本书以NB-IoT实训套件为载体，采用项目化教学方式，讲解了NB-IoT的相关知识及其在物联网中的重要作用。本书主要分为理论、项目和实战演练三部分。理论部分讲解了NB-IoT物联网架构，并对架构中的每个节点做技术解析；项目部分由浅入深，从NB-IoT通信、OceanConnect平台操作系统到LiteOS的基础实战开发

深度学习是目前学术界和工业界都非常火热的话题，在许多行业有着成功应用。本书由Hulu的近30位算法研究员和算法工程师共同编写完成，专门针对深度学习领域，是《百面机器学习：算法工程师带你去面试》的延伸。全书内容大致分为两个部分，第一部分介绍经典的深度学习算法和模型，包括卷积神经网络、循环神经网络、图神经网络、生成模型、生

本书首先从Python基本语法开始讨论，逐步介绍必备的数学知识与神经网络的基本知识，并利用讨论的内容编写一个深度学习框架TensorPy，有了这些知识作为铺垫后，就开始讨论生成对抗网络（GAN）相关的内容。然后，本书使用比较简单的语言来描述GAN涉及的思想、模型与数学原理，接着便通过TensorFlow实现传统的GAN

本书理论知识体系完备，由浅入深，系统性地介绍了深度学习模型的发展脉络，以及模型深度设计、模型宽度设计、模型通道维度设计、残差连接设计、分组卷积设计、多尺度与非正常卷积设计、多输入网络设计、时序神经网络设计、三维卷积网络设计、动态推理模型与注意力机制设计、生成对抗网络设计这10类主流的深度学习模型设计思想。同时，本书为各

《机器学习中的基本算法》共八章.第1章和第2章简要介绍了机器学习的基本概念、研究内容、算法体系，以及相关的优化理论与优化算法.第3章和第4章详细介绍了几类作为分类器和回归器的支持向量机算法，包括算法出发点、建模思想、理论推导和算法在数据分类、识别、拟合、预测等方面的应用.第5章和第6章着重介绍了两类常用的数据预处理方法

《机器学习与人工智能》涵盖了与人工智能相关的机器学习核心方法，包括深度卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、蒙特卡罗树搜索、强化学习。《机器学习与人工智能》也包括一些应用非常广泛的机器学习方法，例如，支持向量机、决策树和随机森林、隐马尔可夫模型、聚类与自组织映射。《机器学习与人工智能》还包含一些重要的大数据分析方法

计算智能是人工智能领域较为前沿的研究方向，它是受“大自然智慧”启发而被设计出的一类算法的统称。计算智能所具有的全局搜索、高效并行等优点为解决复杂优化问题提供了新思路和新手段，引起了国内外学者的广泛重视并掀起了研究热潮。目前，计算智能的相关技术已成功应用于信息处理、调度优化、工程控制、经济管理等众多领域。 本书在归纳近年

多标记学习指一个样本可能对应多个语义标记的学习框架，在文本分类、基因功能分类、图像识别等领域广泛存在。多标记学习因其问题的复杂性及广泛的应用背景，得到了越来越多的重视与研究。多标记学习的研究主要围绕降低特征空间或标记空间的复杂性，提高多标记学习算法的精度而展开。本书主要介绍多标记分类、多标记特征降维、标记关系分析及多标

当前，人工智能作为一项引领未来的颠覆性战略技术，已在国家安全、国防军事、社会治理、文化教育、医疗健康、家居娱乐等领域初露峥嵘，成为世界各国极其重视的核心竞争力技术之一。本书主要研究人工智能新技术、新构想、新应用，面向未来，从人工智能发展历程、机器学习、感知认知、人机交互、机器人、脑科学、"智能+"未来应用，以及人工智能

本书主要利用控制论、代数图论、矩阵论及偏微分方程等理论和方法,重点阐述了多智能体系统一致性和复杂动态网络同步控制这两个问题,主要讨论以下几类问题：多智能体系统的**-跟随一致性问题;时滞复杂网络的同步问题;Lurie型动态网络的簇同步问题.

