作者刚刚社出版的《系统辨识新论》主要探讨系统辨识的新方法。《系统辨识―－辅助模型辨识方法》是又一部力作。客观事物的不可测属性给我们建立系统数学模型带来特别的困难，在这种情况下，如何利用系统的可测信息，实现对系统未知变量的估算，建立系统的数学模型，是辨识领域极具挑战性的研究课题。辅助模型辨识思想就是在这样的背景下发展起来的。本分册介绍辅助模型辨识思想，线性系统的辅助模型辨识方法、输入非线性系统和输出

本书是作者参与完成国家高技术研究发展计划（863计划）课题、国家自然科学基金项目、吉林省教育厅科学研究规划项目研究成果的系统总结。它系统介绍了被动动态行走双足机器人的稳定性分析的基本原理和稳定行走控制策略的主要技术，主要内容包括：被动动态行走双足机器人的发展绪论；被动动态行走双足机器人相关理论基础。

本书以高职高专相关课程选用多的ABB工业机器人离线编程仿真软件为平台，并选择常用的工业机器人搬运、码垛为载体来学习编程与仿真方法，选择焊接工作站、带传动链的工业机器人工作站作为组建站方法的学习项目。能使学生了解工业机器人离线编程仿真方法，掌握利用相关建模操作来组建常见机器人工作站的方法和步骤。本书的主要内容包括：编程仿真软件的认知、搬运机器人的离线编程与仿真、码垛机器人的离线编程与仿真、激光切割工业机器人离线编程与仿真、带传送链的工业机器人工作站的构建。本书采用双色印刷，内容选择合理，结构清楚，面向应用，适合作为高职高专电气自动化、机电一体化、生产过程自动化等专业的教学用书，也可作为工程人员培训教材。本书配有电子课件，凡使用本书作为教材的教师可登录机械工业出版社教育服务网www.cmpedu.com注册后下载。

·人工智能并不是一个新鲜的概念，自提出到现在已经有半个多世纪的时间，期间经过了跌宕起伏的发展历程。　·作者从专业的角度，深入浅出，梳理了人工智能发展的历程，其经历的不同阶段概况，如今*前沿的发展现状以及面临的困境，并探讨了其未来发展的可能性，堪称一部精彩的人工智能进化史。　·作者玛格丽特·博登具有深厚的跨学科背景，她将心理学、医学、哲学等领域的知识融会贯通，与自己对人工智能的研究相结合，生发出独特而深刻的洞见，被誉为“人工智能领域的女性女人”。

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本书面向智能信息处理研究的前沿领域，针对群体智能优化算法及其应用中的关键问题，系统的讨论了新型群体智能优化算法以及群体智能优化算法在三维模型处理和可信软件测试中应用，比较全面的反映了国内外在文物三维模型智能处理和基于搜索的可信软件测试的*新研究进展。内容包括经典群体智能优化算法、社会认知优化算法在多个经典问题中的应用、自然社会认知优化算法、混沌细菌群体趋药算法、三维模型多特征提取、基于证据和区间数的智能三维模型融合匹配识别方法、基于群体智能的文物三维模型全局*优匹配算法、基于群体智能的三维模型配准算法、基于粒子群算法的测试数据生成及优化、基于改进粒子群优化的测试用例扩增方法、基于蚁群算法的组合测试数据生成与优化。

本书是作者在近10年来对模式识别研究基础上形成的一部专著。随着基因组学的不断发展，DNA微阵列技术为生命科学提供新的解决问题的思路与方法。本书展示了机器学习中核心的算法和理论，并阐明了算法的运行过程及应用。本书综合了许多的研究成果，例如统计学、人工智能、信息论、生物学、认知科学、计算复杂性和控制论等，并以此来理解问题的背景、算法和其中的隐含假定。

《用户界面设计：有效的人机交互策略（第6版 英文版）》在设计方法中引入了案例研究。重新调整了对社会媒体参与和用户生成内容部分的介绍，尤其是来自移动设备的部分。对《用户界面设计：有效的人机交互策略（第6版 英文版）》的每个章节都进行了大量的校订，修改了所有插图，大幅更新了参考文献。

《MATLAB计算机视觉与深度学习实战》详细讲解了30个MATLAB计算机视觉与深度学习案例（含可运行程序），涉及雾霾去噪、答题卡自动阅卷、肺部图像分割、小波数字水印、图像检索、人脸二维码识别、车牌定位及识别、霍夫曼图像压缩、手写数字识别、英文字符文本识别、眼前节组织提取、全景图像拼接、小波图像融合、基于语音识别的音频信号模拟灯控、路面裂缝检测识别、视频运动估计追踪、Simulink图像处理、胸片及肝脏分割、基于深度学习的汽车目标检测、基于计算机视觉的自动驾驶应用、基于深度学习的视觉场景识别等多项重要技术，涵盖了数字图像处理中几乎所有的基本模块，并延伸到了深度学习的理论及其应用方面。工欲善其事，必先利其器，《MATLAB计算机视觉与深度学习实战》对每个数字图像处理的知识点都提供了丰富生动的案例素材，并详细讲解了其MATLAB实验的核心程序，通过对这些示例程序的阅读理解和仿真运行，读者可以更加深刻地理解图像处理的内容，并且更加熟练地掌握MATLAB中各种函数在图像处理领域中的用法。《MATLAB计算机视觉与深度学习实战》以案例为基础，结构布局紧凑，内容深入浅出，实验简捷高效，适合计算机、信号通信和自动化等相关专业的教师、本科生、研究生，以及广大从事数字图像处理的工程研发人员阅读参考。

科学计算可视化（Scientific Visualization，SciVis）是计算机图形学的一个重要研究方向，是图形科学的新领域。随着计算能力的不断增强，科学数据中使用的物理模型以及模拟空间的大小都在不断提高。本书尝试性地将机器学习理论应用于科学计算可视化中，大大提高了数据中特征识别的鲁棒性和准确率，同时结合流场数据可视化技术的具体实现，详细阐述这两个领域结合的理论和存在的关键问题。本书内容主要包括：科学计算可视化的内容、技术现状和挑战，机器学习基本理论，使用Boosting和CAVIAR两种方法进行科学计算可视化的理论和方法等。本书可作为高等学校计算机或非计算机专业研究生科学计算可视化课程的参考书，也可作为从事流场数值模拟和流场可视化技术的研究或开发人员的参考书。