本書全面介紹工業(yè)機(jī)器人編程與系統(tǒng)集成的技術(shù)與方法。全書共分5個(gè)模塊，包括：工業(yè)機(jī)器人編程基礎(chǔ)、ABB工業(yè)機(jī)器人I/O配置與應(yīng)用、ABB工業(yè)機(jī)器人示教編程、ABB工業(yè)機(jī)器人總線與網(wǎng)絡(luò)通信、ABB工業(yè)機(jī)器人與外圍設(shè)備系統(tǒng)集成，每一個(gè)模塊均配有較為詳細(xì)的圖文內(nèi)容。

本書是《EasyRL：強(qiáng)化學(xué)習(xí)教程》的配套實(shí)踐教程。本書將在第一版的基礎(chǔ)上以更加嚴(yán)謹(jǐn)?shù)娘L(fēng)格深入淺出地介紹馬爾可夫決策過程、蒙特卡羅方法、時(shí)序差分方法、Sarsa、Q-learning等傳統(tǒng)強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，以及策略梯度、近端策略優(yōu)化、深度Q網(wǎng)絡(luò)、深度確定性策略梯度等常見深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的基本概念和方法，并以大量生動(dòng)有趣的例

全書從邏輯上共分3部分。第一部分由第1章和第2章組成，介紹深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論、MindSpore總體架構(gòu)和編程基礎(chǔ)。第二部分由第3-8章組成，介紹MindSpore框架各子系統(tǒng)的使用方法，包括數(shù)據(jù)處理、算子、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型開發(fā)、數(shù)據(jù)可視化組件MindInsight、推理和移動(dòng)端AI框架MindSporeLite。第三部分

本書概要介紹了信息網(wǎng)絡(luò)概念內(nèi)涵、發(fā)展歷程，梳理分析了人工智能發(fā)展歷程及其在信息網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用，提出了IIN的基本內(nèi)涵、科學(xué)問題、典型特征和能力愿景，設(shè)計(jì)了IIN的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)并闡釋其基本機(jī)理，從網(wǎng)絡(luò)認(rèn)知理論與模型、網(wǎng)絡(luò)知識(shí)體系與構(gòu)建方法、多維標(biāo)識(shí)與尋址體系、交互語言體系、內(nèi)生安全體系等5個(gè)方面，研究了IIN核心理論方法與關(guān)鍵

從“數(shù)據(jù)”視角出發(fā)，詳細(xì)梳理人工智能系統(tǒng)存在的安全風(fēng)險(xiǎn)及防御問題。按照由訓(xùn)練、識(shí)別、部署三個(gè)階段組成的人工智能系統(tǒng)運(yùn)行生命周期，分別介紹人工智能安全的定義、研究目標(biāo)、安全威脅、防御策略及研究現(xiàn)狀，重點(diǎn)圍繞后門攻擊、對(duì)抗性攻擊、隱私保護(hù)、傳感欺騙、系統(tǒng)合法使用等常見安全問題，分別從理論與實(shí)踐的角度進(jìn)行詳細(xì)的探討、分析和說

隨著海道測量技術(shù)的不斷發(fā)展，衛(wèi)星水深反演(SDB)技術(shù)在淺海水域應(yīng)用日趨廣泛，SDB技術(shù)較傳統(tǒng)海道測量可以實(shí)現(xiàn)以較少的成本獲得淺水區(qū)域的水深，同時(shí)可應(yīng)用于聲學(xué)測量手段無法獲取的水域，在海圖尚未標(biāo)明的水域尤其有效，可以在聲學(xué)測量之前提高其安全性。國際海道測量組織IHO《衛(wèi)星測深實(shí)踐指南(B-13)》提供了關(guān)于SDB技術(shù)的

本書是主教材《數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)》的配套教材。全書分為兩篇：第一篇為習(xí)題與實(shí)驗(yàn)，共9章，每章基本都由學(xué)習(xí)指導(dǎo)、習(xí)題、實(shí)驗(yàn)等內(nèi)容組成，其中實(shí)驗(yàn)部分主要由驗(yàn)證性實(shí)驗(yàn)和設(shè)計(jì)性實(shí)驗(yàn)組成；第二篇為實(shí)訓(xùn)案例，共12個(gè)兼具綜合性、設(shè)計(jì)性的實(shí)訓(xùn)案例，并提供程序的源代碼。附錄A共17套數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)模擬試卷。本書的最大特點(diǎn)是將實(shí)驗(yàn)進(jìn)行分層，適合不同層次

本書共五章，主要包括以下內(nèi)容：設(shè)計(jì)應(yīng)用系統(tǒng)；開發(fā)應(yīng)用系統(tǒng)；測試系統(tǒng)；運(yùn)行維護(hù)區(qū)塊鏈系統(tǒng)；培訓(xùn)和指導(dǎo)。具體內(nèi)容包括：分析應(yīng)用系統(tǒng)需求；設(shè)計(jì)應(yīng)用系統(tǒng)功能模塊；設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)；設(shè)計(jì)智能合約；綜合能力實(shí)踐等。

本書要求初級(jí)、中級(jí)、高級(jí)工程技術(shù)人員均需要掌握對(duì)應(yīng)章節(jié)的內(nèi)容。本書基于人工智能基礎(chǔ)知識(shí)及共性技術(shù)，分為專業(yè)基礎(chǔ)知識(shí)、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、人工智能應(yīng)用與實(shí)踐基礎(chǔ)、人工智能倫理及安全等四個(gè)部分。主要內(nèi)容包括：數(shù)學(xué)基礎(chǔ)部分、算法設(shè)計(jì)與分析、數(shù)據(jù)處理知識(shí)、軟件工程部分等。

本書是作者多年來從事電氣工程教學(xué)科研工作和電力大數(shù)據(jù)分析處理方面研究的總結(jié)和升華，在內(nèi)容上力圖反映智能集成算法及其優(yōu)化技術(shù)的發(fā)展，并重點(diǎn)圍繞其在發(fā)電、配電和用電系統(tǒng)中的應(yīng)用。本書涉及的部分?jǐn)?shù)據(jù)來源于公開發(fā)布的公共數(shù)據(jù)集，也有部分?jǐn)?shù)據(jù)來源于行業(yè)企業(yè)，有關(guān)結(jié)果來源于算例測試和相關(guān)的科學(xué)研究成果。