本书循序渐进地介绍了机器人的发展、核心功能，并通过一个服务机器人的例子介绍了机器人的完整开发过程。通过本书，读者可以在了解机器人工作原理的基础上，快速开发与实现一个有完整的功能的机器人。本书适合作为高校机器人、人工智能及相关专业作为教材，也可供对机器人开发感兴趣的读者阅读。

《深度学习原理与PyTorch实战》按照从理论到实践，从实践到创造的顺序讲解深度学习领域的知识与技术，代码翔实，公式简单易懂。《深度学习原理与PyTorch实战》第1章介绍深度学习的概念和目前的形势，第2章介绍Python编程语言基础，第3章使用Python语言计算极限、导数、级数等数学问题，第4章讲解深度学习的基本原理与PyTorch框架的基本使用，第5章和第6章详细讲述经典网络结构CNN和RCNN，第7~9章介绍自研深度学习框架，并详细讨论之前忽略的深度学习底层实现上的算法和细节，第10章介绍目前机器学习的前沿无监督学习，第11章主要讲解深度学习模型以Web应用形式部署的技术。《深度学习原理与PyTorch实战》适合有高等数学基础、希望了解深度学习领域知识和技术的初学者阅读，也可作为相关培训机构的参考用书。

本书包括3部分：第1部分介绍机器学习的基本概念，它们是机器学习的预备知识；第2部分系统介绍几种成熟的机器学习算法和技术；第3部分介绍贯穿整个机器学习工作流程的21个*佳案例，并且讨论具有前瞻性的方法和想法，它们被公认为是机器学习未来的研究重点。本书中的代码均在Python 3中测试通过。 本书适合高等院校相关专业的大学生、研究生或教师阅读学习，以及不具有机器学习或统计背景但是想要快速补充机器学习算法知识，以便在实际产品或平台中应用的软件工程师。 Copyright  Packt Publishing 2019 First published in the English language under the title“Python Machine Learning By Example-Second Edition-（9781789616729）” Copyright in the Chinese language（simplified characters） 2021 China Machine Press This title is published in China by China Machine Press with license from Packt Publishing LtdThis edition is authorized for sale in China only， excluding Hong Kong SAR， Macao SAR and TaiwanUnauthorized export of this edition is a violation of the Copyright ActViolation of this Law is subject to Civil and Criminal Penalties 本书由Packt Publishing Ltd授权机械工业出版社在中华人民共和国境内（不包括香港、澳门特别行政区及台湾地区）出版与发行。未经许可的出口，视为违反著作权法，将受法律制裁。 北京市版权局著作权合同登记图字：01-2019-5823号。

智能语言术语集是可以同时具有模糊性、犹豫度、近似性与随机性或可能性等的语言术语集，在处理复杂不确定、不完整等信息方面更具灵活性和实用性。《智能语言决策理论与方法》首次提出智能语言术语集的概念与智能语言术语集的信息表示，介绍了近年来国内外学者特别是作者本人及其团队在智能语言术语集的测度理论、智能语言术语集的集成方式，以及基于上述信息处理工具的智能语言决策模型和方法等方面的**研究成果，且该研究成果已广泛应用于决策、医疗诊断、未来规划、模式识别、机器学习和预测等诸多领域。

对从事算法研究与算法开发的人来说，模型的学习与使用必不可少。尤其是在目前备受关注的人工智能领域里，人人谈模型，新模型也是层出不穷，让人眼花缭乱。 模型让人又爱又恨：可爱的地方在于它确实能够解决实际问题，而且其有效性一般都经过了检验；可恨的地方在于学习它是一件非常痛苦的事情，尤其是对人工智能的初学者来说。《模型思维》将人工智能在现实生活场景中解决的问题分类，并根据这个分类来介绍各种模型。书中将人工智能问题分为权重问题、状态问题、序列问题、表示问题、相似问题和分类问题六大类，方便读者了解各个模型之间的关系，也方便读者理解各个模型的适用场景。《模型思维》尽量更多地结合模型的使用场景，更多地介绍实际业务需求之间的关系，更多地采用生活中浅显易懂的例子，方便人工智能的初学者学习模型。《模型思维》不仅适合希望学习和运用人工智能模型到具体应用场景的企业工程师、科研院所的学生和科研人员，也适合对人工智能模型感兴趣的读者，帮助其将模型思维应用到生活中。

人工智能无疑是近年来的新宠，屡屡登上新闻头条：从先后击败人类围棋冠军李世石和柯洁的AlphaGo，到魔幻般的DeepFakes换脸。但对于不精通深奥技术的商业人士而言，人工智能究竞能做什么？如果你想在投入时间和金钱之前了解人工智能将如何影响自己的业务，那么本书是为你量身定做的。 《从0到1：人工智能赋能商业的秘密》的案例讲解清晰，对技术概念的陈述简明易懂，将让你体会到人工智能的真正好处。每章都呈现几个现实世界的案例，讨论谷歌和奈飞等公司如何用人工智能重塑企业。本书由简入繁，呈现人工智能的核心理念，展示人工智能在现实世界中的应用。为帮你做好人工智能转型准备，本书抽丝剥茧般地讲述一个成功的人工智能应用案例，从雇用合适的团队，再到做出关于资源、风险和费用等方面的科学决策。 确定人工智能可能从哪些方面帮助企业设计人工智能策略 评估项目范围和业务影响 利用人工智能来提高转化率、编排内容以及分析反馈 理解当代人工智能如何运作以及人工智能可以/不可以做什么

本书从2019年至今的华为技术反封锁切入，详细阐述人工智能与物联网时代下中国5G产业革命的历史沿革与未来期望，以及走在世界前列的中国枢纽型创新。主要内容涵盖从3G到5G背景下中国5G自主创新的致胜之路，结合华为讲述从3G到5G的科技博弈；结合美日半导体大战、硅谷与筑波以及深圳、东北与潮汕的样本对照探讨面向未来的国家创新体系；最后，也提出了与5G科技革命时代风口相匹配的人才培养体系。作者深入浅出的语言风格与严谨的分析逻辑展现出中国5G产业革命的宏大蓝图，能够帮助读者认识到未来科技发展的机遇与挑战。适合对人工智能和物联网等领域感兴趣的读者。

本书针对绿色设计与制造的主要研究内容及方法技术进行专业介绍，包括绿色设计与制造的理论基础与研究现状，绿色设计的主要方法与工具，绿色制造的关键工艺技术，绿色工厂的应用实践等。

《位置数据的智能聚类算法研究》重点研究了位置数据的智能聚类学习相关模型和算法前沿，集中反映了作者近年来对空间数据聚类与智能优化相结合的研究成果，系统阐述了GPS位置数据聚类学习的相关模型与算法。《位置数据的智能聚类算法研究》共分为7章，包括GPS位置数据聚类模型和智能优化的关键技术，GPS位置数据的遗传、模糊粒子-遗传融合、遗传-模糊蚁群混合自动聚类模型与算法，基于MapReduce的GPS位置数据遗传自动聚类模型与算法，基于最小二乘非监督GPS轨迹回归模型与算法，模糊遗传GPS轨迹聚类算法等。

本书先简单介绍了Spark和Spark MLlib，然后介绍标准Spark MLlib库之外的更强大的第三方机器学习算法和库。通过阅读本书，你将能够通过几十个实际的例子和深刻的解释，将所学到的知识应用到真实世界的用例。