OPENCV+TENSORFLOW深度学习与计算机视觉实战

本书旨在掌握深度学习基本知识和特性的基础上，培养使用TensorFlow+OpenCV进行实际编程以解决图像处理相关问题的能力。全书力求通过通俗易懂的语言和详细的程序分析，介绍TensorFlow的基本用法、不错模型设计和对应的程序编写。 本书共13章，内容包括计算机视觉与深度学习的关系、Python的安装和使用、Python数据处理及可视化、机器学习的理论和算法、计算机视觉处理库OpenCV 、OpenCV图像处理实战、Tensor

基于深度学习的自然语言处理

近几年来，深度学习已经有效改变人工智能的诸多领域，涉及语音、视觉、自然语言、机器人和游戏等。深度学习在自然语言处理领域的诸多应用方面大获成功，这使其成为人工智能领域很重要的发展基准。 《基于深度学习的自然语言处理》介绍深度学习领域优选进的技术以及深度学习在主要的自然语言处理任务中的成功应用，包括语音识别和理解、对话系统、语义分析、句法分析、知识图谱、机器翻译、问答、情感分析、社会计算和基于图像的自然语言生成。本书对深度学习时代自然语

人工智能--原理与技术

本书涵盖人工智能学科的大多数领域，共分为十一章。章绪论，介绍人工智能的历史、近期新发展状态及所包含的领域。剩余十章分别介绍各领域的基本原理与技术，包括知识表示与逻辑系统、搜索与自动规划、不确定性推理、机器学习，以及近年快速发展的人工神经网络（深度学习）、强化学习、分布式人工智能与多智能体系统、平行智能、知识自动化、智能控制等...

人工智能(初中版)

人工智能（初中版）从人工智能的发展与应用，数据、算力和算法，监督学习，非监督学习，人工神经网络及对人工智能的思考等方面对人工智能进行了初步讲解。通过本书的学习，初中生能够了解人工智能相关知识和技术，激发对人工智能的兴趣。本书案例、项目难易适中，与学生实际生活联系密切，与其他学科知识适度融合，让学生能够在实践中体验创造的乐趣。 本书适合初中学生阅读使用，可作为初中人工智能入门教材...

创客教育系列丛书人工智能

《人工智能》为创客教育系列丛书小学第二册，包括“体验人工智能”“编程控制机器人”两部分内容，围绕创新思维的培养目标，设计了“爱学习的机器猫”“机器人闯关”项目范例，通过“情境→主题→规划→探究→实施→成果→评价”的小项目学习方式，开展自主、探究、合作学习活动，运用简单的硬件设备和方便操作的软件平台，帮助同学们体验人工智能和智能机器人的技术魅力，学会通过编程尝试实现简单的人工智能，控制机器人的简单动作。 《人工智能》为创客教育系列丛书小

机器人科学与技术丛书机器人控制/运动学.控制器设计.人机交互与

全书分为基础篇、理论篇和应用篇本三部分，部分作为机器人控制的基础，从机器人学的基本理论入手，介绍机器人学相关的基础理论知识；第二部分结合具体设计实例介绍机器人常用的控制方法；很后一部分阐述机器人控制技术在人机交互方面的应用...

认知计算攻略:使用Cognitive Services和TensorFlow

读者将： ● 使用Microsoft Cognitive Services API构建可用于生产环境的解决方案 ● 解决自然语言处理和计算机视觉中的企业问题 ● 探究机器学习开发生命周期——从正式的问题定义到规模化部...

大数据与人工智能技术丛书人工智能算法与实战(Python+PyTorch)(

本书可视为一本以问题为导向的书籍, 很好适合具备一定数据基础和Python基础的读者学习,作为一本数据科学的基础书籍,读者可以在短时间内学习数据科学的经典算法。主要阐述 python3 基础内容；常用模块进行扼要阐述和实例操作；常见统计量, 数据转换, 以及多维数组等内容, 并通过代码实现； 特色是以问题导向的方式阐述了常见的 12 种经典算法；并介绍了 pytorch 的相关内容, 并扼要阐述了深度学习中几种经典的神经网络算法, 以

模式识别与机器学习

模式识别与机器学习系统介绍了模式识别与机器学习的基础理论、模型与算法，同时兼顾了前沿知识的适当融入。本书以贝叶斯学习的思想贯穿始终，并适时与其他重要知识点（如支持向量机、深度学习）等进行交叉和关联，便于读者在形成良好知识体系的同时保持对整个领域知识的全面把握。 全书共14章和4个附录，循序渐进地对模式识别与机器学习领域进行剖析。首先介绍贝叶斯学习基础、逻辑回归、概率图模型基础、隐马尔可夫模型和条件随机场，接着介绍支持向量机、人工神经网

深度学习计算机视觉实战:卷积神经网络.Python.TensorFlow和Kivy

主要内容 ● 理解ANN和CNN的工作机制 ● 使用Python从头创建计算机视觉应用和CNN ● 使用TensorFlow从概念到生产学习深度学习项目 ● 与Kivy配合使用NumPy构建跨平台的数据科学应...

