《代替人工作的机器》主要介绍了机器人的诞生、发展、分类、特征以及机器人在工业、农业、国防科技等领域的应用。通过阅读该书，对广大青少年认识和了解机器人有关知识会有很大的帮助和启示。

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概率网是人工智能学科表示并处理概率知识的一类图模型方法。多源概率网融合是全面进行概率知识表示和推理研究中的重要问题。已有T作大多限于贝叶斯网、影响图和可能性网等定量概率网的融合，较少考虑到概率知识只能定性表示或只需定性表示时的定性概率网（Qualitative ProbabilisticNetworks，QPNs）模型融合。基于上述问题，《多源定性概率网模型的融合算法研究》结合不完整数据，研究QPNs符号融合方法和i种情况下的QPNs结构融合方法。具体内容包括以下几个方面。1.提出基于定性互信息的歧义性约简方法。严格定义定性互信息，在此基础上，提出可区分影响强度的增强QPN，并证明其性质，给出多项式时间的歧义性约简方法。2.设计并实现基于定性互信息的QPNSF符号融合算法。将歧义性约简方法扩展到多个结构相同的QPNs符号融合中，提出QPNSF融合算法，分析了算法的时间复杂性。3.设计并实现具有相同节点的sNQPNF结构融合算法。基于粗糙集理论，采用概率正域求解属性依赖度作为定性影响的强度，解决融合时涉及的关键问题，提出SNQPNF融合算法，分析了算法的时问复杂性。4.设计并实现时序环境具有相同节点的TQPNF结构融合算法。定义时变QPN（TQPN），通过考虑其中的自身环等问题，提出基于粗糙集理沦的TQPNF融合算法，分析了算法的时间复杂性。5.设计并实现具有不同节点的DNQPNF结构融合算法。由SNQPNF算法融合思想，得出合并后的初始QPN，基于粗糙集理论，通过向其中添加缺失边和删除冗余边，提出DNQPNF融合算法，分析了算法的时间复杂性。6.面向缺值数据，设计并实现了基于多源QPNs知识的定量参数建模算法，即贝叶斯网络学习SEM.MQ算法。通过基于多源QPNs知识补全缺值数据，给出初始网络的选取规则和候选网络的优化策略，提出SEM-MQ算法，许分析了该算法的时间复杂性和收敛性。

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本书较系统地讲述了基于人工智能的多媒体数据挖掘和应用技术。全书共四个部分，十二个章节，首先以文本和图像为例，介绍了什么是从数据到语义的理解和挖掘；然后详细阐述了如何从底层内容特征的角度，建立多媒体数据的特征表达模型；并在此基础上，进一步以多模态数据为对象，介绍了目前的热点应用，即：跨媒体检索。最后，从数据结构关系和数据存储两个方面，扩展分析了复杂数据环境下的多媒体语义挖掘方法。

《深度学习：一起玩转TensorLayer》由TensorLayer创始人领衔写作，TensorLayer社区众包完成，作者全部来自一线人工智能研究员和工程师，内容不仅覆盖了传统书籍都有的多层感知器、卷积网络、递归网络及增强学习等，还着重讲解了生成对抗网络、学习方法和实践经验，配有若干产品级别的实例。读者将会从零开始学会目前新的深度学习技术，以及使用TL实现各种应用。 《深度学习：一起玩转TensorLayer》以通俗易懂的方式讲解深度学习技术，同时配有实现方法教学，面向深度学习初学者、进阶者，以及希望长期从事深度学习研究和产品开发的深度学习工程师和TensorFlow用户。

本书围绕仿生机器鱼的高机动运动，结合仿生技术和智能控制方法，对仿生机器鱼的研制过程和机动控制进行了系统阐述，主要包括六方面内容：仿生鱼体波及鱼体形态学设计、机器鱼二维高机动精准控制、基于仿生CPG的机器鱼运动控制、机器鱼的三维机动转向控制、机器海豚俯仰及滚翻控制、机器海豚跃水运动控制。本书的每一章对所用机器鱼及机器海豚的平台研制、算法实现及实验验证均进行了详细介绍。各部分的内容既相互联系又相互独立，读者可根据自己的需要选择学习。本书内容全面、系统、新颖、实用，不仅适用于普通高等院校信息科学、自动化、机电工程及相关专业的研究生、本科生及专科生的机器人学习课程，也可作为广大致力于机器人研究的科研人员和技术工作者了解水下仿生机器人基础知识及关键技术的参考资料和辅助读物。

统计技术与机器学习的结合使其成为一种强大的工具，能够对众多计算机和工程领域的数据进行分析，包括图像处理、语音处理、自然语言处理、机器人控制以及生物、医学、天文学、物理、材料等基础科学范畴。本书介绍机器学习的基础知识，注重理论与实践的结合。第壹部分讨论机器学习算法中统计与概率的基本概念，第二部分和第三部分讲解机器学习的两种主要方法，即生成学习方法和判别分类方法，其中，第三部分对实际应用中重要的机器学习算法进行了深入讨论。本书配有MATLAB/Octave代码，可帮助读者培养实践技能，完成数据分析任务。

本书面向控制科学与工程、机械工程、计算机科学与工程等学科，主要围绕模糊控制、 神经网络和群智能算法这三大主流智能控制方法，以LabVIEW为软件开发平台，以实际工程 项目为目标，由浅入深地阐述了这些方法的应用实现过程。 本书取材新颖，注重实例，具有一定的创新性和引导性，较好地体现了这一领域的新进展，可作为高等院校和科研院所计算机、自动化、机械、管理等专业的广大师生和科技工作者的参考书。

机器人种类繁多，机器人刚柔耦合动力学介绍了两种典型的机器人：柔性机械臂和弹性悬挂移动机器人。柔性机械臂的研究内容有刚柔耦合动力学建模方法、动力学分析与动态控制器设计，这些研究为机械臂的振动控制提供了理论基础与方法；弹性悬挂移动机器人的研究内容有移动机器人振动控制方法、多要素作用下移动机械臂的跟踪控制和路面激励下移动机器人的动态稳定性控制，这些方法为移动机器人的动态控制奠定了基础。本书力图总结作者在机器人刚柔耦合动力学研究领域取得的一些研究成果，这些研究成果的总结为提高机器人的性能与品质提供了理论基础和方法。本书可以作为机械工程、自动化与控制工程等相关学科方向的教师、研究人员的参考资料，也可以作为机器人技术领域的广大工程技术人员，特别是产品开发技术人员学习和工作的参考书。