1.新一代人工智能

创新平台建设及其关键技术丛书

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“新一代人工智能创新平台建设及其关键技术丛书”以国家新一代人工智能开放创新平台的共性技术为驱动，选择了知识图谱、人机协同、众包学习、自动文本简化、营销智能等当前热门且挑战性很强的方向来策划出版相关技术分册，介绍我国学术界和企业界近年来在人工智能平台建设方面的创新成就。丛书已出版6册。

2.新一代人工智能

理论、技术及应用丛书

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“新一代人工智能理论、技术及应用丛书”汇集了我国人工智能研究领域的一批创新成果，展示了我国在人工智能基础理论研究领域取得的颠覆性源头创新成果、在人工智能理论技术和方法领域的特色创新成果，以及在国民经济各领域的应用创新成果。人工智能是众多学科交叉互促的结晶，因此丛书高度重视与人工智能紧密交叉的相关学科的优秀研究成果，包括脑神经科学、认知科学、信息科学、逻辑科学、数学、人文科学、人类学、社会学和相关哲学等研究成果。丛书已出版11册。

3. AI系统：原理与架构

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本书主要围绕AI系统的理论基础与技术基础知识展开，结合实例进行介绍，旨在让读者了解AI系统的来龙去脉，形成对AI系统的系统化与层次化的初步理解，掌握AI系统基本理论、技术、实际应用及研究方向，为后续从事具体的学习研究工作和项目开发工作奠定基础。　　

本书首先介绍AI的历史、现状与发展及AI系统的基本知识，后分为AI硬件与体系结构、AI编译与计算架构、AI推理系统与引擎、AI框架核心模块四篇进行详细介绍，涉及AI系统从底层原理到应用落地的全貌，反映了AI系统架构的前沿技术。

4.分布式人工智能：原理与应用

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本书阐述了分布式人工智能原理；研究了分布式人工智能学习与优化、强化学习与演化计算、群智能体强化学习等前沿方法；给出了分布式信息融合、视觉感知、协同搜索、对抗博弈决策和人工智能博弈推演等典型应用，建立了较为全面的知识体系与脉络，为后续研究奠定了良好的基础。

5. 自主无人系统及应用中的问题

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本书围绕自主无人系统发展背景、发展现状、技术挑战、伦理道德和政策法律等问题展开阐述。首先介绍了自主无人系统的相关概念、发展历程、发展现状和发展趋势；其次重点分析了自主无人系统涉及的关键技术，包括感知与认知、决策与规划、行动与控制、交互与协同、学习与进化等；然后分析了使用自主无人武器系统面临的伦理道德与政策法律问题，并介绍了主要国家的法律和相关政策；最后对自主无人系统的发展前景进行了展望，指出自主无人系统发展的最终目标是人机协同、人机共融和人机共生。

6. 概念认知学习理论与方法

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概念认知学习是人工智能、大数据领域关注的多学科交叉研究方向，涵盖了哲学、数学、心理学、认知科学以及信息科学等领域。本书旨在为广大学者和科研工作者提供概念认知学习领域的基础理论与学习方法。本书主要内容包括概念认知学习的基本概念和基础知识、概念认知系统的逻辑推理、概念认知的双向学习机制、对象 -属性诱导概念学习理论、多注意力概念认知学习模型、渐进模糊三支概念的增量学习机理、复杂网络下的概念认知学习以及概念的渐进式认知等理论体系。

7.学习认知计算

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本书从理论指导和数据驱动的视角出发，围绕如何量化学习认知，解决学习过程中的内隐与外显式的行为分析问题，紧随国际上心理测量学、认知心理学、学习分析和教育数据挖掘、教育人工智能几大学科和研究分支的发展趋势，对学习认知计算的理论体系、研究方法、研究场景及建模分析技术进行系统的分类梳理。

本书围绕学习认知计算概论、静态认知诊断：学习认知的诊断推理、动态认知诊断：学习认知的表现预测、时空认知诊断：学习认知的时空演变和教育应用五大主题，侧重于将人工智能方法、机器学习技术与当前先进的教育研究范式相结合，旨在攻破教育测评“唯分论”的壁垒，深入地理解学习者的内在认知并提供综合的科学方法和工具。

8. 元学习在自动机器学习和

数据挖掘中的应用（原书第二版）

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本书全面而透彻地介绍了元学习和AutoML的几乎所有方面，涵盖了基本概念和架构、评估、数据集、超参数优化、集成和工作流，以及如何使用这些知识来选择、组合、调整和配置算法和模型，以更快更好地解决数据挖掘和数据科学问题。因此，它可以帮助开发人员开发可以通过经验改进自己的系统。