新时代·技术新未来自动机器学习(AutoML):方法、系统与挑战

本书全面介绍自动机器学习，主要包含自动机器学习的方法、实际可用的自动机器学习系统及目前所面临的挑战。在自动机器学习方法中，本书涵盖超参优化、元学习、神经网络架构搜索三个部分，每一部分都包括详细的内容介绍、原理解读、具体运用方法和存在的问题等。此外，本书还具体介绍了现有的各种可用的AutoML系统，如Auto-sklearn、Auto-WEKA及Auto-Net等，并且本书很后一章详细介绍了具有代表性的AutoML挑战赛及挑战赛结果背后

零基础实践深度学习

《零基础实践深度学习》从人工智能、机器学习和深度学习三者的关系开始，以深度学习在计算机视觉、自然语言处理和推荐系统的应用实践为主线，逐步剖析模型原理和代码实现。书中的内容深入浅出，通过原理与代码结合、产业实践和作业题结合的方式，帮助读者更好掌握深度学习的相关知识和深度学习开源框架的使用方法。为了让更多的读者从中受益，快速应对复杂多变的AI应用，书中还介绍各种模型资源和辅助工具，旨在帮助读者在人工智能的战场上武装到牙齿，和“AI大师”一

机器学习导论

本书分类《机器学习导论》面向机器学习领域的主要模型和算法，重点阐述不同方法背后的基本假设以及它们之间的相关性，帮助读者建立机器学习的基础理论功底，为从事该领域的相关工作打下基础。具体内容包括机器学习研究的总体思路、发展历史与关键问题，线性模型，神经网络及深度学习，核方法，图模型，无监督学习，非参数模型，演化学习，强化学习，数值优化方法等。 本书可作为高等学校相关课程的教材，也可作为研究生及对机器学习感兴趣的科技、工程技术人员的参考用书

人工智能科学与技术丛书机器学习原理与实践(Python版)

本书系统地介绍统计分析和机器学习领域中很为重要和流行的多种技术及其基本原理，本书在详解有关算法的基础上，结合大量Python语言实例演示了这些理论在实践中的使用方法。具体内容包括线性回归（包括岭回归和Lasso方法）、逻辑回归、支持向量机、感知机与神经网络、聚类分析（包括K均值算法、EM算法、密度聚类等）、降维与流形学习、集成学习、KNN、朴素贝叶斯、概率图模型（包括贝叶斯网络和HMM模型）等内容...

深度学习在农作物病虫害智能诊断及农业智能系统中的应用与实践

本书运用深度机器学习等人工智能方法研究了农作物病虫害智能诊断及其在农业智能系统中的应用与实践，提供了大量农作物病害图像实例集和MATLAB例程供相关人员参考...

大数据与人工智能技术丛书Python数据挖掘与机器学习

本书内容丰富，循序渐进，以数据挖掘框架为主线，系统地介绍了数据挖掘技术的基本原理、方法和实践应用，全面反映了数据挖掘的理论体系和应用的近期新进展。课程既讨论数据挖掘的基本理论知识和框架体系结构，又介绍了数据挖掘算法的Python实现与应用，强调了理论与实践相结合，基础知识与前沿发展相结合。本书可作为计算机数据科学相关专业高年级本科生、硕士研究生的软件挖掘教材，同时也可以作为对Python数据挖掘感兴趣读者的自学参考书...

