《智能制造》从研发的思想出发，介绍智能制造涉及的多个关键技术，包含智能建模、智能优化、智能仿真、智能编程、智能维护、智能制造可靠性、智能物流等多方面内容。该书重点突出智能制造的系统性及其理论方法与应用的可操作性。书中给出大量应用实例及其测试数据和测试过程，以供读者参考。《智能制造》具有一定的理论深度，涉及的知识面较广，但在编写时也兼顾了初学者，可作为高等院校相关专业高年级本科生及研究生的教材，也可作为智能制造行业的科研或工程技术人员的参考书。

《电子制造业智能制造系统：工业互联应用下的自动化解决方案》一书，由理论概述篇、实践路径篇、案例解析篇三个部分组成。其中，理论概述篇包括工业4.0、5G时代、工业4.0与5G对制造企业的冲击和变革；实践路径篇包括智能制造及自动化解决方案、智能自动化方案的实施步骤、自动化解决方案的系统分类、智慧产权专利申请、智能制造与高新（国家）技术企业的推动；案例解析篇包括智能化生产及资源管理方式、创新突破的新科技应用、取代重复性基础劳动力。本书可供电机、电子、机械、自动化、计算机、工业工程规划相关专业学生阅读参考，并可用于从事电子制造业相关智能方案研发、设计、执行的新进人员参考，使企业提前把握对科技人力的需求，使学习与实践能更高效衔接。

本书只需要读者对物理和数学有基本的知识，内容涵盖：机器人学概论、工业机器人机构的基本特征；、机器人机构几何模型、机器人的运动学和动力学、机器人传感器和机器人轨迹规划、机器人视觉、执行器轨迹或力的基本控制方案；带有进给装置和机器人抓手的机器人工作单元。第二版在上一版的基础上扩展了新主题：协作机器人、移动机器人和类人机器人。本书适用作为电气、机械、计算机、土木等专业的机器人学入门课程

《情感计算手册》是一部内容全面而又权威的综合性手册，可用于教学、研究与实践参考，内容涉及情感计算的理论与模型、检测与识别、生成技术、方法论和数据库及其应用。每一章都是由该领域的权威专家撰写而成。通过阅读本著作，读者既可以对该领域有一个全面的了解，又可以知晓该领域在整个情感计算体系中的位置与作用。

随着科技的进步，互联网逐渐从电脑、手机屏幕走向VR、AR、智能座舱、智能家居等三维空间，为了让用户更自然地获取信息，多模态交互将起到关键作用。本书从人工智能、用户体验和技术的角度出发，介绍不同模态之间的差异，本书重点讲解语音交互设计、手势设计、图形和语音界面融合设计三个方面的知识。 本书适合从事人工智能、语音交互、VR、AR、智能座舱和智能家居的产品经理和设计师阅读，希望本书能帮助读者更清晰地知道未来的科技走向。

机器学习是人工智能发展和研究过程中得到最广泛重视和应用的方向，与人工智能并行发展的量子计算，其被广泛关注的领域之一是量子机器学习算法。量子计算的到来使现有的密码算法受到冲击，而建立在密码学大厦之上的区块链技术也将受到影响，基于量子密码体系的区块链即量子区块链系统便是一种探索。本书主要对机器学习、深度学习、区块链和量子计算技术及其应用进行全面介绍和论述，主要内容包括机器学习基础原理、量子信息与量子计算、量子计算与机器学习、区块链技术基础、区块链技术应用、量子区块链初探。

本书是一本介绍智能运维的实战指南，聚焦实际应用场景，通过十余个实战案例，详细讲解每个场景中的痛点、适用的算法、试验和*终方案，系统介绍了AI技术在运维工作中的应用。本书内容分为3部分，第1部分是智能运维、人工智能的概念和发展趋势，包括第1、2章；第2部分是智能运维中需要用到的人工智能技术和算法，包括第3、4、5章；第3部分是智能运维实战案例，包括第6~11章。 本书适合从事企业数字化转型建设工作的一线从业者、管理者，尤其适合在ICT领域从事运维工作的人员学习。

《TensorFlow深度学习——手把手教你掌握100个精彩案例（Python版）（人工智能科学与技术丛书）》是一本系统论述TensorFlow编程的新形态图书（含纸质图书、程序代码及微课视频）。全书分为22章：第1～5章介绍了TensorFlow基础；第6～8章介绍了神经网络多层感知层编程；第9～12章介绍了人工智能数学；第13章介绍了存储和读取；第14章介绍了回归预测数据结果；第15～17章介绍了图形辨识和CNN；第18～20章介绍了CNN数学基础；第21～22章介绍了物体的影像辨识。为便于读者高效学习，快速掌握人工智能和机器学习编程与实践，该书提供所有实例的完整源代码，并配套制作了微课视频。《TensorFlow深度学习——手把手教你掌握100个精彩案例（Python版）（人工智能科学与技术丛书）》适合作为广大高校计算机专业相关课程的教材，也可以作为从事深度学习与机器学习技术开发者的参考用书。

本书以河北工业大学徐桂芝教授带领的生物电磁团队近20多年在脑科学与脑认知方面的研究成果为核心，总结分析了国内外该领域的研究动态及发展趋势，反映了当代脑电与脑网络技术的发展。全书共11章，主要讲述脑电信号采集与处理、脑电事件相关电位、脑电源定位及其求解方法、脑网络构建与分析、脑机交互及脑功能网络技术应用等内容。本书在介绍基本原理、基本概念等理论知识的基础上，由浅入深、循序渐进，涉及大量相关领域的科学研究与应用，有益于读者加深对相关基础知识的理解，同时拓宽知识面，培养学术能力。本书可供相关专业高年级本科生、研究生和科研人员使用。

本书主要论述了基于人工智能的自主磨抛系统构建一般性方法、流程以及核心技术，主要从以下三部分进行论述：第一部分首先对磨削抛光以及工业机器人的背景知识及基础理论进行概述；第二部分论述了基于人工智能的自主磨抛系统的整体构建过程，从系统的构建方案及软硬件组成开始，依次介绍了磨抛系统的核心技术：控制策略、轨迹规划和机器视觉系统，并对整体系统的辅助部分进行了简要介绍；第三部分则给出了智能自主磨抛系统在工业实践中的应用案例。