本书在简要介绍人工智能发展历程、世界各国人工智能战略规划之后，重点围绕人工智能安全主题，提出人工智能安全体系架构，讨论了人工智能助力安全、人工智能内生安全、人工智能衍生安全等相关内容，并深入研究了人工智能安全伦理准则。本书还详细分析了人工智能行为体及其可能引发的安全问题，提出了人工智能保险箍的解决方案，并给出了人工智能

知识工程是创新方法的一种，是一个采用人工智能技术进行文本理解阅读，用知识图谱进行知识表达，并在知识图谱上构建的一个具有搜索、推荐、问答、舆情监测和社区服务功能的系统。本书概括了知识管理和知识工程的各种概念，描述了人工智能技术在知识挖掘中的应用发展趋势及实现知识工程的云架构技术，列举了知识工程在几个典型行业的应用实例，展

知识图谱作为当前人工智能的重要方向之一，不仅被实验室的研究者关注，更被各行各业的商业应用所关注。知识图谱是一个古老而又崭新的课题，是知识工程在新时代的新形态。智能离不开知识。知识始终是人工智能的核心之一。本书按照知识表示、知识库构建、知识推理和知识应用的基本脉络，全面介绍有关知识图谱的前沿技术。为便于理解和融会贯通，本

《HG/T5552-5555-2019：造纸工业用二氧化钛、土壤修复用过氧化氢、高纯氯化锶和高纯工业品硝酸（2019）》规定了造纸工业用二氧化钛的要求、试验方法、检验规则、标志、标签、包装、运输和贮存。《HG/T5552-5555-2019：造纸工业用二氧化钛、土壤修复用过氧化氢、高纯氯化锶和高纯工业品硝酸（2019）

k-均值算法是数据聚类的核心算法，是唯一入选数据挖掘领域的十大算法的聚类算法。在实际系统中使用的聚类算法基本就是k-均值算法。《k-均值聚类》是第一部专门讨论k-均值算法的著作，对k-均值算法的理论和方法、各类衍生算法、各种改进方法进行全面而系统地介绍。《k-均值聚类》共4章：第1章讨论聚类问题和发展历史；第2章介绍k

全书介绍了人工智能芯片相关的基础领域知识，分析了人工智能处理面临的挑战，由此引出全书的重点：人工智能芯片的架构设计、数据复用、网络映射、存储优化以及软硬件协同设计技术等领域前沿技术，书中还讨论了当前研究成果，并辅以实验数据进行比较分析，最后展望了人工智能芯片技术的发展方向。

以前，技术只是工程师操心的事；如今，技术是工程师、产品经理、企业家共同操心的事，他们只有通力合作才能驾驭强大的技术，进而取得商业上的成功。如今讲人工智能的书大多属于两种类型：第一种面向广大公众进行人工智能科普；第二种针对专业技术人员详细讲解人工智能的技术。这两种书，产品经理虽然都可以阅读，但他们更迫切需要第三种——从商

当前我们已经进入了智能与数据时代，因此，无论从事什么职业，我们都应该对智能与数据方面的知识及应用有所了解。基于此，《智能与数据重构世界》一书不仅对人工智能、大数据、物联网等相关的智能科技进行了全面的介绍，还对智能科技非常重要的一些应用场景进行了分析探讨，并给出了大量的实际案例，具有很强的科普性、实用性和启发性。

《人工智能（AI）应用从入门到精通》是一本人工智能应用入门级读物，全书分基础篇和应用篇两个部分。基础篇包括人工智能的基本认知、人工智能的关键技术、人工智能的基本要素、人工智能的产业应用和人工智能的伦理安全五部分内容；应用篇包括人工智能+教育、人工智能+医疗、人工智能+金融、人工智能+交通、人工智能+安防、人工智能+零售

智能的概念和内容很多，其核心思想是模拟人或其他生物的神经系统，实现各种运算和操作过程，尤其是人的智能操作。《BR》本书由四部分组成，第一部分是概论，讨论智能计算的类型、特征、发展过程和应用问题，并介绍和其他学科的关系问题。这些学科主要是生命科学、信息科学等。第二部分是算法篇，介绍智能计算中多种不同类型的算法，详细介绍它