物联网深度学习

《物联网深度学习 》详细阐述了与物联网深度学习相关的基本解决方案，主要包括物联网生态系统、物联网深度学习技术和框架、物联网中的图像识别、物联网中的音频/语音/声音识别、物联网中的室内定位、物联网中的生理和心理状态检测、物联网安全、物联网的预测性维护、医疗物联网中的深度学习等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。 本书适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书，也可作为相关开发人员的自

深度学习:丛神经网络到深度强化学习的演进

深度学习是人工智能发展的第三次浪潮，相关算法在计算机视觉、自然语言处理、游戏、机器人、无人驾驶及医疗诊断等众多领域取得了显著的成果，在国内外引起了广泛的关注。目前深度学习技术在产业界发展成熟，广大高等院校也相继开设人工智能相关专业。为满足广大读者对于深度学习的学习需求，作者编著了此书。本书按照神经网络到深度强化学习的脉络介绍深度学习的演进与相关理论，帮助读者形成关于深度学习和强化学习系统全面的知识体系。《深度学习从神经网络到深度强化学

机器学习观止 核心原理与实践

《机器学习观止——核心原理与实践》在写作伊始，就把读者设想为一位虽然没有任何AI基础，但对技术本身抱有浓厚兴趣、喜欢“抽丝剥 茧”、探究真相的“有识之士”。有别于市面上部分AI技术书籍从一开始就直接讲解各种“高深莫测”算法的叙 述手法，《机器学习观止——核心原理与实践》尝试先从零开始构建基础技术点，而后“循序渐进”地引领读者前进，最终“直捣黄龙”，赢取最 后的胜利。 全书据此分为5篇，共31章，内容基本覆盖了由AI发展历史、数学

乐高——实战EV3

详细的结构搭建指南、学生机器人活动参考、丰富的案例教学程序、stem教育推荐教材、创新教育的实践、用于课堂教学的ev3中文教材、将机器人应用于学科教育的探索等。...

人机交互-用户体验创新的原理

本书共分六章，内容涉及：人机交互及其与用户体验之间的关系、人与数字系统之间的交互、相关系统的有用性、系统的易用性、用户使用系统时的感受、用户体验的最终目标等...

非连续非线形系统的控制理论与应用(英文版)

靠前知名大学原版教材——信息技术学科与电气工程学科系列强化学

本书的目的是考虑大型且具有挑战性的多阶段决策问题，这些问题原则上可以通过动态规划和很优控制来解决，但它们的准确解决方案在计算上是难以处理的。本书讨论依赖于近似的解决方法，以产生具有足够性能的次优策略。这些方法统称为增强学习，也可以叫做近似动态规划和神经动态规划等。 本书的主题产生于很优控制和人工智能思想的相互作用。本书的目的之一是探索这两个领域之间的共同边界，并架设一座具有任一领域背景的专业人士都可以访问的桥梁...

数字化与智能化车间(智能制造系列丛书)

数字化智能化车间建设是实现智能生产的关键。本书介绍了数字化智能化车间的基本概念，提出了数字化智能化车间的体系架构模型，对数字化智能化车间技术体系中的虚拟车间建模与仿真优化、制造物联网技术及应用、生产过程智能管控、基于大数据的车间运行智能决策支持等关键内容进行了深入探讨，并结合企业应用案例进行详细说明...

智能制造

《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

深度学习案例精粹:基于TensorFlow与Keras(人工智能技术丛书)

本书以实战为主，通过丰富的实战案例向读者介绍深度学习可应用和落地的项目，书中所有案例都基于Python+TensorFlow 2.5+Keras技术，可用于深度学习课程的实战训练。本书配套示例源码、PPT课件、思维导图、数据集、开发环境与答疑服务。 全书共分11章。第1章讲解深度学习的概念、流程、应用场景、模型分类和框架选择，第2～11章列举深度学习的项目实战案例，包括手写体识别、数据集分类、情感分类、文本情感分类、编码器、汉字

智慧工业互联网(智能制造系列丛书)

本书对“互联网+人工智能+大数据+”时代的内涵进行了解读，分析了工业云产生的背景，提出了工业云的内涵、概念模型与特征，研究了工业云的发展现状和趋势。阐述了工业云体系架构与技术体系框架以及工业云系统总体技术、工业云平台技术和工业云基础支撑技术与应用技术；分析了国内外已有的工业云平台，重点阐述了作者团队研发的工业云平台——INDICS；总结了工业云的实施方法、评估方法、运行模式和范例集。提出了工业云发展展望...

