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本书是智能计算平台应用开发初级教材，主要介绍了智能计算平台搭建、平台管理、数据管理、应用开发等相关知识。全书共8章，内容包括智能计算平台应用开发概述、硬件设备、系统与软件、系统管理、数据采集、数据存储、基础应用软件开发测试、人工智能示教编程。

本书是智能计算平台应用开发高级教材，主要介绍了智能计算平台搭建、平台管理、数据管理、应用开发等相关知识。全书共9章，内容包括智能计算平台应用开发概述、智能计算高级环境、平台管理、数据存储、数据处理、数据备份及恢复、深度学习基础算法建模、人工智能算法优化、人工智能高级应用软件开发测试。

本书首先简要介绍机器人和机器人学的概况，以及机器人学的数学基础，然后分别详细讨论智能机器人体系结构、智能机器人中的传感器、环境感知与建模、路径规划、机器人控制、多机器人协同，以及智能机器人的HRI等内容。

本书旨在为读者建立完整的深度学习知识体系。全书内容包含3个部分，第一部分为与深度学习相关的数学基础；第二部分为深度学习的算法基础以及相关实现；第三部分为深度学习的实际应用。通过阅读本书，读者可加深对深度学习算法的理解，并将其应用到实际工作中。本书适用于对深度学习感兴趣并希望从事相关工作的读者，也可作为高校相关专业的教学

Kittenblock是深圳市小喵科技开发的一款基于Scratch3.0的图形化编程软件。Scratch3.0强调的是创作与分享，更注重纯软件编程；Kittenblock强调的是教育与创造属性，根据当下的教育需求，重点增加人工智能、物联网和Python编程，尽可能地满足教育的系统性和连续性需求，让学生和老师无须切换多个

本书以实践为导向，深入浅出，从人工智能技术、机器学习框架和微服务等概念讲起，对主流的人工智能云平台产品进行剖析和比较，对从训练学习到服务封装再到模型发布应用的全过程进行介绍，并对人工智能云平台技术栈涉及的云计算、集群管理、任务调度、共享存储等技术进行了详细讲解，以提高研发人员对人工智能全生产流程的理解。书中结合以上技术

本书对超限学习机近年来取得的各方面成果进行详细的阐述与分析。本书分为4个部分：第1部分（第1～2章）主要介绍超限学习机的基本概念与核心理论；第2部分（第3～4章）系统介绍超限学习机理论为应对数据分类、回归以及特征学习等重要机器学习任务所做的技术性调整；第3部分（第5～6章）主要介绍超限学习机的工程实现与领域应用案例；第

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本书比较全面系统地阐述了自动控制原理的基本理论和应用。全书分8章。第1章深入浅出地讲述了自动控制的基本概念和发展历史；第2章介绍了线性连续控制系统在时域和复域中的数学模型及其结构图和信号流图；第3~5章分别讲述了线性连续控制系统的时域分析法、根轨迹分析法、频域分析法；第6章比较全面地阐述了线性连续控制系统的几种典型校正

本书把窄带物联网（NB-IoT）的应用知识体系归纳为终端、信息邮局、人机交互系统3个有机组成部分。针对终端，给出通用嵌入式计算机的概念，并将其软件分为BIOS与User两部分；针对信息邮局，将其抽象为固定IP地址与端口，并由此设计了云侦听程序模板；针对人机交互系统，设计了Web网页、微信小程序、手机App及PC客户端等

本书较全面地介绍了目前人工智能的主流概念、理论、方法、技术及应用等内容。全书共12章，首先介绍了智能的定义以及人工智能的定义、历史、实现方法、研究内容与发展趋势；其次介绍了人工智能的哲学观以及脑科学的相关概念与基础知识；再次在人工智能的方法与技术方面，介绍了人工神经网络，机器学习的基本方法与原理，以及感知智能、认知智能

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

本书以人机界面评价研究为背景，分析了人机界面评价研究的必要性，回顾了国内外人机界面评价研究的现状，论述了人机界面评价理论及方法。以工效学标准为基础，构建了核电厂主控室人机界面评价指标体系，开发了人机界面评价软件。主要内容包括人机界面评价指标筛选方法的分析与构建、人机界面评价指标体系的构建、人机界面评价指标权重分配方法的

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

这是一本有关交互设计规范与思维方式的指导用书。本书分为8章：第1章介绍交互设计的基本知识，第2章讲解交互设计的基本原则，第3章讲解iOS和MaterialDesign系统的交互设计规范，第4章是作者结合自身经验梳理总结的一套移动端的设计规范，第5章讲解的是Web端的设计规范，第6章讲解了交互原型图的设计规范与方法，第7

《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