本书全面介绍了区块链的基础知识，包括区块链概述、区块链密码学、P2P网络、共识算法、智能合约、区块链经典应用、区块链应用案例、区块链技术生态等。此外，本书还涉及不少前沿知识技术的介绍，包括区块链在数字经济、元宇宙、Web 3.0和NFT中的应用等，以便读者加深对于区块链技术的理解。 本书既可以作为高等院校区块链、计算机等信息类专业和金融科技等专业的教材，又可以作为区块链、金融科技等领域从业人员的参考用书。

本书是基于创新创业模式，依据高等职业院校工业机器人技术专业的相关标准和工业机器人“1＋X”证书制度的相关标准，按照“创新企业模式＋信息化＋课证融通”多位一体的表现模式编写的专业理论基础与实践一体化教材。本书主要内容包括认识工业机器人的结构、工业机器人机械识图、工业机器人用典型零件、机器人常用机构、机器人机械传动、机器人液压与气压传动共6个模块，配有视频、课件等资源，有需要的读者可扫码获取。本书适合高等职业学校、高等专科学校、成人教育高校及本科院校的二级职业技术学院、技术（技师）学院、 技工学校、继续教育学院和民办高校的机电专业、机器人专业的师生使用，也可以作为工业机器人装调与维修初学者的参考用书。

本书主要介绍智能机器人的产生及发展、典型的机器人系统和智能机器人系统基础、感知系统、导航技术、协作系统、控制与自学习、仿真与软件设计、机电控制系统设计、竞赛及应用等。本书结合“结果导向思维”，应用 OBE 理念编写，凸显了“智能”特色，落实了“思政贯通”教学主线。本书突出“智能化”机器人特色，以“智能”为主轴展开，有助于学生跳出传统工业机器人的单一学习思路，帮助学生全面认知机器人。本书配有在线课程“机器人技术导论”（“智慧树”平台），以及教学大纲、PPT、习题解答、课程思政等资源，读者可登录华信教育资源网（www.hxedu.com.cn）下载。本书适合作为高等院校机器人工程、自动化、电子信息与机械电子工程等专业的本科生或硕士生的引导性教材或参考书，也可作为工科学生机器人活动、相关学科竞赛教材，还可供有关工程技术人员参考。

本书是与《人工智能与计算机应用》配套使用的线下学习实践教材，是编者多年教学实践经验的总结。 全书分为两部分：第 1 部分是实验指导，第 2 部分是习题集。本书为各实验任务配备了详细的操作要点及 图例说明，且部分实验提供二维码，供学生观看学习。学生通过上机可以达到边学习、边实践的目的。大 部分实验的 阶段提供了自我训练，帮助学生复习和检验所学知识，提高学生的实际操作能力，掌握基本技能。本书面向应用、重视操作能力和综合应用能力的培养，可作为高校各专业人工智能基础和计算机基础课程的教材，也可作为各级计算机基础知识的培训教材和参考用书。

本书紧紧围绕“以市场需求为导向，以职业能力为核心”的理念编写，融入符合新时代特色社会主义的新政策、新需求、新信息、新方法，以课程思政和实践教学主线贯穿全书，突出职业特点，落地岗位工作流程。本书采用以项目驱动为主体的编写模式，通过项目驱动，实现知识传授与技能培养并重，体现了“做中学”“学中做”的理念；通过分析对应知识、技能与素质要求，确立每个模块的知识与技能组成，并对内容进行甄选与整合。每个模块都设有学习目标、学习路径、任务描述、任务实施、任务总结、英语角和任务习题。本书结构清晰、内容详细，任务实施是其精髓部分，它有效地考察了学习者对知识和技能的掌握程度，拓展了学习者的应用能力。