人工智能算法图解

今天，人工智能在我们的生活中随处可见。它能推送我们喜欢的电视节目，帮助我们诊断疑难杂症，还能向我们推荐商品。因此，让我们掌握人工智能的核心算法，拥抱日新月异的智能世界吧。 与那些充斥着公式和术语的教材不同，本书利用丰富的图表、案例和习题，深入浅出地讲解人工智能的基本概念。你只需要具备高中数学基础知识，即可轻松阅读本书。读完本书之后，你将能亲手设计算法来预测银行交易风险，创造艺术作品甚至配置自动驾驶汽车。 主要内容 ●各种人工智能

云计算安全——机器学习与大数据挖掘应用实践

本书既有理论研究，又有实践探讨，共分为6章，讲解了云计算安全中人工智能与大数据挖掘技术的应用实践。第1章从概念、发展、标准等角度宏观地介绍了云计算安全；第2章从云计算安全需求的角度阐释云计算安全的核心目标、公有云场景下的安全需求和私有云场景下的安全需求；第3章全面、系统地介绍了公有云安全技术体系和私有云安全技术体系；第4章详细介绍了人工智能技术在云计算安全领域的应用实践；第5章详细介绍了大数据挖掘技术在云计算安全领域的应用实践；第6章

动手学PyTorch深度学习建模与应用

本书以新版深度学习框架PyTorch为基础，循序渐进地介绍其在深度学习中的应用。全书共10章，从深度学习数学知识入手，逐步介绍PyTorch在数值建模、图像建模、文本建模、音频建模中的基本概念及应用示例，还将介绍模型的可视化和联邦学习等内容，以扩展读者的视野。本书在讲解每一个知识点的同时，都配合有动手练习实例，便于读者深入理解所学知识，并达成学以致用的目标。 本书原理与实践并重，易于理解且可操作性强，特别适合PyTorch新手、大学生

生物群智计算与机器学习

本书的内容是靠前外生物群智计算与机器学习方向的近期新系统性研究成果。本书紧跟靠前计算智能领域近期新的研究动态，系统、深入地介绍了生物群智计算与机器学习的起源、模型、理论及其应用领域。本书的出版能够为人工智能领域的智能算法研究和应用提供新的思路和方法，也可供智能科学、自动化、计算科学、电子信息等相关领域的研究生、教师和科研人员以及工程技术人员参考使用...

人工智能科学与技术丛书机器学习算法与应用(微课视频版)

本书内容涵盖经典的有监督机器学习算法，无监督机器学习算法，深度机器学习算法，阐述从浅层学习到深度学习，从简单的线性模型到复杂的神经网络非线性模型的原理与应用。书中每个章节遵循先简介理论基础，再构建数学模型，然后辅以实例分析，从理论到实践的讲解原则。每个章节可独立阅读，也可从前向后，从简到难，从浅层学习到深度学习，循序渐进学习。本书优选特色为机器学习算法的嵌入化应用，尤其对难于并行化的深度学习算法，详细介绍了在ARM处理器和FPGA硬件

机器学习中的数学修炼

全书共分为两篇：在上篇中，将从浩瀚的数学海洋中撷取机器学习研究人员很为必须和重要的数学基础。内容主要包括：微积分（含场论）、数值计算和常用很优化方法、概率论基础与数理统计、线性代数等。在下篇中，将选取机器学习中很为常用的算法和模型进行讲解，这部分内容将涉及（广义）线性回归、图模型（包含贝叶斯网络和HMM等）、分类算法（包括SVM，逻辑回归，神经网络等）和聚类算法（包括K均值和EM算法等）等话题...

TensorFlow深度学习应用开发实战

随着人工智能技术的发展，深度学习成为很受关注的领域之一。在深度学习的诸多开发框架中， TensorFlow 是很受欢迎的开发框架。 本书以培养人工智能编程思维和技能为核心，以工作过程为导向，采用任务驱动的方式组织内容。全 书共分为8 个任务，任务1 介绍深度学习的发展历程、应用领域以及开发环境的搭建过程；任务2 介绍 TensorFlow 框架的基本原理、计算图、会话、张量等概念；任务3 和任务4 阐述全连接神经网络模型、神

人工智能科学与技术丛书TensorFlow深度学习/深入理解人工智能算

本书适合初学者快速入门深度学习算法和TensorFlow框架。我们已讲故事的方式向读者一步步地介绍每个核心算法，很好详细地剖析算法原理，手把手实现每个算法实战，不但让读者能够了解算法的工作原理，更重要的是教会读者如何一步步地思考问题并解决问题。具体地，我们会介绍目前深度学习的数学原理，反向传播算法，卷积神经网络，循环神经网络，对抗生产网络，自编码器，神经网络结构搜索，图卷积网络等等一系列前沿核心算法。使读者不仅可以明白原理，还能学以致

中小学创客教育丛书青少年手机APP开发趣味课堂(微课版)