9. 机器学习数学基础

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本书首先介绍机器学习的矩阵代数基础，包括线性代数基础、范数理论与投影映射、矩阵分解及应用、梯度矩阵；然后介绍机器学习的概率与优化基础, 包含概率统计与信息论基础、凸函数、优化理论、迭代算法; 最后介绍几个经典的机器学习模型。阅读本书需要微积分、线性代数和概率论与数理统计的基础知识。

10. 多模式移动操作机器人

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本书内容涵盖了轮腿复合与腿臂融合多模式移动操作机器人的机构设计、运动规划与控制方法等相关技术；介绍了四足变拓扑构型机器人和径向对称圆周分布六足机器人，展示了多种轮腿复合、腿臂融合机构与模块化仿生足的设计；阐释了多模式移动操作机器人的步态规划、操作规划、模式切换与轮腿协同路径规划方法；演绎了基于质心运动学的移动操作控制方法、基于惯性中心在SE(3)上指数坐标的多足机器人动力学控制方法及其自适应步态控制技术。

11. 中国机器人

与智能制造2035发展战略

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制造业是我国国民经济主体和国家综合实力的根本保障。本书从国家战略需求出发，对国内外制造强国战略进行深入调研，在此基础上力图厘清制造业特别是高端制造业以及机器人、智能制造技术发展的新需求、新特点、发展瓶颈等，提出机器人与智能制造的科学挑战、优先发展方向、关键核心技术。本书还以航空、航天、航海等若干典型高端制造业为例，研究机器人与智能制造技术和行业发展瓶颈的关系，提出促进机器人与智能制造前沿领域发展的政策建议。

12. 旋转式起重机器人

智能控制与应用

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起重机器人是生产制造、物流、建筑等国家重点产业的核心装备之一，在货物搬运、设备装配等领域发挥着重要作用，极大地提高了生产效率与经济效益。相比于平移式起重机器人，旋转式起重机器人增加了吊臂旋转/俯仰运动等功能，灵活性更高、可操作性更强且可达空间更广。然而，三维转动往往存在离心力与摩擦，系统具有更为复杂的动态特性与耦合关系，易引发不可驱动负载大幅摆动与定位误差，加之实际应用中参数/结构变化、驱动器饱和、外部扰动等，系统控制难度进一步增加。此外，随着吊运需求与环境日益复杂，亟须驱动多起重机器人协作完成搬运装配作业。

13. 基于机器学习的

固体变形与疲劳断裂分析

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本书共6章，第1章为绪论；第2章为机器学习算法及流程简介，介绍常用的机器学习算法及其使用流程；第3章为基于机器学习的多尺度塑性力学分析，介绍基于机器学习的分子动力学模拟、离散位错动力学模拟、晶体塑性有限元模拟和本构建模过程；第4章为基于机器学习的材料断裂行为研究，介绍机器学习在裂纹源、裂纹扩展行为、断裂强度和断裂韧性预测中的应用；第5章为基于机器学习的材料疲劳寿命预测，介绍基于数据驱动和机理驱动的机器学习方法，以及疲劳寿命预测研究方面的进展；第6章为基于机器学习的固体结构分析，介绍机器学习在固体结构变形、疲劳与断裂行为研究中的应用。

14. 基于机器学习的材料设计

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本书综述了基于机器学习的材料设计的最新研究进展，介绍了材料机器学习算法、开源软件和自主研发的材料数据挖掘在线计算平台在合金材料、钙钛矿材料和太阳能电池材料设计上的成功应用案例。本书的特色是“机器学习算法深入浅出，上机练习案例学以致用”，附录中的计算平台和算法代码具有智能机器学习建模、虚拟材料的高通量筛选和需求驱动的材料逆向设计等功能，为机器学习加快新材料设计和优化提供了行之有效的工具。

15. 反光低纹理物体6D位姿估计

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物体6自由度（6D，6DoF）位姿估计是机器人视觉、增强现实、自动驾驶、具身智能等领域的核心技术。本书分层次介绍了有纹理物体、低纹理物体，以及反光低纹理物体位姿估计的先进机器视觉理论、方法及关键技术，其中以最具挑战性的反光低纹理物体为重点。

