本書主要介紹機器人及人工智能領域的相關知識，以及智能機器人的實踐與開發(fā)。它能夠將產業(yè)和學術、理論和實踐、學習與創(chuàng)新有機結合，既可以用于理論講授也可以用于實踐操作，既適用于有一定基礎的本科生，也適用于希望得到能力提升的研究生。每章都從機器人相關理論介紹開始，然后對應一個應用鏈接，可以探索各種相關的產品，最后是實驗環(huán)節(jié)。在

智能傳感器技術教材在介紹傳感器共性技術知識、經典傳感器和新型傳感器的基礎上，還重點介紹智能傳感器的組成、特點、性能和應用，以及人工智能技術、網絡技術、柔性電子技術與傳感器的結合形成的傳感器信息融合、可穿戴柔性傳感器技術、傳感器網絡技術、傳感器大數據的處理技術、云端融合的智能感知系統(tǒng)等內容。本教材不僅可以用作智能感知工程

"本書結合國內外**的研究成果和實踐經驗，融合傳統(tǒng)紙質媒體和新興數字媒體，系統(tǒng)地介紹大數據治理的基本概念、原則、框架、技術、工具和實踐等內容，注重理論與實踐相結合，注重案例分析和應用演練，幫助讀者全面掌握大數據治理的核心知識和方法。全書共分兩篇16章：第一篇大數據治理理論包括總論、大數據架構管理、元數據管理、主數據管理

本書從實戰(zhàn)角度系統(tǒng)論述了Python爬蟲技術的核心知識，并通過大量的真實項目幫助讀者深入掌握Python爬蟲技術及其實現。本書提供了大量實戰(zhàn)案例，演繹采用各種技術編寫Python爬蟲的方式。讀者可以任意組合使用這些技術，完成非常復雜的爬蟲應用。本書共20章，分為五篇。第一篇：基礎知識（第1～2章），主要包括Python

《Python機器學習實戰(zhàn)：基于Scikit-learn與PyTorch的神經網絡解決方案》基于作者多年的積累，通過概念及其解釋、Python代碼示例及其解釋和代碼輸出，特別針對零基礎讀者精心設計了這本機器學習進階指南。全書包含3部分16章的內容，在介紹完編程和數據處理基礎之后，探討了監(jiān)督學習（如線性回歸、邏輯回歸及決

本書的內容包括對數字化概念梳理，使用數字化本體論回答什么是數字化的問題。對數字化的要素進行深入分析和描述，澄清和論證了數字化成功的關鍵要素。對主要的數字化技術的對數字化的關鍵領域和問題，包括路徑、組織、文化、業(yè)務與IT的關系、以及數據價值等進行了逐一的審視和思考并提出具體建議。對數字化的組織和文化變革也進行了全面的說明

機器學習是人工智能的核心，而統(tǒng)計思維則是機器學習方法的核心：從隨機性中尋找規(guī)律性。例如，利用損失最小化思想制定學習策略，采用概率最大化思想估計模型參數，利用方差對不確定性的捕捉構造k維樹，采用貝葉斯公式構建分類決策模型，等等。只有樹立正確的統(tǒng)計思維，才能準確高效地運用機器學習方法開展數據處理與分析。本書以統(tǒng)計思維的視角

本書將硬件編程與經典名著《西游記》創(chuàng)意性融合，以讀名著學編程的形式，在講好經典故事的基礎上，激發(fā)讀者對硬件編程的創(chuàng)作興趣。全書共27章，每章包含1個耳熟能詳的西游故事，如“悟空出世”“齊天大圣”“龍宮尋寶”等，以這些西游故事為創(chuàng)作背景，循序漸進地為讀者講解如何連接電路、調試硬件，以及使用圖形化編程軟件復現經典情節(jié)。此外

在建設新型數據中心的過程中，利用新能源、新技術加速實現節(jié)能減排，提升算力服務水平，賦能數據中心產業(yè)的節(jié)能低碳綠色發(fā)展。 本書解讀了國家關于綠色低碳新型數據中心政策與節(jié)能發(fā)展要求，詳細介紹了新型數據中心規(guī)劃、設計和建設的要求以及舊機房DC化重構的整體思路和新技術應用案例，突出新型數據中心智能化管理平臺的框架和實現方案以及

本書從科學技術發(fā)展的歷史視角出發(fā)，對軟件文化進行了系統(tǒng)的分析和介紹。首先，從人類接觸計算講起，介紹了計算機的發(fā)展歷程及其對技術、經濟、社會的影響。在此基礎上，介紹了軟件的定義，編程語言及軟件的發(fā)展歷程，并將軟件劃分為系統(tǒng)軟件、應用軟件和中間件進行了詳細介紹。最后，結合軟件在人類社會中的應用場景，介紹了軟件在工業(yè)、農業(yè)、