析和介绍。本书共三篇，第一篇主要介绍深度学习在计算机视觉方向的一些卷积神经网络，从基础骨干网络、轻量级 CNN、模型架构搜索 3 个方向展开，介绍计算机视觉方向的里程碑算法；第二篇主要介绍深度学习在自然语言处理方向的重要突破，包括基础序列模型和模型预训练；第三篇主要介绍深度学习在模型优化上的进展，包括模型优化方法。通过阅读本书，读者可以深入理解主流的深度学习基础算法，搭建起自己的知识体系，领会算法的本质，学习模型优化方法。无论是从事深度学习科研的教师及学生，还是从事算法落地实践的工作人员，都能从本书中获益。