本書以一款簡易機器人為載體，通過圖形化編程引領(lǐng)初學(xué)者探索AI的基本概念與基礎(chǔ)應(yīng)用。全書共5章，內(nèi)容涵蓋語音識別、語音合成、人臉識別、文字識別、圖像識別、AI大模型與機器學(xué)習(xí)等，通過跌宕起伏的故事情節(jié)與生動案例，層層遞進地講解AI原理。讀者可以跟隨故事的發(fā)展，親手搭建機器人結(jié)構(gòu)，學(xué)習(xí)電子技術(shù)和編程知識，深入體驗經(jīng)典的基礎(chǔ)

本書作為圖像傳感器相關(guān)知識的入門書籍，從圖像傳感器的成像原理出發(fā)，全面介紹了圖像傳感器的內(nèi)部單元、工作原理、技術(shù)特征，介紹了主要的圖像傳感器類型，并進行了比較。最后，本書還介紹了包含圖像傳感器的成像系統(tǒng)。 本書前四章是基礎(chǔ)知識部分。其中，第一章介紹了圖像的構(gòu)成以及圖像傳感器的作用，解釋了什么是"成像"；第二章介紹組成圖

本書是作者在多年從事人工智能原理及其應(yīng)用課程的教學(xué)和多年承擔(dān)工業(yè)控制系統(tǒng)信息安全的科學(xué)研究、開發(fā)項目的基礎(chǔ)上完成的。本書簡潔、全面地介紹了工業(yè)控制設(shè)備信息安全現(xiàn)狀、安全要求，系統(tǒng)地介紹了工業(yè)控制設(shè)備分類、典型工業(yè)控制設(shè)備的功能與工作原理，闡述了與工業(yè)控制設(shè)備相關(guān)的通用信息安全技術(shù)、工業(yè)控制設(shè)備信息安全防護解決方案、工業(yè)

本書針對分類屬性數(shù)據(jù)無監(jiān)督數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)中的三個關(guān)鍵問題—特征學(xué)習(xí)、分析過程和結(jié)果評價，闡述分類屬性數(shù)據(jù)深度無監(jiān)督學(xué)習(xí)理論及決策應(yīng)用。全書共7章，第1章概述數(shù)據(jù)驅(qū)動決策支持的技術(shù)基礎(chǔ)、有監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)兩類數(shù)據(jù)挖掘方法及分類屬性數(shù)據(jù)無監(jiān)督學(xué)習(xí)問題；第2章介紹分類屬性數(shù)據(jù)的無監(jiān)督特征學(xué)習(xí)、聚類分析和聚類結(jié)果評價等相關(guān)理

本書旨在建立和推動“動力學(xué)刻畫的數(shù)據(jù)科學(xué)”理論和應(yīng)用研究。全書共六章，內(nèi)容包括：復(fù)雜動力系統(tǒng)理論基礎(chǔ)、高維數(shù)據(jù)的臨界預(yù)警理論及方法、短時間序列的預(yù)測理論及方法、動力學(xué)因果檢測理論及方法、基于動力學(xué)的勢能景觀構(gòu)建理論及方法、混沌反饋學(xué)習(xí)理論及深度學(xué)習(xí)方法等。全書交叉融合了數(shù)學(xué)理論、統(tǒng)計學(xué)方法、人工智能、計算系統(tǒng)生物學(xué)方法

本書的主要特點是專業(yè)性、針對性較強，主要針對工科專業(yè)，特別是自動控制相關(guān)專業(yè)研究人員學(xué)習(xí)。涵蓋了概率論基礎(chǔ)與隨機過程的基本概念，泊松過程、離散時間馬爾可夫過程、連續(xù)時間馬爾可夫過程、鞅、布朗運動、伊藤微積分、隨機系統(tǒng)的最優(yōu)估計、隨機系統(tǒng)的最優(yōu)控制與優(yōu)化控制等，涵蓋了工科專業(yè)所需的隨機過程的基本內(nèi)容.同時，本書配有大量與

本書系統(tǒng)地闡述魯棒控制理論中的時域方法，綜合國內(nèi)外相關(guān)文獻資料，并結(jié)合作者多年來的教學(xué)實踐，以Lyapunov穩(wěn)定性理論為基礎(chǔ)，以矩陣代數(shù)Riccati方程、線性矩陣不等式（LMI）、矩陣運算及其性質(zhì)等為工具，深入淺出地介紹不確定系統(tǒng)及時滯不確定系統(tǒng)在魯棒穩(wěn)定性分析與魯棒控制器設(shè)計方面的基本概念及分析設(shè)計方法。全書共9

本書從微納光纖的特性出發(fā)，對近年微納光纖傳感技術(shù)領(lǐng)域的相關(guān)工作和研究進展進行梳理和評述，并提出作者對未來微納光纖傳感技術(shù)的發(fā)展預(yù)測和建議。本書首先介紹了微納光纖的獨特光學(xué)效應(yīng)和特點；進而從二氧化硅和聚合物材料特性出發(fā)，介紹微納光纖的常見制作方法和特點；分析和總結(jié)了微納光纖傳感技術(shù)當(dāng)前熱點領(lǐng)域的研究進展；最后結(jié)合作者在微

本書是一本深入探討機器嗅覺技術(shù)的專業(yè)書籍。書中詳細(xì)介紹了電子鼻的工作原理、設(shè)計方法與關(guān)鍵技術(shù)，同時還詳細(xì)闡述了電子鼻在氣體檢測中的模式識別技術(shù)，包括數(shù)據(jù)采集、特征提取、模式識別算法及系統(tǒng)整合等內(nèi)容。書中通過理論與實際案例相結(jié)合的方式，展示了電子鼻在多個領(lǐng)域的應(yīng)用前景和挑戰(zhàn)，為讀者提供了一套系統(tǒng)的機器嗅覺解決方案。

物體6自由度（6D，6DoF）位姿估計是機器人視覺、增強現(xiàn)實、自動駕駛、具身智能等領(lǐng)域的核心技術(shù)。本書分層次介紹了有紋理物體、低紋理物體，以及反光低紋理物體位姿估計的先進機器視覺理論、方法及關(guān)鍵技術(shù)，其中以最具挑戰(zhàn)性的反光低紋理物體為重點。全書包含8章，第1章為緒論，介紹視覺6D位姿估計的基本概念、研究現(xiàn)狀，及現(xiàn)有技術(shù)