《跟世界冠軍一起玩：VEX GO機器人搭建與編程》是一本專為兒童打造的趣味機器人圖書。書中詳細介紹了VEX GO機器人的產品特點、硬件組成、編程環境、編程技巧以及10個經典有趣的搭建案例，讓孩子們在動手實踐的過程中，輕松掌握VEX GO機器人搭建和編程的基本技能。此外，本書還介紹了VGOC競賽的相關內容，鼓勵孩子們挑戰自我，展現創造力和團隊協作能力，從而提升個人綜合能力。本書采用一步一圖的方式，講解全面，適合幼兒園和小學師生閱讀使用，也適合科技館、少年宮等機構作為培訓參考。讓我們一起走進V
本書分為“人工智能”和“大數據”兩部分，主要研究了人工智能與大數據技術在現代社會中的應用，介紹了人工智能的基本概念、發展歷程和關鍵技術，對大數據進行概述，闡述了大數據技術在金融領域和電子商務中的實際應用，分析了其發展趨勢，探討了大數據與人工智能的融合，以及構建人工智能大數據技術平臺的可行性。本書結構清晰，內容連貫，語言暢達，有利于幫助企業更好地運用人工智能與大數據技術較為準確地預測市場需求，優化生產流程，提高生產效率，能夠為人工智能與大數據技術的應用研究提供一定的參考。
本書框架的構建將基于“提出問題（倫理風險）—分析問題（風險成因）—解決問題（治理路徑）”的宏觀思路，探析社交機器人對當下倫理標準、法律規則以及相應的公眾利益、社會秩序帶來的挑戰，考察國外社交機器人治理的邏輯與方式，并在從一般到個性的聯結中探索有效的治理路徑。“社交機器人”是人工智能技術應用于在線社交網絡的產物，具體指在社交網絡中模擬人類用戶，自主運行、自動生產發布內容的算法智能體。“社交機器人應用的風險”指社交機器人在參與網絡社交中所體現和潛藏的各類風險。這些風險體現在網絡社交微觀的具
深度學習理論無疑是當今教育界的重要探索主題，其中“深度學習的本質是什么”“深度學習的價值追求是什么”及“深度學習是怎樣的活動”是人類深度學習理論發展和實踐推進的關鍵問題。走向文化之思成為當前深度學習研究與探索的新興方向。文化哲學理論體系對人與文化、文化與教育教學等方面的問題有深刻洞察力，其所蘊含的“文化本質論—文化價值論—文化活動論”的內在邏輯進路，可以為深度學習的創新提供獨特視角。本書分別從這幾方面系統探索深度學習的基本理論問題，為人們更好地認識及推動深度學習實踐提供參考。
本書主要包含以下內如：最優化問題的簡介，凸分析基礎，無約束優化的理論及線搜索算法框架，信賴域算法，線搜索收斂性分析及收斂速度分析，半光滑牛頓算法，共軛梯度算法，約束優化理論及延伸理論，罰方法，增廣拉格朗日算法及算法在實際問題(支持向量機模型、超圖匹配)中的應用。本書對知識點的分析緊密結合當前研究前沿問題，并通過對應用問題使用優化算法，讓學生看到優化理論與實際數據的結合，將知識點以全方位的立體感呈現給學生。
本書針對現有圖像融合模型缺乏感知圖像間差異信息能力、不能根據認知差異調整融合策略等問題，將擬態章魚的擬態特性引入到圖像融合中，提出圖像擬態融合的思想。圖像擬態融合是一種新的智能仿生信息處理的理論和方法，其不企圖給出適用所有圖像融合的方法，也不排除已有融合算法的優勢性能，更不拒絕在融合中引入其他新的理論和方法提升融合自適應程度，而是模仿擬態章魚的多擬態特性，借助"差異決定結構、結構決定效果"的思想，根據不同圖像成像特性和場景變化提取差異特征，形成對融合可變驅動，使融合模型的結構和算法根據圖像間差異
數系的擴充始終貫穿于數學理論的發展之中. 本書利用交互式定理證明工具Coq, 在Morse-Kelley 公理化集合論形式化系統下, 給出中國科學與技術大學汪芳庭教授在其《數學基礎》中采用算術超濾分數構造實數的機器證明系統, 包括超濾空間與算術超濾的基本概念、超濾變換以及用算術超濾構造算術模型的形式化實現, 構建了非標準實數模型, 自然包含標準實數模型, 并且給出濾子擴張原則和連續統假設蘊含非主算術超濾存在的形式化驗證. 在我們開發的系統中, 全部定理無例外地給出Coq的機器證明代碼, 所有形式
圖像融合技術可將多源圖像的互補特征進行綜合，以得到更加完整和準確的場景描述，從而彌補單一傳感器單幅圖像的不足，是一種廣泛應用的圖像預處理技術，如多攝像頭拍照、微光夜視、醫學診斷、遙感等應用領域。本書以多源圖像融合技術為主要內容，在研究圖像尺度分析、遷移學習、深度學習算法與模型的基礎上，針對多聚焦圖像融合、多模態醫學圖像融合、紅外與可見光圖像、遙感圖像融合等方面開展了深入研究，分別提出了具有針對性的融合方法，同時將一些新的技術和新方法引入到圖像融合領域。
本書首先進行虛擬現實和增強現實簡介，接著以VR/AR智能建模為主線，第一部分介紹基于單張圖片的基于單張圖片的廣義柱形物體三維建模技術、基于單帳圖像的室內場顥三維建模、基于正面圖片的三維人臉快速建模技術；第二部分闡述基于稀疏柔性傳感器的三維人體重建、三維模型格式轉換引擎技術；第三部分基于中軸變換建模方面，包括動態網格與稀疏點云的中軸計算方法、剛體仿真中基于中軸變換的連續碰撞檢測、中軸驅動的三維模型變形模擬及碰撞檢測方法。力求使讀者盡快掌握現有VR/AR相關核心智能建模技術。
本書針對推薦系統中的二部圖、社交網絡和知識圖譜的圖結構模式，研究基于圖表示學習的深度推薦系統。通過挖掘圖信息中的隱性關系和高階關系，使用圖學習的方式探索用戶和產品的潛在關聯，彌補相關推薦系統研究在挖掘用戶之間或者產品之間隱性關系方面的不足，形成一系列合理而且有效的推薦技術。增加推薦系統輸入的多樣性，運用社交網絡和知識圖譜等輔助信息，緩解推薦系統目前面臨的“數據稀疏”、“冷啟動”等問題，提高推薦系統的準確性和多樣性，為推薦系統技術的發展提供可參考的方向。
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