本书是高效学习树莓派（Raspberry Pi）的入门级实践指南，将帮助你快速地掌握树莓派的各项内容，指导你开展各种项目实践。树莓派是只有一张信用卡大小的卡片式计算机，具有功能强大、性能出色和价格便宜等特点，受到了计算机硬件爱好者以及青少年STEAM教育界的欢迎，风靡一时。 本书覆盖了树莓派的许多主题，包括设置和运行图形用户界面（GUI）、驾驭命令行、操作Linux系统、编辑文件、设置网络服务器、摄像与信息服务、搭建媒体中心等有趣的实践项目等内容。 本书适合创客、单片机学习者、电子爱好者、STEAM教育工作者、计算机软硬件爱好者及对树莓派感兴趣的读者阅读，也适合作为STEAM相关实践课程的基础教程。

本书由浅入深、全面系统地介绍人脸图像的各个研究方向和应用场景，包括但不限于基于深度学习的各个方向的核心技术。本书理论体系完备，讲解时提供大量实例，可供读者实战演练。本书涵盖的内容非常广泛，从基本的人脸数据集发展历史和人脸检测开始，分别讲述在此基础上进行的人脸图像处理的相关技术与应用，涉及身份识别、安全认证、人机交互和娱乐社交等领域。 本书共11章，涵盖的主要内容有人脸图像与特征基础、深度学习基础、人脸数据集、人脸检测、人脸关键点检测、人脸识别、人脸属性识别、人脸属性分割、人脸美颜与美妆、人脸三维重建及人脸属性编辑。 本书适合计算机视觉领域的初学者及所有在人脸图像算法领域想要有所提高的工程技术人员、学生及教职工阅读。读者既可以将本书作为核心算法书籍学习理论知识，也可以将本书作为工程参考手册查阅相关技术。本书核心知识： 1. 理论与背景基础知识 人脸图像的特点与人脸特征 深度卷积神经网络核心技术 人脸各个领域的数据集发展史 2. 图像识别核心知识 目标检测与人脸检测 人脸关键点检测 人脸识别 人脸属性识别 图像分割与人脸属性分割 人脸美颜与妆造迁移 人脸三维重建 人脸属性编辑 3. 八大经典案例 Faster RCNN框架人脸检测 轻量级人脸关键点检测 基于VGG与Center loss的人脸识别 轻量级人脸表情和年龄识别 轻量级人脸属性分割 基于GAN的人脸妆造迁移 三维人脸库的使用与重建 人脸动画头像风格化

本书主要介绍了TensorFlow 2在机器视觉中的应用。本书共8章，主要内容包括神经网络的原理，如何搭建开发环境，如何在网络侧搭建图片分类器，如何识别图片中不同肤色的人数，如何用迁移学习诊断医疗影像，如何使用Anchor-Free模型检测文字，如何实现OCR模型，如何优化OCR模型。本书适合机器视觉、深度学习方面的专业人士阅读。

如何更好地将人机交互技术应用到具体领域是目前的热点研究问题。《人机交互技术及应用》对人机交互技术及应用进行了比较全面的介绍，内容包括人机交互技术发展历程与设计原则、认知过程、交互模型和系统设计、评估方法、人机交互开发软硬件工具，然后介绍了人机交互技术在体感、手势、增强现实以及脑电交互中的应用。《人机交互技术及应用》的主要内容源于作者的研究工作，部分内容取材于参考文献。《人机交互技术及应用》可作为高等院校计算机专业基础教学用书，也可作为人机交互技术爱好者的参考书。

《虚拟现实技术与应用》系统介绍了虚拟现实技术（Virtual Reality，简称VR）在交通工程中的具体应用。内容包括8个部分：虚拟现实技术概论，虚拟现实的交互方式及其设备，虚拟现实的关键技术，虚拟现实建模工具3ds max，虚拟现实引擎Unity 3D，虚拟现实可视化开发平台VRP，虚拟仿真软件Creator与Vega Prime，虚拟现实技术行业应用。

随着人工智能应用不断增多，人们正在见证一个新时代的诞生，不断涌现的全新行业，以及医药、生物工程、机器人学、武器和太空探索领域的突破是其标志。作者一步一步，详细地描绘了人工智能的关键里程碑，以及未来学家眼中所谓的“奇点”概念，并回顾了日常生活中早已存在的人工智能技术。接下来，作者介绍了多个国家人工智能战略的主要特点，并在总结中对哈萨克斯坦在实施人工智能技术以及未来发展中的角色进行了定义，以迎接由人工智能主导的新时代。《世界的下一个主宰：人工智能》不但适合作为领导干部、企业家、投资人和人工智能爱好者作为了解人工智能的书籍，也适合作为高校师生了解人工智能的参考书。