全书包含8章，第1章为绪论，介绍视觉6D位姿估计的基本概念、研究现状，及现有技术面临的挑战；第2章介绍视觉6D位姿估计的基础知识；第3章介绍适用于有纹理物体的基于图像特征点匹配的方法；第4章介绍适用于低纹理物体的判别式神经网络方法；第5章～第8章介绍适用于反光低纹理物体的理论、方法及数据集，其中，第5章和第6章分别为基于低层和高层几何特征的理论与方法，第7章介绍基于“特征-图像”的生成式深度神经网络理论与方法，第8章介绍构建的大型反光低纹理物体图像数据集RT-Less。

16. 基于Agent的情感劝说型谈判

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本书在阐述基于Agent（智能体）的情感劝说型谈判基本概念的基础上，从信任、映射、决策和社会性四个方面，论述基于Agent的情感劝说型谈判的研究进展。通过建立模型和改进算法，探讨基于Agent的情感劝说型谈判依据信任、映射、决策和社会性的动态变化实现有效调整的途径。本书内容包含作者承担的国家自然科学基金面上项目“基于Agent的信任、映射和决策的情感劝说模型及其应用研究”的工作。

17. 大规模云数据中心

智能管理技术及应用

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本书深入探讨了云计算的关键基础设施——云数据中心的关键技术和智能管理方法。在国家重点研发计划项目、国家自然科学基金重点项目以及企事业单位研究所科技合作项目等多个层次的项目支持下，项目组攻克了一系列关键技术挑战。本书重点介绍了大规模云数据中心运行数据管理技术、大规模云数据中心运行能效评估与预测技术、大规模云数据中心资源智能管理与调度技术、大规模云工作流智能管理与调度技术。在上述关键技术攻关的基础上，本书介绍了云数据中心智能化管理与运维体系架构及相关子系统的设计与开发，并面向典型工业应用开展了应用示范。

18. 智能图像降噪技术

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本书在对经典图像降噪方法总结及图像降噪研究现状分析的基础上，分别针对灰度图像和彩色图像中不同类型噪声的特点，围绕脉冲耦合神经网络及其改进模型、数学形态学、方差稳定变换、模糊集与模糊度量、小波变换等理论与方法，介绍相应降噪方法的算法原理及实验结果；最后，对基于交叉皮层模型的图像降噪方法实现过程及实验结果进行介绍，包括实现过程中的问题及解决方案，可为读者构建完整的图像处理硬件系统提供范例。

19. 图像处理的多尺度分析方法

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图像是多尺度的，因此图像分析和图像处理，包括边缘提取、图像恢复等问题，都需要从多尺度分析的角度来设计数学模型和算法。本书从多尺度分析角度系统地讨论图像处理的多尺度分析方法及其相关的数学理论与前沿成果。具体内容包括：图像恢复问题的迭代正则化与逆尺度空间、分解空间、稀疏表示与低秩表示等理论、多尺度字典学习和非局部分析、基于深度学习的多尺度表示、基于合作博弈的边缘检测与图像恢复等。本书一方面能够给读者提供一个系统的图像处理的多尺度分析的体系结构，为图像处理的多尺度数学方法的进一步深入研究提供帮助；另一方面也可为应用图像处理多尺度分析的研究人员和工程技术人员提供模型和算法的支撑。

20.科学中的人工智能：

挑战、机遇和未来展望

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本书不仅梳理了人工智能技术在科学各领域中的广泛应用，还深入分析了其对科学生产力的推动作用，以及在伦理、法律和社会层面可能引发的讨论和问题。书中汇集了国际专家的研究成果，为读者提供了一个全面了解人工智能在科学研究中应用的窗口，展现了人工智能技术如何推动科学的创新与进步，并对未来的研究方向提出了深刻的见解。

21.人工智能的伦理与法律

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本书深度剖析人工智能领域的最新趋势及其对未来的潜在影响，特别是聚焦于欧盟在这一领域的政策动向、监管措施和立法进展。书中详细阐述欧盟对于算法的通用监管策略，展示其在构建伦理监管环境方面所取得的最新成就，并提供对欧盟道德法规与可信赖人工智能的宏观洞察。

内容不仅涵盖科学信息技术的基础概念阐释，还深入探讨欧盟机构层面的立法、监管以及政策制定活动。同时，对人工智能伦理框架进行全面分析，探讨不同的监管手段，并介绍独特的横向解决方案。此外，本书还系统地梳理了人工智能在重要社会经济领域所适用的部门法规。

22.人工智能技术及应用

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人工智能是一门以自动化理论与计算机技术为基础，涉及多学科交叉融合的新兴学科，是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，对于推动经济发展、提高生产力、促进社会进步具有重要意义。

