本书是《LabVIEW虚拟仪器项目开发与管理》的升级版，共22章，包括基础知识、虚拟仪器项目开 发方法以及项目管理和实践。第1~6章为基础知识，主要讲解LabVIEW程序前面板设计、数据结构、程 序框图、函数和错误处理等内容；第7~19章主要讲解虚拟仪器项目开发方法，包括用于实际项目开发的 单循环和多循环程序框架、程序用户界面扩展、数据类型扩展、代码和程序结构扩展、数据存储、数据库 和面向对象开发技术、网络通信、信号与传感器、数据采集和滤波等数字信号处理相关的内容；第20~22 章主要讲解项目管理和实践，包括项目管理理论和一些对实际项目开发的经验总结，同时提供几个实际 的工程案例作为参考。本书力求面向实际工程项目开发，并配有实际工程实例源码和相关参考资料。 本书可作为LabVIEW虚拟仪器项目开发和管理人员的技术参考书，也可作为计算机、虚拟仪器和自 动化等专业的教材，或各类LabVIEW虚拟仪器项目开发和管理培训的参考用书。

本书从业内人士视角出发，向读者介绍了人工智能技术在人类商业活动中的应用情况，探讨了AI应用与商业活动中的法律问题。本书并没有采用教科书似的枯燥理论讲解方式，也没有涉及过多的专业理论知识。本书以实例为基础，选取了有望利用人工智能技术的商业领域，来解说实际应用方法和面临的法律法规问题。

《青少年人工智能实战（应用篇）》采用项目式学习法，通过简单、有趣、实用性强的小案例，让读者能够轻松体验和学习深奥的人工智能技术。同时，每个项目通过无代码的人工智能学习网站、拖拽式的积木编程、少量代码的Python编程等多种方式实现，读者可根据自身水平选择合适方式进行学习体验。《青少年人工智能实战（应用篇）》共分7章，序章总述人工智能，第1-6章分别从图像处理、文本处理、机器翻译、语音识别、机器学习和自动驾驶等几个领域向读者普及人工智能知识。在学习《青少年人工智能实战（应用篇）》前，读者应初步掌握Python语言的基础语法、第三方库安装等基础知识。《青少年人工智能实战（应用篇）》经过精心策划，概念清晰，既可作为青少年人工智能学习用书，也可作为人工智能爱好者的自学读物。

本书从产业角度深刻分析了异构计算及智能计算中心建设的诸多关键技术和应用前景，介绍了异构融合智能计算的核心技术—智能计算中心异构算力芯片、异构算力适配、异构操作平台，以及产业界中智能计算中心异构算力的解决方案、智能计算中心的高质量发展与未来展望。本书内容丰富、分析全面，是实现智能计算中心发展相关布局的重要技术参考，对推动我国智能计算中心建设和智能计算领域的发展有很高的参考价值和实际意义，适合从事城市数字化建设、智能化建设、智能计算中心建设的相关技术人员，以及科研机构技术人员、高校师生阅读。

《模式识别》阐明了模式识别学科的科学意义与战略价值，总结了模式识别学科的发展历史及其研究规律，梳理了模式识别学科在基础理论、计算机视觉、语音语言信息处理、模式识别应用技术等方面的发展现状，分析了模式识别学科中尚未完全解决的关键科学问题，确定了面向学科前沿的优先发展方向和研究重点，指出了模式识别技术创新的新挑战、新使命与新机遇，提出了模式识别学科发展的保障措施与政策建议。《模式识别》旨在为模式识别学科的健康稳定发展奠定坚实的科学基础，促进模式识别在解决国计民生重大需求方面做出应有的贡献。

《面向人机交互的人脸表情识别技术=Facial Expression RecognitionTechnology for Human-Computer Interaction：英文》根据工程应用的实际需要，全面系统地介绍了面向人机交互的人脸表情识别技术，主要内容包括：根据视觉信息处理的分模块性原理，对彩色图像的恒常性问题进行研究，解决传统颜色恒常性的不适定问题；为实现高效准确的人脸检测和面部特征定位，对多特征融合的人脸检测方法和面部特征点定位问题进行研究；综合考虑人脸表情特征的重要性和提取的有效性，对表情特征提取方法进行研究；考虑融入表情样本的类别信息，对有监督的正交保局投影的表情识别算法进行研究。

本书是升级版，不仅包含机器学习的基本概念，以及如何利用TensorFlow库快速构建强大的机器学习模型，还涵盖了前沿的神经网络技术，如深度语音分类器、面部识别和CIFAR-10自动编码。另外，本书新增了如何将代码更新到TensorFlow 2.0，以及在Docker容器中运行代码所需要的技术。

《数据与计算科学基础》提出了以理解数据和处理数据为目标的计算生态的教学理念，全面系统地介绍了数据与计算科学基础的基本理论与方法。该书主要内容包括数据与计算概述、计算机系统、数据的表示、算法、计算机语言与程序、数据收集与预处理、数据计算、数据分析与可视化。该书内容丰富，结构清晰，在重点讲解各种算法思想的基础上，通过数据分析与可视化的各种应用案例，进行多维度的“数据思维”训练，以满足读者对理解“信息技术跨学科赋能”的现实需求。同时该书附赠电子教学课件、案例源文件和结果文件，以方便教学。《数据与计算科学基础》适合作为普通高等学校大学计算机通识教育教材使用，也适合对数据与计算感兴趣的读者阅读。

机器学习目前是人工智能和模式识别领域的共同研究热点，其理论和方法已被广泛应用于解决工程应用和科学领域的复杂问题。作者从解决实际问题的角度出发，通过大量的实战经验深入剖析机器学习算法在解决实际问题中的具体应用，处理数据从一维到二维，研究对象从文本到图像，解决问题从股票预测到图像去雾。全书用通俗易懂的语言和绘声绘色的插图从机器学习最简单的模型出发，带领读者一步步叩开机器学**秘的大门。本书可作为专业课教材供学生使用，也可为相关兴趣爱好者参考使用。

《营销智能》以营销智能国家新一代人工智能开放创新平台为基础，综合应用人工智能、大数据挖掘、客户关系管理、数据处理和信息识别等技术，从多源异构的海量数据信息开始，以企业高效营销为目标导向，将智能化数据信息的采集、处理、分析、应用纳入企业生产营销环节中，实现中国企业全面的数字化、智能化、技术化的新营销模式。《营销智能》内容覆盖营销、营销智能和营销智能平台的概念、技术和面临的挑战，也提供丰富的中国企业应用营销智能技术的实践与案例。