卢薪宇，上海外国语大学新闻传播学院广告系讲师，主要研究领域包括大数据与计算广告学、互动营销传播、广告心理学、社会化媒体与传播效果。本书为作者的博士论文，系统地介绍了人工智能技术的基本原理及其在广告领域的应用，并全面反映了 外人工智能广告研究领域的 进展和发展方向。本书先深入浅出地介绍了人工智能的基本原理和应用，包括超个性化（hyper-personalization）、预测分析和决策（predictiveanalyticsanddecisions）、识别（recognition）等内容，使读者对人工智能在广告领域的基本应用有一个较为清晰的认识；又系统梳理和介绍了人工智能广告研究的热点和前沿领域，包括实时投放超个性化广告、创意制作过程、消费者决策过程等内容。本书强调可读性和实用性，可作为高等院校新闻传播学院广告系、传播系等相关专业的本科生和研究生学习人工智能广告的教材，也可供从事人工智能广告教学和科研的人员参考。

全书分为三个主要部分， 部分在比较狭义的角度考察人工智能尤其是机器学习在科学发现中的作用，给出机器学习能够达到的科学发现的层级，并提出一个在当前的技术条件下可能的发现新概念和新思想的路径。第二部分是在 加广义上从科学哲学的角度去看机器学习与科学活动，基于对科学发现逻辑的分析和科学理论结构的分析，尝试从一种基于数学认知的科学实践哲学的角度回答自动科学发现是否可能。第三部分是案例研究，主要用机器学习模型和科学 两个经典的科学革命的案例——与相对论相关的以太漂移问题以及与量子力学相关的黑体辐射问题——的历史数据，来模拟机器学习是否能够在真实的科学发现场景给人类带来新的概念和思想，并给 部分的结论作为支撑。

本书是《计算思维与人工智能基础（第2版）》的配套实验教材。本书紧跟计算机技术发展潮流，以“基础性、系统性、 性、实用性”为指导思想，主要实验内容包括Windows10、Word 2016、Excel 2016、PowerPoint 2016、Visio 2016、网络信息检索、算法设计、基于Weka平台的机器学习算法实现等。本书强调计算机实际应用能力的培养，实验内容注重由浅入深、详略得当、图文并茂、示例精炼。通过本书的学习，可使学生熟练地操作使用计算机，并能加强学生对计算思维与人工智能基础理论知识的理解。本书适合高等学校非计算机专业作为计算机基础课程的实验教材，也可作为计算机应用培训班实验教材和计算机初学者的自学实验用书。

本书基于真实数据集，全面系统地阐述现代计算机视觉实用技术、方法和实践，涵盖50多个计算机视觉问题。全书分为四部分：di一部分（第1~3章）介绍神经网络和PyTorch的基础知识，以及如何使用PyTorch构建并训练神经网络，包括输入数据缩放、批归一化、超参数调整等；第二部分（第4~10章）介绍如何使用卷积神经网络、迁移学习等技术解决更复杂的视觉相关问题，包括图像分类、目标检测和图像分割等；第三部分（第11~13章）介绍各种图像处理技术，包括自编码器模型和各种类型的GAN模型；第四部分（第14~18章）探讨将计算机视觉技术与NLP、强化学习和OpenCV等技术相结合来解决传统问题的新方法。本书内容丰富新颖，语言文字表述清晰，应用实例讲解详细，图例直观形象，适合PyTorch初中级读者及计算机视觉相关技术人员阅读。

近十年，人工智能革命由深度学习掀起，Geoffrey Hinton、Yoshua Bengio、Yann LeCun——深度学习开创者，以及像他们一样信仰这一理论是解决当下AI难题的专家们，已经将多层神经网络等深度学习架构应用于计算机视觉、语音识别、NLP和机器翻译等领域，开创了AI 1.0革命。而如今，以DALL-E、ChatGPT等大模型预训练掀起了AIGC新一轮浪潮，被称为AI 2.0革命？在两次革命浪潮下，未来十年人工智能产业会涌现哪些新技术和新应用？ 为解答这个问题，CSDN《新程序员》编辑部特邀70多位AI产业界资深技术和管理专家，就“人工智能新十年”为主题，梳理AI技术专业领域的前沿观点、理论研究、实践案例，以及技术选型等内容，通过人物访谈、理论思考，以及案例解读等内容形式呈现。