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本书紧扣人工智能这一热点话题，重点介绍了人工智能在国防、军事工业与情报业务领域的技术应用与发展，当今的国防工业已进入利用人工智能实现全自动的、无人干预的情况下操作的时代。人工智能在军事技术中发挥的作用越来越大，如智能无人机，微型武器，自动化炮兵等。

《百面机器学习 算法工程师带你去面试》 人工智能领域正在以超乎人们想象的速度发展，本书赶在人工智能彻底占领世界之前完成编写，实属万幸。 书中收录了超过100道机器学习算法工程师的面试题目和解答，其中大部分源于Hulu算法研究岗位的真实场景。本书从日常工作、生活中各种有趣的现象出发，不仅囊括了机器学习的基本知识，而且还包含了成为出众算法工程师的相关技能，更重要的是凝聚了笔者对人工智能领域的一颗热忱之心，旨在培养读者发现问题、解决问题、扩展问题的能力，建立对机器学习的热爱，共绘人工智能世界的宏伟蓝图。“不积跬步，无以至千里”，本书将从特征工程、模型评估、降维等经典机器学习领域出发，构建一个算法工程师必-备的知识体系；见神经网络、强化学习、生成对抗网络等新科研进展之微，知深度学习领域胜败兴衰之著；“博观而约取，厚积而薄发”，在末一章为读者展示生活中各种引领时代的人工智能应用。《百面深度学习 算法工程师带你去面试》 深度学习是目前学术界和工业界都非常火热的话题，在许多行业有着成功应用。本书由Hulu的近30位算法研究员和算法工程师共同编写完成，专门针对深度学习领域，是《百面机器学习：算法工程师带你去面试》的延伸。全书内容大致分为两个部分，第一部分介绍经典的深度学习算法和模型，包括卷积神经网络、循环神经网络、图神经网络、生成模型、生成式对抗网络、强化学习、元学习、自动化机器学习等；第二部分介绍深度学习在一些领域的应用，包括计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、计算广告、视频处理、计算机听觉、自动驾驶等。本书仍然采用知识点问答的形式来组织内容，每个问题都给出了难度级和相关知识点，以督促读者进行自我检查和主动思考。书中每个章节精心筛选了对应领域的不同方面、不同层次上的问题，相互搭配，展示深度学习的“百面”精彩，让不同读者都能找到合适的内容。 本书适合相关专业的在校学生检查和加强对所学知识点的掌握程度，求职者快速复习和补充相关的深度学习知识，以及算法工程师作为工具书随时参阅。此外，非相关专业、但对人工智能或深度学习感兴趣的研究人员，也可以通过本书大致了解一些热门的人工智能应用、深度学习模型背后的核心算法及其思想。

本书深入研究了人工智能对法律制定、法律应用所带来的众多挑战，并在此基础上提出了相应的解决方案。第一部分探讨了规制人工智能的相关基础理论问题，并得出如下结论：在数据保护上，立法者有义务规范国家对数据的处理，规范人工智能的使用，从而尽可能保护基本权利。在个人自决上，应通过直接或间接的法律手段予以回应自动决策系统的巨大风险。在透明度上，建议借鉴相关不透明决策系统的规制经验。在反歧视上，需要从因果关系证明、弱势群体概念等内容出发，对法律进行部分调整。在法律人格上，当智能代理人承担类似老练仆人的功能时，就可以视为法律主体。第二部分从人工智能的具体应用领域出发，在具体场景中探讨人工智能的规制，并探讨了以下问题：在社交媒体中，越来越多地使用人工智工具所产生的法律问题。在法律科技中，重新构建法治并将其嫁接到技术之上的问题。在行政决定中，建立与机器学习算法相适应的内在规则问题。在智慧执法中，可问责性、非歧视以及法律执行问题。在金融市场中，人工智能技术的应用前景及其难题。在公共治理中，确定人工智能系统准则的问题。在税收程序中，从风险管理系统的角度研究完全自动化税收程序的问题。在医疗保健中，作为医疗器械的学习机器在监管中的角色、使用人工智能医疗系统时的医患关系及责任问题。在竞争法中，人工智能会产生的默契合谋、滥用市场支配地位以及卡特尔化的系统性倾向等问题。