《现代检测技术及仪表》是为了适应教学内容和课程体系改革的需要，将传感器原理、非电量电测量和检测仪表等课程的主要内容有机地整合为一门课程而编写的新教材。第1～3章介绍传感器、检测仪表以及误差分析和处理的基础知识；第4～7章从应用角度介绍传感器的基本原理和接口电路；第8～11章归纳和总结常见非电量电测方法及相应的敏感器；第12～14章分别介绍模拟式、数字式、微机化三类常规检测仪表的共性技术和总体设计；第15章简要介绍虚拟仪器、网络化仪器和网络化传感器、软测量技术以及多传感器数据融合等现代检测新技术。《现代检测技术及仪表》内容具有“全而新”的特点，突出教学内容和课程体系的改革，注重归纳共性和总结规律，启发和引导学生的创新思维。既通俗易懂，又简明实用。此外，还另有配套的电子教案、CAI课件、习题解答、实验指导等教学辅助资料。《现代检测技术及仪表》可作为应用型（或技术型）电气信息类专业本科生的教材，也可供从事检测仪表设计、使用、维护和管理的工作人员自学和参考。

挖泥船、混凝土搅拌车、铲土机、印刷机、塔吊、飞行模拟器、造纸机……本书为“万物玄机丛书”的其中一册，向我们详细介绍了这些巨型机器的功能和工作原理。本书所讲的机器差不多是各类机器中最大的。本书能让这些庞然大物一目了然。当你注视它们的时候，想想由它们发出的喧闹声和难闻的气味，以及靠近它们站着时所产生的激动心情吧。

本书被全世界89个国家的900多所大学用作教材。 本书以详尽和丰富的资料，从理性智能体的角度，全面阐述了人工智能领域的核心内容，并深入介绍了各个主要的研究方向。全书分为8大部分：第一部分"人工智能"，第二部分"问题求解"，第三部分"知识与推理"，第四部分"规划"，第五部分"不确定知识与推理"，第六部分"学习"，第七部分"通信、感知与行动"，第八部分"结论"。本书既详细介绍了人工智能的基本概念、思想和算法，还描述了其各个研究方向最前沿的进展，同时收集整理了详实的历史文献与事件。另外，本书的配套网址http：//aima．cs-berkeley．edu／为教师和学生提供了大量教学和学习资料。 本书适合于不同层次和领域的研究人员及学生，是高等院校本科生和研究生人工智能课的首选教材，也是相关领域的科研与工程技术人员的重要参考书。

本书收录了36幅设计奇妙、符合少年儿童智力水平的迷宫图，并配以生动有趣的小故事和多姿多彩的卡通形象，让少年儿童在这些曲折离奇、险象环生的迷宫探索中领略到精彩纷呈未来世界的无穷魅力，从中提高他们的认识、辨析及形象思维的能力。小朋友！慢慢来闯迷宫吧！

折纸新概念，手工折叠小巧手，古怪机器人。适合3-6岁儿童。不用剪刀，安全放心，不用胶水，卫生环保。

该书较为全面、翔实地介绍了研究背景、研究现状、研究内容、基于方向正确性的纹路方向纠正与指纹分割等内容。

现代物流实战丛书。本书经纬分明，横向比较，纵向判断，一目了然。本书结合多个案例，从理论和实践上对当前我国物流体系存在的问题和解决方法进行了探讨，是物流专业人士和大中专师生有益的参考书。

本书共十章，主要包括常用低压电器、电气控制系统的基本控制电路、典型机械设备电气控制系统分析、可编程控制器（以松下电工FP0为样机）的原理及应用、实验、实训等内容。本书从应用角度出发，以培养学生能力为主线，服务生产需求为宗旨，理论联系实际地介绍了电气控制技术及可编程控制器（PLC）的原理，并突出其应用。本书可作为高职高专院校的电机电器、电气自动化、自动控制、机电一体化、机械电子应用等专业的教学用书，也可供职工大学和现场工程技术人员自学参考。

神经计算科学是人工智能的重要组成部分。 神经计算科学是"神经"+"计算"的科学，是在细胞的水平上模拟脑结构和脑功能的科学，是关于人工神经系统或人工神经网络的原理、结构和功能的科学。 本书阐述了神经计算科学的发展历史，神经计算科学的元素以及拓扑和组织；解析了十大经典人工神经系统：MP模型、感知器、自适应线性神经元网络、误差往回传播网络、小脑算术计算模型、径向基函数网络、 HoDfield网络、B0ltzmann机、自组织特征图以及自适应谐振理论模型；在解析神经计算模型的过程中讲述神经计算实例，特别是人工神经系统在机器人系统中应用的实例，展现了人工神经系统作为人工脑在机器人系统中所发挥的智慧源泉的作用。 本书可供从事人工智能和认知科学、机器人学、自动控制以及模式识别与图像处理研究的科技工作者学习或参考，并可作为大学高年级学生或研究生人工智能课的教材。

模拟进化算法求解多目标优化问题是智能计算的一个热门和重要领域，它突破古典运筹学中多目标优化方法的局限性，并具有区别于传统单目标进化算法的特征，在工业工程、科学和国防军事上具有很高的应用价值。本书较系统全面地介绍和讨论多目标进化算法理论与应用方面的基本知识和问题。主要内容包括多目标优化和模拟进化算法的基本概念；主要的多目标进化算法；多目标进化算法的理论问题；设计解决多目标优化的新型进化算法的性能法的理论问题；设计解决多目标优化的新型进化算法的性能评价和测试问题；典型的应用实例。另外，还着重介绍进化算法领域中最近兴起的粒子群算法处理多目标问题的理论方法与应用示例。 本书在参考国内外有关书籍的基础上，借助合作者的科研成果，细致而全面地展示多目标进化算法的研究进展，具有新颖性、学术性和应用性。内容深入浅出，并尽量反映这一领域的研究发展方向以及在其他学科专业的应用实践。书中附有丰富的参考文献，便于读者自学。 本书适合最优化和人工智能领域的教学、科研和工程应用人员参考使用，也可供计算机、自动化、系统工程和军事技术等相关专业的教师、研究和大学高年级学生作为教学参考书，或作为希望深入学习多目标进化算法的其他领域研究人员和工程技术人员的自学参考书。