本书阐释了人工智能（AI）的独特之处，它可能导致哪些法律和道德问题，以及我们如
何解决这些问题。它认为 AI 与先前其他的任何技术都有不同，因为它能够独立且不可预测地做出决策。这引发了三个问题：责任——如果 AI 造成伤害，谁来负责；权利——赋予 AI 法律人格的道德争议和务实理由；以及围绕人工智能决策的伦理规范。该书建议，为了解决这些问题，我们需要跨行业和国际层面制定新的制度和法规。本书包含对复杂主题的清晰解释，将会吸引不同学科的受众，无论是对法律、政治和哲学感兴趣的人士，还是对计算机编

这是一本基于 tidyverse 入门 R 语言编程的书，本书从基本的编程语法讲起，适合编程零基础的读者阅读。本书结合新的 R 语言编程范式，让读者学习更高效率的 R 编程，尤其是真正用整洁优雅的数据化编程思维解决一系列数据问题，包括数据清洗、数据处理、数据可视化、统计建模、文档沟通等，并在附录中将透视表、网络爬虫、高性能计算、机器学习等典型应用囊括其中，为读者提供了丰富的R实用编程案例，也可作为一本 R 语言语法大全的工具书。 本书面向热爱R语言编程的读者，适合统计学、数据分析、数据可视化等

本书分为三个部分：基础理论、大数据可视化方法、大数据可视化工具及应用。基础理论部分包括第1、2章，回顾了可视化发展进程，介绍了可视化领域的一些基础概念及应用，以及可视化的一般流程及设计组件。大数据可视化方法部分包括第3到7章，主要介绍了不同类型数据的可视化方法，包括：时间数据、比例数据、关系数据、文本数据、复杂数据。大数据可视化工具及应用部分包括第8到14章，选取了市场上一些主流的可视化工具，围绕它们的使用方法和应用案例展开。这些工具包括商业软件：Excel、FineBI、DataV、Table

本书全面介绍了预测性分析相关方法，不仅直观地阐述了相关概念，还给出了现实的示例问题和真实的案例研究包括从失败项目获得的经验教训。
本书理论和实践内容相对平衡，便于读者加深理解。
全书共9章，外加一个附录。
第1章为分析导论，
第2章为预测性分析和数据挖掘导论，
第3章介绍预测性分析的标准流程，
第4章介绍预测性分析的数据和方法，
第5章介绍预测性分析算法，
第6章探讨预测性建模中的高阶主题，
第7章介

本书基于MCD机电一体化调试平台，根据真实智能生产线在NX软件中开发好
的智能物流单元、智能仓储单元、智能加工单元、智能检测单元和智能装配单
元仿真模型编写，通过各单元控制程序样例和调试方法的学习，设计智能生产
线的控制程序，搭建调试平台，对仿真模型进行控制，验证工作逻辑。由于仿
真模型具有数字孪生功能，与真实物理模型具有相同物理属性，可在没有真实
物理设备的情况下，学习和掌握对智能生产线集成的能力。
本书可作为高等职业院校
应用型本科
机电设备类

本书共6个项目，项目一为“三维全景技术基础”，介绍了全景摄影设备和摄影基础等知识；项目二为“全景图拍摄”，介绍了全景图拍摄技术和室内外的全景图拍摄流程；项目三为“全景图合成”，介绍了全景图的合成制作技术；项目四为“全景视频制作”；项目五为“VR全景漫游制作”；项目六为“旅游景点VR全景制作——以沙湾古镇为例”，以综合案例的形式介绍了VR全景项目的全流程。

本书以Python为实现工具，介绍程序设计的基本思想方法，并对人工智能的基础知识进行了系统化的介绍，从传统的机器学习的基础知识、经典算法到深度学习的网络模型、应用领域都进行了相应的介绍。

本书共10章，分别是绪论、线性表、栈和队列、串、多维数组和广义表、树、图、排序、查找和经典算法分析。全书的算法程序基于C和Java两种语言实现。本书的知识体系符合当前对该课程的主流认知，从文字组织及示例设置上，将本书划分为四个部分，基础理论、基础应用、常规应用和经典算法分析，既体现了由理论到实践的递进，又保证了内容的紧凑完整。本书是应用型本科教材，覆盖了“数据结构”课程绝大部分知识范畴，并给出了算法实现代码，对比较复杂的问题不仅给出了设计思路，还给出了具体示例分析，以帮助读者理解和掌握，因此，本

本书共有5章。其中，第1章是绪论，介绍了什么是AR技术、AR技术的关键技术、AR技术的应用领域。第2章介绍了AR开发环境的搭建工作，包括安装Unity引擎、搭建EasyAR环境、搭建VisualStudio环境。第3章介绍如何使用Unity和EasyAR制作一个简单的AR应用。第4章设计和实现了一款介绍太阳系中太阳和八大行星的科普知识的AR应用。第5章在第4章的基础上增加了更多的内容，包括相关星球科普知识的中英文语音播放以及对应的中英文字幕的显示等。