本书利用精美的插图和有趣的类比，对深度学习的主流技术和背后的原理进行了深入浅出的讲解，解释了什么是深度学习，深度学习流行的原因，以及深度学习与其他机器学习方法的关系。阅读本书，读者可以掌握卷积神经网络、循环神经网络、生成式对抗网络和深度强化学习等热门技术，学习TensorFlow、Keras和PyTorch等热门工具的使用，同时能够更深刻地理解计算机视觉、自然语言处理和游戏等领域的人工智能应用。本书还提供了简单明了的示例和代码，能够帮助读者动手实践。本书适合人工智能、机器学习、深度学习等领域的开发人员、数据科学家、研究人员、分析师和学生阅读。

本书以深度学习相关理论为主要研究方法，通过对声呐获取的水下声信号信息数据和水下声呐成像的图像信息数据进行处理，探讨了基于堆叠式卷积稀疏降噪自编码器的水下异构信息数据降噪方法、基于多维特征的深度学习水下声信号目标分类识别方法、基于 CWGAN GP&DR的改进 CNN水下声呐图像分类方法和基于类意识领域自适应的水下声呐图像无监督分类方法，为充分利用海洋信息数据提供了重要的理论研究基础和技术实践经验。 本书内容翔实，自成一体，可作为计算机科学与技术、水声工程、智能科学与工程等领域研究的重要参考书，也可作为相关科学领域的研究参考。

本书以TensorFlow为平台，从神经网络到深度学习由浅入深进行介绍，书中每章都以理论引出，以TensorFlow应用巩固结束，做到理论与实践相结合，使读者快速了解神经网络、深度学习等内容，同时领略利用TensorFlow解决这些问题的简单和快捷。本书共12章，主要内容包括TensorFlow软件介绍、计算机视觉与深度学习、深度神经网络的基础、全连接神经网络、卷积神经网络、高级卷积神经网络、循环神经网络、对抗神经网络、其他监督学习、非监督学习、自动编码机、强化学习等。

《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。

本书以Python语言和Tensorflow为工具，由浅入深地讲述了深度学习程序设计的基本原理、算法和思考问题的方法，内容包括自顶向下的程序设计、递归程序设计、面向对象的程序设计、反向传播算法、三层神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、生成式对抗网络和目标检测等。本书重在研究代码背后深刻的计算机理论和数学原理，试图说明代码是对理论和思想的实现手段，而不是目的。学以致用是本书的宗旨，提高读者编程水平和动手能力是本书的目的。本书通过大量有趣的实例，说明了理论对深度学习程序设计实践的指导意义。

本书对于机器学习的核心方法，进行了深入而详细的介绍，并特别关注各学科最常用的算法。**特色在于力图以生动的语言、较多的插图与大量的实例来直观地解释机器学习的原理。同时，结合流行的Python语言，及时地介绍相应的软件操作与经典案例，为读者提供“一站式”服务。本书还提供详尽的数学推导，尽量避免跳跃，并辅以直观的文字解释。对于看似复杂的机器学习原理，则删繁就简，娓娓道来，让读者渐入佳境。本书适合普通高等学校经济管理类以及理工类等的高年级本科生和研究生使用。先修课包括微积分、线性代数与概率统计，但不要求有编程或Python语言经验。本书将从零开始，让读者快速体会到R语言的美妙与威力。

本书针对产业界在智能化过程中普遍面临的数据不足问题，详细地阐述了联邦学习如何帮助企业引入更多数据、提升机器学习模型效果。互联网数据一般分布在不同的位置，受隐私保护法规限制不能共享，形成了“数据孤岛”。联邦学习像“数据孤岛”之间的特殊桥梁，通过传输变换后的临时变量，既能实现模型效果提升，又能确保隐私信息的安全。 本书介绍了联邦学习技术的原理和实战经验，主要内容包括隐私保护、机器学习等基础知识，联邦求交、联邦特征工程算法，三种常见的联邦形式，以及工程架构、产业案例、数据资产定价等。

本书从传统的数值计算技术到先进的多智能体模拟基础，均边展示Python程序，边对其进行了具体讲解。在第1章中，介绍了运用Python进行数值计算时普遍存在的注意点。在接下来的第2章和第3章中，作为传统的模拟技术，提到了运用微分方程式表示的物理现象模拟。在第4章中，提到了利用元胞自动机的模拟。第5章的主题是利用随机数进行模拟。最后，在第6章介绍了多智能体模拟框架。同时还详细说明算法的原理，以及python应用的快捷方便功能。

最发达的科技为何不能解决最复杂最重要的问题？缺失的实际上是决策智能。这本书是关于如何以一种新的方式思考决策，与古老的思维模式相联系，并由无限的新信息来源和合作提供新信息。这个领域被称为决策智能（DI）。本书提供了一种新的人工智能：决策智能，一种链接起数据、行为和结果的新智能，也是感知智能和认知智能的下一个阶段。本书讨论了决策智能的核心问题：今天采取行动，做出决策，未来会出来什么结果？也提供了决策智能的核心――因果决策图，是思想的DNA。因果决策模型综合人工智能、行为经济学、因果分析等，形成一种任何人都能使用的决策方法。作者提供如何建立决策模型的方法，决策智能的应用和力量，决策智能为未来提供的技术和智力支持。同时，通过制定决策的思维过程，驱除机器和人决策的迷雾，用可视化图表展现出来，为复杂环境提供了技术的切入点。本书将当前最敏锐的思维从决策智能、人工智能、因果分析和行为经济学整合到一种任何人都可以使用的决策方法中。决策智能是人工智能的新阶段。用真实案例解析决策智能如何将人和计算机等链接，帮助我们解决复杂问题。

语音是新一代人机交互的方式，语音识别是实现这一方式的关键环节，也是实现人工智能的基本步骤之一。本书结合当下使用广泛的Kaldi工具，对语音识别的基本概念和流程进行了详细的讲解，包括GMM-HMM、DNN-HMM、端到端等常用结构，并探讨了语音识别在实际应用中的问题，包括说话人自适应、噪声对抗与环境鲁棒性、小语种语音识别、关键词识别与嵌入式应用等方面，也对语音技术的相关前沿课题进行了介绍，包括说话人识别、语种识别、情绪识别、语音合成等方向。本书的写作以让读者快速、直观地理解概念为目标，只展示最基本的数学公式，同时本书注重理解与实践相结合，在对语音技术各个概念的讲解中都展示了相应的Kaldi语音处理命令，以便让读者进一步融会贯通。本书适用于语音识别及相关技术的初学者、在校学生，以及基于Kaldi进行产品研发的同仁，也可以作为语音从业者的参考书目。