本书先在系统性地梳理国内外智慧城市的发展现状以及指标评价体系的基础上，提炼智慧城市大框架下和无障碍便捷生活服务相关的子系统，探索各领域的智慧服务应用。同时，基于多方面的调研，梳理出面向北京2022年冬残奥会的智慧生活服务需求，归纳整合后提出面向冬残奥会的智慧生活服务体系框架。
建立科学合理的面向冬残奥会的智慧生活服务体系框架，不仅可以为北京2022年冬奥会和冬残奥会利用智慧城市构建高质量生活服务体系提供理论框架，而且有助于将智慧信息技术领域的优势成果成体系地应用在城市的生活服务中，

《Python机器学习实战：基于Scikit-learn与PyTorch的神经网络解决方案》基于作者多年的积累，通过概念及其解释、Python代码示例及其解释和代码输出，特别针对零基础读者精心设计了这本机器学习进阶指南。全书包含3部分16章的内容，在介绍完编程和数据处理基础之后，探讨了监督学习（如线性回归、逻辑回归及决策树、朴素贝叶斯和支持向量机）、集成学习以及无监督学习（如降维和聚类等）。值得一提的是，书的最后讲到了神经网络和深度学习的基本思想，探讨了人工神经网络、卷积神经网络和递归神经

本书基于当前流行的深度学习框架之一——Keras，从新手的角度出发，详细讲解Keras的原理，力求帮助读者实现Keras从入门到精通。全书共9章，主要内容包括初识深度学习、深度学习的数据预处理技术、使用Keras开发深度学习模型、卷积神经网络及图像分类、循环神经网络在文本序列中的应用、自编码器、生成式对抗网络、模型评估及模型优化，以及深度学习实验项目。本书内容由浅入深、语言通俗易懂，从基本原理到案例应用、从基础算法到对复杂模型的剖析，让读者在循序渐进的学习中理解Keras。 本书可作为高等院校计

本书以Keras深度学习的常用技术与真实案例相结合的方式，深入浅出地介绍使用Keras进行深度学习的重要内容。全书共7章，内容包括深度学习概述、Keras深度学习通用流程、Keras深度学习基础、基于RetinaNet的目标检测、基于LSTM网络的诗歌生成、基于CycleGAN的图像风格转换、基于TipDM大数据挖掘建模平台实现诗歌生成等。本书大部分章包含实训和课后习题，通过练习和操作实践，读者可以巩固所学的内容。
本书可以作为高校数据科学或人工智能相关专业的教材，也可作为深度学

人工智能承载了人类之梦与科学之梦。回望两千多年来人类对人工智能的追梦之旅，各种幻想、思辨、探索、曲折构成了一幅令人惊叹的历史画卷。人工智能的起点在哪里？曾经历过哪些艰辛的尝试？人工智能背后的科学机理是什么？人工智能如何在军事领域成为颠覆性技术？人类在未来已来的智能时代又该如何自处？如果对这些问题感兴趣，那么请您翻开本书，来认识和感受人工智能这一重塑秩序的伟大力量吧！《BR》本书融合了哲学、科学、技术、人文等多个视角，在娓娓道来中将人工智能发展的全景呈现出来，释理论罕譬而喻，谈问题深入浅出，

本书共分为七章。第一章主要介绍数学对应人工智能的重要性，以及代数学和分析学中的基础概念，是后面各章的基础。第二章和第三章分别介绍了微积分和线性代数核心内容，并将相关基础知识映射到人工智能领域，从这一视角理解数学基础知识的工程应用。第四章介绍了矩阵分解这一重要数学工具及其在人工智能领域的典型应用。第五章介绍了概率论基础知识及在人工智能领域的广泛应用。第六章介绍了最优化理论及算法，以及它们在机器学习和人工智能中的基础性应用。第七章主要介绍了信息论的基本概念和在人工智能中常见的应用。

本书是一本围绕最优控制理论展开的实用指南，以深入浅出的方式介绍了最优控制理论、动态规划、线性二次型调节器（LQR）、模型预测控制（MPC）和卡尔曼滤波器以及它们之间的联系，并展示了它们在综合应用中的使用方法与技巧。本书旨在为读者提供全面而直观的学习资源，同时将这些概念有机地应用于实际控制问题。通过书中丰富的例子和详细的代码，读者可以直接实践和验证所学内容，从而深化对这些理论的理解。

本书的目标读者群体为自动化类专业的本科生和研究生以及相关领域的科研人员。

共融机器人是能够与作业环境、人和其他机器人自然交互、自主适应复杂动态环境并协同作业的机器人。“敏锐体贴型”的自然交互是共融服务机器人的研究热点之一，业内当前迫切需要共融机器人具备理解复杂语义信息的能力。本书立足于深度学习方法的信息与知识抽取领域，从学习文本表示出发，系统地介绍了用于获取现实世界知识信息中命名实体和实体关系的方法，并深入探讨了如何在开放领域实现鲁棒的实体关系分析。
本书是国内共融机器人自然交互领域第一本系统介绍深度学习的命名实体识别和关系抽取的专业书籍，可为读者掌握共融机器人

通过技术创新为教育的未来发展注入强大势能，以智能技术解决教育难点问题、增强国家竞争力已成为国际共识。近年来，我国政府出台了系列文件，包括对教育信息化、教育新基建的部署等，旨在推动智能技术与教育的融合走向深入，以进一步推进教育创新和高质量发展，提升智慧教育的整体发展水平。
本书探索了人工智能与未来教育的关系，探讨了人工智能在教育变革中的作用，分析了人工智能教育应用的特征和规律，审视了人工智能融入教育的潜在风险及应对策略，为智能时代教育的健康有序发展提供指导。本书直接面对教育领域目前尚未完全展

PyTorch是一个开源的机器学习框架，它提供了动态计算图的支持，让用户能够自定义和训练自己的神经网络，目前是机器学习领域中****的框架之一。本书基于PyTorch 2.0，详细介绍深度学习的基本理论、算法和应用案例，配套示例源代码、PPT课件。
《PyTorch？2.0深度学习从零开始学》共分15章，内容包括PyTorch概述、开发环境搭建、基于PyTorch的MNIST分类实战、深度学习理论基础、MNIST分类实战、数据处理与模型可视化、基于PyTorch卷积层的分类实战、PyTor