人工智能：语言智能处理

本书是作者长期从事机器意识研究工作的系统总结，主要围绕意识机器实现这个出发点，依据人工智能、认知科学、意识哲学研究的思想成果，采用成熟的数学计算模型、人工智能与机器人学方法，针对人类意识机器实现问题，全面系统地给出了有关意识机器实现的计算方法以及实现系统。具体内容包括意识哲学与科学学说、意识难问题分析研究、觉知意识的机器实现、自我意识的计算方法、感受意识的机器实现、机器意识可行性分析，以及机器意识的未来发展等。本书内容涉及心灵哲学、认知科学、意识理论、人工智能、量子计算等诸多方面，是一部典型反映文理交叉研究的著作。

随着人工智能技术的发展以及移动学习的应用普及，移动学习服务研究不断深入。本书以人工智能时代为背景，以人工智能与教育深度融合理念为指导，以移动学习智能服务应用需求为目标，探索人工智能时代移动学习服务体系以及实现策略，主要内容包括移动学习智能服务体系设计、移动学习行为影响因素分析、移动学习资源设计服务、移动学习个性化资源推荐服务、移动学习路径自适应规划服务以及移动学习伙伴分组服务等。本书可供高等院校教育技术学专业、计算机科学与技术专业师生以及移动学习研究爱好者阅读，适合培训机构教学设计人员、学习产品设计与开发人员以及智能教育行业相关工作者等开展移动学习设计与应用工作的参考资料。

深入深度神经网络，揭开对抗性输入如何欺骗深度神经网络。 探讨如何生成对抗性输入去攻击深度神经网络。 探索真实对抗性攻击场景和为对抗性威胁建模。 评估神经网络的健壮性；学会增强人工智能系统应对对抗性数据的能力。 考察未来几年可用哪些方式让人工智能更擅长模拟人的感知。

本书主要涉及数据工程与人工智能算法原理、大数据平台技术、人工智能算法在大数据平台上的实现等，共7章。第1章介绍大数据与人工智能的历史、应用；第2章介绍数据工程；第3章介绍大数据平台；第4章介绍人工智能基础算法的原理；第5章以第4章为基础，介绍深度学习相关内容；第6章介绍当前热门的强化学习技术；第7章为数据分析与深度学习项目实践。本书可作为希望快速了解和入门大数据与人工智能领域知识的本科生、研究生的参考书，也可供互联网领域中对人工智能算法感兴趣的工程技术人员参考使用。

《诱发式脑-机接口技术》主要介绍诱发式脑-机接口技术。《诱发式脑-机接口技术》共12章，主要内容包括：SSVEP特征机理研究与SSVEP-BCI优化，基于听触觉的非视觉P300-BCI方法，基于P300和SSVEP的多模态BCI，基于P300和ErrP的多模态BCI等。《诱发式脑-机接口技术》是作者在多项国家自然科学基金项目和科技委创新特区项目支持下取得的研究成果的总结，意在推动脑-机接口理论与应用的发展，对于人-机混合智能的机理研究和脑-机智能融合系统的应用具有一定的科学意义。

《深度学习基础与应用》分四部分介绍深度学习算法模型及相关应用实例。首部分介绍在深度学习中必备的一些数学和机器学习的基础知识。第二部分介绍卷积神经网络、循环神经网络、深度强化网络等经典模型，并对每种模型从原理、结构、优化等方面进行论述。第三部分介绍深度学习中常用的优化方法及训练技巧。第四部分结合实践来介绍深度学习在计算机视觉、模式识别中的应用。《深度学习基础与应用》同时兼顾理论和应用，有助于读者理解基本理论知识，并将理论知识用于实际应用。《深度学习基础与应用》既可以作为高等院校计算机及相关专业的高年级本科生和研究生教材，也可供从事人工智能相关领域的工程师和研究人员参考。

这是国内首本将人工智能和区块链放在一起讨论的专业学术著作。人工智能是一场生产力革命，其发展对全球大变局具有重大而深刻的影响，但同时其发展也给人类社会带来一系列的挑战，诸如隐私、安全以及公平等问题，因此区块链的意义就更加凸显。区块链是一场生产关系革命，其将对人工智能发展后产生的隐私、安全以及公平等难题提出重要解决方案。该书不仅讨论了目前人工智能发展面临的问题，以及人工智能对未来全球治理带来的新机遇和挑战，并且从区块链的角度对智能革命的进一步发展方向给予解释。该书还讨论了在区块链技术背景下智能城市进一步的发展方向。在最后，作者还讨论了算法政治学作为一个新兴研究领域的可能。无论在学术贡献还是对大众的知识传播方面，该书都具有重要的意义。将人工智能和区块链放在一起讨论的学术成果几乎为空白，而本书就填补了这一空白。

《写给新手的深度学习——用Python学习神经网络和反向传播》一书以Python为基础，不借助TensorFlow、PyTorch等任何框架，以浅显易懂的语言，结合大量图示，对机器学习、深度学习、AI相关技术中的通用技能进行了解说。主要内容包括深度学习的概念，Python基础，深度学习必备数学知识，神经网络的结构及编程实现，反向传播算法原理，小型深度神经网络的构建，卷积神经网络CNN的原理及编程实现，最后一章对循环神经网络RNN、自然语言处理、强化学习等内容进行了简要介绍。通过本书，读者可以从根本上理解深度学习技术的本质和相关算法原理，能够构建简单的深度学习模型，特别适合作为零基础读者学习深度学习技术的入门书，也适合作为高校人工智能相关专业的教材和参考书。

本书主要介绍如何应用智能控制技术来实现非线性机械系统的振动控制。全书共分为6章，前3章介绍理论知识，后3章介绍案例应用。第1章对非线性振动与非线性振动的控制进行简单介绍；第2章介绍非线性动力学的相关内容；第3章介绍非线性控制与智能控制的相关内容；第4章介绍柔性机械臂控制应用，使柔性机械臂在高速运动情况下保持振动最小；第5章介绍液体晃动控制应用，使液体在高速运载情况下保持自由液面运动最小；第6章介绍起重机控制应用，使起重机绳索在运载过程中保持负载摆动最小，以满足绳索吊挂高速运载需要。