《Scratch2创新之旅（基础篇）》是一本适合在小学普及编程思维的实验教材。学习编程不一定都要成为程序员，编程教育的主要目的是培养学生的编程思维。它能够帮助学生厘清逻辑过程、理解问题，从而可以高效地解决问题。《Scratch2创新之旅（基础篇）》以程序结构和项目推进为主线，对于拓展小学生的编程能力，激发想象力，提高综合能力有独特的优势。《Scratch2创新之旅（基础篇）》以课为单位、以程序设计流程为基础构建体系结构，循序渐进，让学生在项目设计中理解程序结构，从项目分析、思维导图、流程图、设计角色场景、编写脚本等方面理解编程过程。

《Scratch2创新之旅（进阶篇）》是一本适合在小学普及编程思维的实验教材。学习编程不一定都要成为程序员，编程教育的主要目的是培养学生的编程思维。它能够帮助学生厘清逻辑过程、理解问题，从而可以高效地解决问题。《Scratch2创新之旅（进阶篇）》以程序结构和项目推进为主线，对于拓展小学生的编程能力，激发想象力，提高综合能力有独特的优势。《Scratch2创新之旅（进阶篇）》以课为单位、以程序设计流程为基础构建体系结构，循序渐进，让学生在项目设计中理解程序结构，从项目分析、思维导图、流程图、设计角色场景、编写脚本等方面理解编程过程。

复杂环境中非约束图像识别是计算机视觉和人机交互领域中的重要研究问题，《复杂环境非约束图像人脸分析和场景识别》主要关注复杂环境中非约束人脸图像识别和遥感场景识别中的难点和问题，详细介绍非约束环境下的人脸特征点精确定位方法、自然场景中的头部姿态估计方法、多视角变化下的自发表情识别方法、多尺度高分辨率遥感影像的场景分类和场景识别方法，并讨论了该领域的应用和研究方向。《复杂环境非约束图像人脸分析和场景识别》建立一个非约束图像识别的方法框架，以期协助读者扩展到不同的视觉任务。

本书主要讲解了萝卜圈机器人平台的使用、操作以及实际应用技巧。全书图文并茂，通过对机器人技术在日常应用中的基本常识和技能的介绍，使学生初步形成使用机器人技术的感性经验，培养学生学习机器人技术的兴趣，并渗透创新思维、计算思维、人工智能和互联网思维的培养，让学生体验到应用机器人技术解决生活中实际问题的乐趣。

人工智能的发展已经成为趋势。在这一时代背景下，本书选取1具代表性的AI科技与AI产品进行系统的讲述。在介绍理论时，本书会结合经典案例进行解读，以便让晦涩的理论变得易于理解。而且书中选取的案例都极具代表性，以便文章的内容更加生动形象，活泼有趣。当然，本书并不是简单的案例描述，而是系统分析AI产品案例成功的要点，让致力于AI产品落地的读者能够学到更多的落地技巧。 本书介绍的大量优秀的AI应用、AI产品、AI专家及AI公司的案例，非常具有参考价值。例如，亚逊的Echo智能音箱、IBM的智能医疗、谷歌的无人驾驶、百度的度秘智能语音系统等。这些优秀的AI公司及AI产品案例，能够为其他有志于打造AI业务的企业提供良好的借鉴。在语言风格上也更接地气，更具生活气息。另外，选取的这些优秀案例，都是近年来1时尚、1成功的商业案例，具有较强的时效性。 通过对本书的阅读，读者能够对AI的历史、发展现状及发展前景有一个清晰的认知。本书选取的案例大多与生活场景相关，能够与我们的衣食住行、娱乐文艺相联系，因而读者在读书的过程中会有身临其境的感觉。另外，本书架构完整，逻辑清晰，语言表述严谨，但又不失活泼，将为读者提供愉快的阅读体验。

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多智能体系统的协调控制问题是现代控制领域的一个研究热点， 本书主要围绕时延多智能体系统的包容控制问题， 介绍了连续时间、离散时间、非线性、一般线性等模型的多智能体系统的包容控制协议设计、系统的稳定性分析， 给出了系统实现包容控制在网络拓扑、控制参数、时间延迟等方面需要满足的条件。另外， 本书还研究了异质多智能体系统的协调控制和基于异构网络的二阶多智能体系统的包容控制等问题。本书是作者在密切跟踪该领域研究成果的基础上进行深入研究的结果，是一本全面论述时延多智能体系统协调控制的书籍。全书图文并茂， 深入浅出， 理论分析与实验仿真相结合， 可读性强。本书可作为控制理论、信息工程、计算机科学与技术等相关专业的高年级本科生、研究生的教学参考用书，也可以作为关注多智能体系统协调控制理论与实践的研究者的参考用书。

本书主要介绍Caffe的技术原理和一些高级使用技巧，首先介绍深度学习的趋势和业内动态，然后介绍Caffe的基础知识。在理解了Caffe算法的基础上，介绍Caffe的技术原理和特点，包括数学知识和设计知识。*后介绍Caffe深度学习多任务网络。本书将实践和现有系统进行无缝对接，并详述了各种调参技巧。

增强现实（AR）在游戏娱乐、建筑、教育、医疗、军事等领域有着广泛的应用。随着Google公司发布 ARCore之后，基于ARCore的增强现实开发也变得更加容易。本书介绍了Android、Unity和Web平台上的ARCore开发，主要从运动跟踪、环境理解和光线估计等方面进行了详细阐述。另外，还介绍了混合现实（MR）及其应用。后，讨论了性能提升技巧和常见故障排除方法。 本书适合想要深入学习利用ARCore构建AR应用程序但在游戏或图形编程方面没有任何背景知识的开发人员阅读，另外，适合人工智能领域涉及人机交互、深度学习、AR、VR（虚拟现实）、MR的相关读者阅读。

本书首先简要介绍流行的TensorFlow库，并讲解如何用它训练不同的神经网络。 你将深入了解神经网络的基础知识和它背后的数学原理，以及为什么我们会选择TensorFlow训练神经网络。然后，你将实现一个简单的前馈神经网络。接下来，你将使用TensorFlow掌握神经网络的优化技术和算法，以及一些更复杂的神经网络的实现。*后，你将对如何利用TensorFlow的强大功能来训练各种复杂的神经网络有一个正确的理解。