《青少年手机APP开发趣味课堂(微课版)》共8个单元，24个案例，由浅入深地向读者展现了利用App Inventor 2平台制作APP的完整流程。案例的选择从日常生活实际出发，使深奥的APP应用程序开发贴近学生的生活，激发学生的学习兴趣。全书着重培养学生用编程的思维解决实际问题的能力，重视计算思维能力的培养。案例先通过体验中心带领学生体验APP，由体验产生疑问，然后通过规划分析、算法实现制作案例。在分析和实现的过程中层层推进，解决疑问

实战深度学习:原理.框架及应用

本书系统全面地覆盖了深度学习的主要原理、方法和应用实践。介绍了深度学习的概念、主流工具及框架，分析了神经网络原理并实现，对卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）这些常用的深度学习模型进行了演练，在此基础上展开基于深度学习的目标检测、图像分割、人脸识别、文本自动生成等热门应用，为读者提供了从理论学习到工程实践的视图。 本书适合高等学校计算机、软件工程、人工智能等本专科专业，也适合作为对实际使用深度学习感

神经网络入门与实战

本书共分8章，系统地介绍了神经网络盲均衡算法的基本理论及算法形式。首先分析了盲均衡算法的基本原理、均衡准则、评价指标以及与神经网络的结合机理。其次，系统研究了前馈神经网络、反馈神经网络、进化神经网络、模糊神经网络和小波神经网络盲均衡算法的基本原理，推导了算法迭代公式，并进行了计算机仿真。最后采用zigzag编码和前馈神经网络实现了二维医学图像的盲均衡...

Python机器学习中的数学修炼

数学是机器学习和数据科学的基础，任何期望涉足相关领域并切实领悟具体技术与方法的人都无法绕过数学这一关。本书系统地整理并介绍了机器学习中所涉及的必备数学基础，这些都是笔者从浩如烟海的数学知识中精心萃取的，在学习和研究机器学习技术时所必须的内容。具体包括微积分（主要是与z优化内容相关的部分）、概率论与数理统计、数值计算、信息论、凸优化、泛函分析基础与变分法，以及蒙特卡洛采样等话题。为了帮助读者加深理解并强化所学，本书还从上述数学基础出发进

机器人特工训练营:中:学生活动手册

本书为乐高机器人培训课程 —— 特工训练营的学生活动用书, 用以帮助学生更好地设计自己的创造, 更好地完成实验操作, 提升探究的兴趣, 进一步学习、理解结构和机械知识, 培养学生的科学素养...

自动控制原理

本书主要分为经典控制理论和现代控制理论两部分, 以经典控制理论为主, 内容包括控制系统的基本概念、控制系统的数学模型、时域分析法等...

小学生人工智能——智能摄像头KOI

本书分为上、下两册，共26课，其中包括2个综合实践。上册4个单元，分别是程序思维、语音识 别、机器视觉和综合实践——垃圾分拣机，从“软件模拟”到“实物操作”，让学生感受到人工智能在 生活中的广泛应用。下册4个单元，分别是智能小车、旋转云台、机械手臂和综合实践——无人驾驶小 车，以探究性学习和创新思维培养为主线，侧重培养学生的动手能力，强调知识的融合应用与实践，实 现“玩中学，做中学”的教学思想。 本书适合开设人工智能课程的普通小学或

从0到1--人工智能赋能商业的秘密

确定人工智能可能从哪些方面帮助企业设计人工智能策略 评估项目范围和业务影响 利用人工智能来提高转化率、编排内容以及分析反馈 理解当代人工智能如何运作以及人工智能可以/不可以做什...

大疆TT教育无人机从入门到精通

《大疆TT教育无人机从入门到精通》以大疆TT教育无人机为载体，采用Mind+图形化编程软件为无人机设计飞行程序。　　《大疆TT教育无人机从入门到精通》详细讲述无人机的飞行原理、飞行安全、遥控飞行、编程飞行、编队飞行和场景应用等知识，并将这些知识融入近100个项目式的探究活动，可使读者通过实验探究和无人机编程活动体验飞行的乐趣。　　《大疆TT教育无人机从入门到精通》最后讲述无人机竞赛方面的内容，包含无人机竞赛的策略以及竞赛程序设计的