本书在总结编者及团队多年教学及科研经验的基础上编写完成，内容涵盖了人工智能的基本概念、发展历程、关键技术以及典型应用，旨在帮助学生快速了解人工智能理论和初步掌握人工智能应用技术。

23.人工智能的困境：

认知发展的可理论化分析

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直面人工智能发展困境，本书从人工智能哲学、认知哲学和心灵哲学的角度分析机器是否可以具有认知发展能力。开宗明义，作者给出认知发展的核心是认知主体可以不断建构其概念体系这一看法，将能否产生概念作为衡量某一主体具有认知能力的标志。进而，比照概念表述的核心结构——符号及其诠释，作者依次从本体论、认识论、方法论三个哲学层次阐述现有数学工具、描述手段以及理论物理计算机将无助于使机器实现产生概念与理解概念的能力，故而现有的各类机器不会具有认知能力这个核心观点。之后，基于对认知发展过程的不可进行形式化描述的结论，作者对理论计算机科学、仿人机器人的认知发展、机器视觉以及神经计算科学所宜秉持的研究方法论做了具体讨论，提出了相应的研究策略。

24.人工智能大众指南

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在人工智能飞速发展的今天，大众对于这一前沿技术仍感神秘且难以窥探其深。为此，本书针对人工智能的核心问题进行了深入剖析，旨在帮助读者揭开其神秘面纱。本书的主要内容围绕以下问题展开：什么是人工智能？人工智能能否解释其决策？它能否承担法律责任？它是否具有代理权？人类应该保留对这类系统的何种控制权，是否取决于所做决策的类型？如今数据共享比10年前更容易也更普遍，我们是否需要对隐私法进行根本性的反思？我们如何应对通过针对性政治广告进行操纵的潜在可能？政府在使用决策工具方面与产业界是否有所不同？在这方面，国家是否对其公民负有独特的义务？如何更好地监管像脸书（Facebook）、谷歌（Google）和苹果（Apple）这样的巨头？监管是答案吗？需要什么样的监管？

25.社会化机器人的人文主义审视

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本书以社会化机器人为研究对象，探讨了社会化机器人的人文价值，以及由社会化机器人所引发的人文问题。本书着重关注人的“三维”存在，即人作为个体意义存在、作为群体意义存在和作为人类整体意义存在因社会化机器人的介入所形成的人文新境遇。在肯定社会化机器人的人文价值的基础上，考量其引发的诸多人文困惑，力求在根源处把握问题的成因并寻求可能的治理之策，以实现社会化机器人的良性发展与“人机和谐”的全新图景。

26.智能决策：方法与技术

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智能决策是迈向通用人工智能的必经之路。2016年，围棋智能体AlphaGo战胜韩国棋手李世石，智能决策引起人们的广泛关注；2022年底，ChatGPT火爆全球，凸显出大模型的价值。可以预见，神经网络大模型将进一步推动智能决策在自主学习和应用范围上的突破。本书围绕智能决策领域涉及的基本方法与技术展开介绍，主要内容包括：智能决策与智能体的基本概念，智能体所处环境的分类与建模，确定环境下智能体的搜索推理决策方法，不确定环境下决策策略强化学习方法、博弈学习方法，复杂策略的深层神经网络建模与应用，以及网格世界游戏、“雅达利”游戏、围棋对弈、“星际争霸”即时战略对抗游戏、陆战对抗等实例下智能体的决策策略生成技术和部分Python代码实现。

27.中国电子信息工程科技发展研究——ChatGPT技术专题

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2022年11月30日，美国人工智能公司OpenAI推出一款名为ChatGPT的智能聊天机器人软件，因其可快速并合理地回答各种问题而风靡全球，短短两个月的时间活跃用户数破亿，成为互联网乃至人类历史上增长最快的消费者应用。ChatGPT的出现，被视为人类通往通用人工智能的重要里程碑，让本已火热的人工智能生成内容（AIGC）再度引发轰动。ChatGPT的主要投资人之一，微软联合创始人比尔·盖茨先生高度评价称，“ChatGPT 诞生的意义，不亚于PC或互联网的诞生”。

本书详细介绍ChatGPT的发展应用情况及核心技术路线，分析以ChatGPT为代表的AIGC全球发展态势，以及我国相关领域发展现状，探讨ChatGPT 应用扩大化所带来的影响与变革，并从“发展”“治理”兼顾的角度，对相关技术产业未来发展给予建议。