本书主要面向OpenCV领域的研究与开发人员，采用原理结合实战的方式，介绍OpenCV 4的机器学习算法模块与深度神经网络模块中的核心算法原理与C++编程实战。全书共10章， 第1~3章， 介绍OpenCV 4的基础知识、基本图像操作和机器学习基础知识；第4~8章，介绍K-means、KNN、决策树、随机森林、Boosting算法和支持向量机等机器学习算法与编程实战；第9~10章，介绍神经网络与深度神经网络的基本原理与编程实战，并提供了不同深度学习模型的部署示例代码。 本书基本聚焦于机器学习在计算机视觉领域的应用，不要求读者具有相应的知识背景，在必要时书中会介绍相关的基本概念。因此，本书既可以作为相关专业学生的实验教材，也可以作为研究人员或工程技术人员的参考资料。

作为人工智能科普书籍，本书列举了大量人工智能给人类生产、生活带来诸多改变的生动实例，并针对Siri、AlphaGo、人脸识别、癌症诊断、自动驾驶等几个典型的人工智能应用进行了详细介绍。此外，本书还采用了大事件串联的形式介绍了人工智能的发展史及发展趋势，以帮助读者了解人工智能的基本特征，为更好融入即将到来的智能时代做好准备。本书内容浅显易懂，受众范围广。阅读此书，有利于拓展读者对人工智能的了解，进而引发对人工智能的理性思考。同时，作为人工智能的科普书籍，本书鼓励人们走进人工智能、了解人工智能，争做智能时代的开拓者。

本书主要介绍使用 SolidWorks 2020 软件进行机器人零部件模型的绘制和整体装配的方法。本书内容 涉及 SolidWorks 2020 软件的基本操作，以及三维模型的绘制、装配和渲染。本书实例内容包含 SolidWorks 2020 软件的基本介绍及操作、四轮驱动循迹小车机器人零部件的绘制及装配、两轮驱动循迹小车机器人 零部件的绘制及装配、大型双足机器人零部件的绘制及装配、六旋翼飞行机器人零部件的绘制及装配、水 上机器人零部件的绘制及装配。读者可以在熟悉 SolidWorks 2020 软件操作的同时体会机器人模型的绘制 思路，为自己动手制作机器人模型打下基础。

本书系统地介绍了机器人技术与智能系统的基础知识、工作原理以及设计与应用实例。全书共分8章，主要内容有：机器人的定义与分类，机器人的基本组成、技术参数、移动机构和传动机构，机器人的液压驱动、气压驱动、步进电动机驱动、直流伺服电动机驱动、交流伺服电动机驱动等，机器人传感器的类型与工作原理、多传感器信息融合，机器人位置控制、运动轨迹控制、动作与知觉及相关的机器人软件等，不同领域机器人的设计与应用，机器人新技术与系统，美国机器人技术发展路线图。本书从机器人学及其所运用的人工智能等领域的关键技术出发，在内容安排上突出科学性与系统性，注重理论与工程实际的结合、基础知识与现代技术的结合、系统设计与应用的结合。 本书可作为科研工作者和工程技术人员的参考书，也可作为高等院校机器人工程、智能制造工程、机械电子工程及相近专业师生的参考书。

海洋机器人科学与技术丛书（全套26册）

《可穿戴泛在能源系统及控制》详细介绍太阳能、热能、机械能三种当前常见的可穿戴泛在能源系统供能方式。《可穿戴泛在能源系统及控制》将理论与实验进行结合，以可穿戴太阳能服装、温差发电运动装备、电磁式发电鞋为例，结合控制器与改进算法的应用，展现可穿戴泛在能源系统的发展现状。《可穿戴泛在能源系统及控制》证明了该方向发展的前沿性与实用性，并且提出现阶段存在的发展问题与研究热点，为研究人员提供了可穿戴泛在能源系统的基础理论与解决现有可穿戴泛在能源系统所遇挑战的新思路，总结性地指出了研究改进的方向，起到抛砖引玉的作用。

9787115523402 人工智能算法 卷1 基础算法 59.00 9787115544315 人工智能算法 卷2 受大自然启发的算法 69.00 9787115552310 人工智能算法 卷3 深度学习和神经网络（全彩印刷） 89.90 《人工智能算法 卷1 基础算法》 算法是人工智能技术的核心。本书介绍了人工智能的基础算法，全书共10 章，涉及维度法、距离度量算法、K 均值聚类算法、误差计算、爬山算法、模拟退火算法、Nelder-Mead 算法和线性回归算法等。书中所有算法均配以具体的数值计算来进行讲解，读者可以自行尝试。每章都配有程序示例，GitHub 上有多种语言版本的示例代码可供下载。本书适合作为人工智能入门读者以及对人工智能算法感兴趣的读者阅读参考。 《人工智能算法 卷2 受大自然启发的算法》 算法是人工智能技术的核心，大自然是人工智能算法的重要灵感来源。本书介绍了受到基因、鸟类、蚂蚁、细胞和树影响的算法，这些算法为多种类型的人工智能场景提供了实际解决方法。全书共10章，涉及种群、交叉和突变、遗传算法、物种形成、粒子群优化、蚁群优化、细胞自动机、人工生命和建模等问题。书中所有算法均配以具体的数值计算来进行讲解，每章都配有程序示例，读者可以自行尝试。 《人工智能算法 卷3 深度学习和神经网络（全彩印刷）》 自早期以来，神经网络就一直是人工智能的支柱。现在，令人兴奋的新技术（例如深度学习和卷积）正在将神经网络带入一个全新的方向。在本书中，我们将演示各种现实世界任务中的神经网络，例如图像识别和数据科学。我们研究了当前的神经网络技术，包括ReLU 激活、随机梯度下降、交叉熵、正则化、Dropout 及可视化等。

本书是一部阐述基于脑电的神经反馈科学原理和技术基准的著作，兼具完整性与权威性。本书内容分为2部分，第1部分主要介绍大脑节律如何反映主要的神经调节过程，以及用于神经反馈训练的大脑活动信息测量、处理和反馈原理、方法与实践；第2部分结合“自上而下”和“自下而上”的方法，论述了神经反馈的核心科学原理，以及神经反馈评估和治疗的临床经验与实践。本书适合神经调控、认知与心理调控、脑机智能融合等方向的高年级本科生、硕士和博士研究生。同时，本书可启发并指导神经反馈应用于：神经和精神疾病的防治与康复，尤其是对认知和心理障碍的干预；健康个体的认知与行为表现的提升和优化、情绪调节能力的提升、脑机协同训练和学习等实践。

《中国电子信息工程科技发展研究.机器人专题》对机器人技术的研究现状进行了概述，并分析了机器人技术的发展趋势。《中国电子信息工程科技发展研究.机器人专题》介绍了机器人发展历程中的标志性系统，概述机器人的定义、应用和分类。针对全球机器人研究现状，从关键技术和典型系统两个方面，按照工业机器人、服务机器人和特种机器人分类进行了介绍。对我国机器人现状进行了介绍。在此基础上，通过分析归纳机器人技术发展趋势给出了我国机器人技术和产业发展建议。

本书由全球知名的3位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰写，是深度学习领域奠基性的经典教材。全书的内容包括3个部分：第1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念，它们是深度学习的预备知识；第2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术；第3部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法，它们被公认为是深度学习未来的研究重点。《深度学习》适合各类读者阅读，包括相关专业的大学生或研究生，以及不具有机器学习或统计背景、但是想要快速补充深度学习知识，以便在实际产品或平台中应用的软件工程师。