深度学习必学的十个问题——理论与实践

深度学习是目前***的技术领域。本书兼顾了数学上的理解和代码实践，内容主要包括基础知识和深度学习模型。章 介绍深度学习的简洁发展思路和表示学习机制； 第2章、第3章介绍神经网络的基于梯度的优化方法、神经网络的优化难点以及相应的解决方法； 第4章讨论神经网络遇到的过拟合问题； 第5章分析神经网络的很小组成部分——神经元； 第6章讨论三种方案解决深层网络的训练难题： 批标准化、SELU、ResNet； 第7章、第8章讲述了两种重要的神经网

深度强化学习

本书基于PyTorch框架，用通俗易懂的语言深入浅出地介绍了强化学习的基本原理，包括传统的强化学习基本方法和目前流行的深度强化学习方法。在对强化学习任务建模的基础上，首先介绍动态规划法、蒙特卡洛法、时序差分法等表格式强化学习方法，然后介绍在PyTorch框架下，DQN、DDPG、A3C等基于深度神经网络的大规模强化学习方法。全书以一个扫地机器人任务贯穿始终，并给出具有代表性的实例，增加对每个算法的理解。全书配有PPT和视频讲解，对相关

自动驾驶

本书对目前自动驾驶的构成及工作原理进行了阐述,主要内容包括自动驾驶概论、自动驾驶基本结构 与组成、自动驾驶感知与定位系统、自动驾驶决策与规划、自动驾驶控制系统、自动驾驶线控系统与动力电 池系统、自动驾驶发展环境等。 本书内容深入浅出、图文并茂、结合实际、专业性强,适合自动驾驶行业研究人员、从业人员和有意向 从事自动驾驶领域工作的读者阅读,同时也可供高等院校对自动驾驶感兴趣的理工科学生学习参考...

游戏中的人工智能(第3版)

《游戏中的人工智能（第3版）详细阐述了与游戏人工智能相关的基本解决方案，主要包括游戏AI、移动、路径发现、决策、战略和战术AI、学习、程序化内容生成、棋盘游戏、执行管理、世界接口、工具和内容创建、游戏AI编程、游戏AI设计、基于AI的游戏类型等内容。此外，本书还提供了相应的示例，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。 本书适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书，也可作为相关开发人员的自学读物和参考手册。 ...

从零开始学人工智能

如何从零开始，全面了解人工智能（AI）的前世今生？ 如何掌握技术，逐步实现人工智能数字化发展？ 如何抢占市场，全面发展人工智能产业和设备？ 《从零开始学人工智能》通过12个专题、170多个知识点，帮助您从AI小白变成智能高手。 《从零开始学人工智能》详细讲解了人工智能的基本知识和技术制造，再从互联网三大巨头入手，从10个方面重点介绍了在人工智能方面的产业布局，具体包括智能家居、智能手机、智能办公、智能穿戴、智能出行、智能零售和其他领域

深入浅出系统虚拟化:原理与实践

本书是一本论述系统虚拟化原理与实践的专业图书。全书分为6章,章概述系统虚拟化的基本 概念、发展历史、趋势展望、主要功能和分类,以及目前典型的虚拟化系统,并介绍openEuler操作系统的虚 拟化技术。第2~4章分别介绍系统虚拟化的三大组成部分: CPU 虚拟化、内存虚拟化和I/O 虚拟化的相 关原理,并配备相应实验便于读者理解。第5章介绍基于ARMv8的鲲鹏虚拟化架构,并概述其CPU、中 断、内存、I/O 和时钟虚拟化的基本原理。第6

人工智能入门 童芯派互动程序设计

童芯派主控是一款针对人工智能编程教学设计的新一代可联网微型计算机，专为AIoT与Python教学而设计。无论是创新科技应用还是编程普及，童芯派都能完美适配“趣”学习。本书共分3部分28课，第1部分为神奇百宝箱，主要介绍童芯派主控板自带的程序运行效果，通过程序的运行体验录音功能、音量柱带来的身边科技。第2部分为历险童芯世界，通过交互的图形化程序感受手势识别、人脸识别等人工智能新科技。第3部分为勇闯代码岛，使用全新的慧编程Python编程

机器人技术基础及应用

《机器人技术基础及应用》系统地介绍了机器人技术的基础知识和应用实例以及机器人竞赛的有关知识，比较全面地反映了国内外机器人研究和应用的新进展。全书共分为9章。主要内容有机器人的基本概念与分类、基本组成、技术参数，机器人的运动学和动力学，机器人的轨迹规划，机器人的控制，机器人传感器，焊接、喷漆、装配、洁净与真空机器人、移动式搬运机器人等工业机器人的应用实例，移动机器人定位与导航，以及机器人竞赛的种类及应用实例。 《机器人技术基础及应用