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。当前迫切需要机器人与人具有交互对话意图的理解能力。《面向共融机器人的自然交互：人机对话意图理解》立足基于深度学习方法的人机理解领域，从人机对话意图理解出发，系统介绍了人机对话中的意图识别、未知意图检测和新意图发现的方法。《面向共融机器人的自然交互：人机对话意图理解》是国内共融机器人自然交互领域一本系统介绍交互对话意图分析的专业书籍，可为读者提供共融机器人研究领域人机对话意图分析的关键技术和基础知识，追踪该领域的发展前沿提供重要的学习和研究参考。

《PyTorch开发入门：深度学习模型的构建与程序实现》以PyTorch为主要内容，介绍了其安装和实际应用，共7章。其中，第1章介绍了PyTorch的包结构；第2章介绍了线性模型，并通过PyTorch的实际使用来实现线性回归模型和逻辑回归模型；第3章介绍了神经网络，实际使用PyTorch创建一个多层感知器（Perceptron）；第4章介绍了通过卷积神经网络（CNN）进行的图像处理，通过PyTorch实际进行CNN的图像分类，低分辨率图像到高分辨率的转换，使用深度卷积生成对抗网络（DCGAN）进行新的图像生成以及迁移学习；第5章介绍了通过循环神经网络（RNN）进行的自然语言处理，通过PyTorch实际进行文本的分类和文本的生成以及基于编码器-解码器模型的机器翻译；第6章介绍了矩阵分解以及推荐系统的神经网络构建；第7章介绍了PyTorch模型的应用程序嵌入，WebAPI的实际创建，Docker的打包发布，以及基于*新开放神经网络交换（ONNX）标准的模型移植。

本书以耳熟能详的人物——哪吒作为主线介绍人工智能中的自然语言处理、计算机视觉、音视频处理、图像处理等基础知识，并通过大量生活中的典型案例，帮助读者了解如何利用人工智能解决生活中的实际问题。

人工智能时代已经来临，航空航天作为****早的信息科技产业应用技术领域之一，迫切需要开设人工智能技术及其在航空航天领域应用的课程，为人工智能在航空航天领域人才的培养、学科的发展提供条件。本书重点介绍了人工智能是什么、人工智能在航空航天领域能做什么，选取线性回归、逻辑回归、神经网络、聚类、降维、异常检测、深度学习、强化学习，结合人工智能在航空航天领域应用的案例解释人工智能的应用，以点带面，传授人工智能的基本知识、人工智能的算法理论及其应用方式。本书适用于航空航天、机械专业本科生和研究生的专业学习，也可供有关科研人员参考。

本书由来自日本的三位机器人专家撰写，主要讲解仿人机器人的分析、设计和控制中使用的模型。首先介绍仿人机器人领域的发展历史，总结当前的先进成果。接下来介绍运动学、静力学和动力学相关的理论基础，并对双足平衡控制方法进行了综述。然后讨论多指手机器人、双臂机器人和多机器人系统的协作物体操作的模型和控制算法。之后介绍仿人机器人的运动生成和控制，以及这些技术的应用。后介绍仿真环境，并提供使用基于MATLAB的模拟器进行动力学仿真的详细步骤。本书要求读者具备一定的背景知识，适合进阶阶段的研究人员阅读。

这是一本写给青少年看的人工智能科普图书，目的是帮助小读者启蒙科学素养，开阔科学视野，培养科学思维，锻炼动手能力，让他们了解人工智能的过去、现在和未来，从而更好地融入人工智能时代。通过阅读本书，小读者不仅可以了解到“人工智能的工作方式”，还能一睹很多人工智能发展的过程和细节：科学家如何提出问题并想到绝妙的点子；技术如何从第一代逐渐演变到第 N 代；遭遇失败时科学家如何克服困难；等等。所有这些都旨在激发小读者的好奇心，帮助他们体会科学研究应具备的精神。延续“写给青少年的人工智能”系列图书的风格，本书仍然用了大量形象的比喻，以贴近生活的案例作类比，把书中的抽象概念和难点以诙谐幽默的手绘插画形式诠释出来，力求让小读者读得懂、喜欢读。 本书从“模拟人类的思考方式”“模拟大脑的工作原理”和“模拟生物对环境的反应”这 3 个方向出发，代入科学家的研究思路，讲述了人工智能的三大主要流派“逻辑主义”“联结主义”和“行为主义”、人工智能发展过程中的重大事件、三种人工智能流派的核心思路以及相关科学家及其发明创造的故事，堪称人工智能的“历史放映机”。

本书全面介绍可解释人工智能的基础知识、理论方法和行业应用。全书分为三部分，共11 章。第一部分包括第1章，揭示基于数据驱动的人工智能系统决策机制，提出一种基于人机沟通交互场景的可解释人工智能范式。第二部分为第2～5 章，介绍各种可解释人工智能技术方法，包括贝叶斯方法、基于因果启发的稳定学习和反事实推理、基于与或图模型的人机协作解释、对深度神经网络的解释。第三部分为第6～10 章，分别介绍可解释人工智能在生物医疗、金融、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等领域的应用案例，详细说明可解释性在司法、城市管理、安防和制造等实际应用中发挥的积极作用。第11 章对全书进行总结，并论述可解释人工智能研究面临的挑战和未来发展趋势。此外，本书的附录给出可解释人工智能相关的开源资源、中英文术语对照及索引，方便读者进一步查阅。 本书既适合高等院校计算机和信息处理相关专业的高年级本科生和研究生，以及人工智能领域的研究员和学者阅读；也适合关注人工智能应用及其社会影响力的政策制定者、法律工作者、社会科学研究人士等阅读。

宇宙万象，时时刻刻，变幻莫测。 物理世界、生物世界、精神世界的不断变化，引发了世间万物关系与结构的重大变化，这是一个物理世界、生物世界、精神世界大集成的时代。 多主体双脑社会结构，是智能世界个体选择性与集体分层演化发展的必然历史结果。 双脑世界对人机共生秩序的思考，最终体现或落实在了对社会大脑控制下的物理世界、生物世界、精神世界大集成的全新共同体生态体系构建的探索上。 这是一种非现场经济意识，是一个跨越人脑的类心智探索意识，一种人机共生社会的“多元多级一元论”哲学意识，一次高新智能时代东西方哲学融合再发展的讨论意识。 生活在“双脑世界”的人们，将不断地建立起更为进步的共性标准，并提升这个共识。

这是一本具有高中数学知识就能读懂的机器学习图书，书中通过大量程序实例，将复杂的公式重新拆解，详细、清晰地解读了机器学习中常用的微积分知识，一步步带领读者进入机器学习的领域。

《Python深度强化学习入门：强化学习和深度学习的搜索与控制》共7章。第1章介绍了机器学习的分类、强化学习的学习机制以及深度强化学习的概念；第2章通过强化学习的基本概念、马尔可夫决策过程和贝尔曼方程、贝尔曼方程的求解方法、无模型控制等介绍了强化学习的基本算法；第3章通过深度学习、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）介绍了强化学习中深度学习的特征提取方法；第4章通过行动价值函数的网络表示、策略函数的网络表示介绍了深度强化学习的实现；第5章通过策略梯度法的连续控制、学习算法和策略模型等，详细介绍了深度强化学习在连续控制问题中的应用及具体实现；第6章通过巡回推销员问题和魔方问题详细介绍了深度强化学习在组合优化中的应用及具体实现；第7章通过SeqGAN的文本生成和神经网络架构的搜索详细介绍了深度强化学习在时间序列数据生成的应用。在附录中还给出了Colaboratory和Docker等深度强化学习开发环境的构建。