本书从祖先的“仿生”入手，到机器“仿人”，到人工智能技术在人们生活中的应用，集科技与生活于一书，分为八个话题，图文并茂地向读者介绍以“灵性”为核心的“人工智能”基础科学知识，讲述作为世界第一梯队的中国科技工作者在人工智能领域取得伟大成就背后的故事。本书主要讲述民用人工智能技术的基本情况，能够激发读者的阅读兴趣，引领读者了解人工智能，展现了在国家强盛、科技发达的背景下，中国人工智能迅猛发展的宏伟蓝图。

"本书以项目为主线，以任务为导向，较为详细地介绍Python程序开发所必需的基础知识。本书注重知识的层次性和技能培养的渐进性，合理安排各章节内容，全书共十个项目，每个项目包含若干任务，各个任务再细分成若干子任务。前八个项目是Python程序设计基础，包括开发环境的配置、Python语言的基本规范、分支和循环控制结构、四大典型的序列型结构、函数和模块的定义和使用、字符串和正则表达式的使用、Python操作文件和目录、异常和断言、Python面向对象的程序设计等；后两个项目主要介绍Python的GU

"《机器人应用技术》教材采用项目式结构，由浅入深层层推进。按照机器人应用技术的实用性为主线编写，主要内容包括机器人概述，机器人运动学认知，机器人机械结构认知，机器人动力系统认知，机器人控制系统认知，机器人感知系统认知，机器人视觉技术认知，机器人应用实例。每个章节后设置有项目工单，通过项目工单中的任务对知识点进行巩固。通过本门课的学习，使学生对机器人应用技术有一个全面、深入的认识。培养学生对机器人的综合理解和创新设计及应用能力。
本书可作为高等院校工业机器人、机电一体化技术自动化、智能控

本书包含伺服控制系统应用技术和变频器应用技术两部分内容，共6个项目，18个任务，每一个任务都由浅入深地安排了任务描述、基础知识、任务实施、拓展知识等教学环节。伺服控制系统应用部分介绍了机电设备常用的直流、交流等伺服控制技术，并以西门子系列交流伺服驱动为载体，对伺服电动机的控制操作做详细介绍，通过实践进一步加深对伺服理论的理解。变频器应用部分重点围绕西门子G120变频器进行介绍，通过具体的任务设计讲述变频器的组成原理、变频调速的特点、变频器的基本操作、速度控制等。最后是综合应用部分，精选工程实际案

"本书为国家在线精品课程《Creo三维设计》的配套用书，历经2009年国家精品课程、2016年国家级精品资源共享课程和2022年国家在线精品课程建设的数次提升优化，对接党的二十大报告提出的“推动制造业高端化、智能化、绿色化发展”、《“十四五”智能制造发展规划》和装备制造业数字化转型升级对三维设计岗位能力的新要求，遵循学生认知规律，以典型机械产品为载体，将课程重构为“产品对接、能力递进”的7个学习项目，包括初识Creo软件、草绘二维截面、基础特征设计、工程特征设计、特征的编辑、装配特征和创建工程图

"本书主要涉及的知识模块有：工程材料的分类和发展历程，工业用钢基础知识，铸铁知识，铝合金知识，零件热处理工艺知识和操作，金属材料的性能指标，零件的质量检测，零件铸造工艺知识和操作，零件焊接工艺知识和操作，典型零件的选材与加工工艺过程，新型材料应用等模块。整体设计以项目为载体，通过任务完成实现理论知识的学习。与校级精品课程《工程材料及成型工艺》配套使用，包括：微课视频、课件、主题讨论、单元测试、任务工单等资源。
主要使用对象为机电类高等院校学生，是一门专业基础课程。可供企业职工培训和自学

本书针对可逆信息隐藏技术存在的问题提出了解决信息隐藏过程中抗干扰的具体方法，建立了在信息隐藏过程中隐秘图像发生嵌入失真的数学模型，分析了信息隐藏过程中出现的上溢和下溢机理，提出了相应的解决方法，构造出更为陡峭的误差差分分布直方图模型。书中主要介绍以下5方面内容：基于有效位差分扩展的可逆信息隐藏算法、基于左右平移的大嵌入容量可逆信息隐藏算法、基于双向差分扩展的可逆信息隐藏算法、一种有效的无移位的多位可逆信息隐藏算法及基于二阶差分的新型大嵌入容量可逆信息隐藏算法。

反应式和并发系统指实时运行的计算系统，如操作系统、控制系统、交互系统和并发系统。这些系统很难规约、实现和验证，主要原因是系统与其环境之间及系统本身的并行进程之间交互的复杂性，在交互时间上的微小变化可能导致完全不同的行为。

时序逻辑是一种形式化规约语言，可用于刻画和分析反应式系统中有关时间和行为方面的属性。它提供了一种简单、自然但精确的方式来讨论交互发生的顺序，而无须采用绝对时间度量。

本书全面介绍了时序逻辑和作者开发的反应式程序的计算模型。

本书是国际著

本书聚焦深度学习算法的基础理论和核心算法，全面系统地论述深度学习的基础理论，兼顾人工智能数学基础知识与领域**原创基础理论，构建脉络清晰的人工智能理论体系。本书首先介绍了深度学习的相关数学基础，主要包括线性代数、概率论、信息论三部分；紧接着系统地介绍了深度学习的重点内容，主要分为五方面，即深度学习的逼近理论，深度学习的表征理论，深度学习的学习理论，深度学习的优化理论，深度学习的核心算法。

本课程系统地介绍了算法分析与算法设计的概念、方法和应用。课程共分12章，涵盖的内容包括数据结构、串与序列、动态规划、贪心算法、图算法、概率算法、查找与排序算法等内容。课程采用工程问题导引、反向设计的方式组织教学内容，基于经典算法问题案例完成对算法基本理论、采用的基本数据结构、算法的性能等内容的学习与分析，并完成算法的实践，突出对学生知识应用能力和工程实践能力的培养。在课程每章的每小节提供练习题和思考题供课后复习，针对每章提供实验和案例，供课后实践和扩展提高，提供全套课程资源辅助教师教学和学生学习