人工智能：智能机器人

机器学习是人工智能的核心，而统计思维则是机器学习方法的核心：从随机性中寻找规律性。例如，利用损失最小化思想制定学习策略，采用概率最大化思想估计模型参数，利用方差对不确定性的捕捉构造k维树，采用贝叶斯公式构建分类决策模型，等等。只有树立正确的统计思维，才能准确高效地运用机器学习方法开展数据处理与分析。本书以统计思维的视角，揭示监督学习中回归和分类模型的核心思想，帮助读者构建理论体系。

本书主要介绍如何通过动态系统学习控制律，从而使机器人具备实时反应能力。本书首先介绍机器人学习数据的收集方法，然后重点讲解使用动态系统学习控制律的核心技术，使用动态系统进行轨迹规划的方法，以及使用动态系统进行柔性控制和力控制的方法。本书提供大量应用示例，包括机械臂、拟人手和仿人机器人的全身控制等。本书要求读者熟悉关于机器人控制的基础知识，并熟悉机器学习、统计、优化以及动态系统等相关内容，适合作为高等

空间计算是一种不断发展的以三维世界为中心的计算形式和交互形式，是以计算机视觉为基础的高阶应用。其核心是使用AI、计算机视觉和扩展现实将虚拟体验融入物理世界，让用户摆脱屏幕的束缚，自然地与数字世界中的对象互动，就像与真实世界中的对象互动一样。随着生成式AI的爆发，空间计算平台将拥有更加丰富的内容，将在很大程度上改变我们的生活和工作，重新定义商业模式，并改变我们与技术和整个世界互动的方式，推动我们进入

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。《PyTorch2.0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、PyTorch数据处理与模型可

《AIGC：让生成式AI成为自己的外脑》针对近期较为火热的AIGC技术及其相关话题，介绍AIGC的技术原理、专业知识和应用。全书共分为九章。第一章介绍AIGC技术的基本概念和发展历程；第二、三章介绍AIGC的基础技术栈和拓展技术栈；第四、五章分别讨论了AIGC技术在文本生成和图像生成两个领域的现状和前景；第六章列举了目前较为热门的AIGC技术应用；第七章描述了AIGC的上、中、下游产业链及未来前景

本书旨在采用一种符合读者认知角度且能提升其学习效率的方式来讲解深度学习背后的基础知识。本书总计9章，深入浅出地介绍了深度学习的理论与算法基础，从理论到实战全方位展开。前三章旨在帮助读者快速入门，介绍了必要的数学概念和必备工具的用法。后六章沿着深度学习的发展脉络，从最简单的多层感知机开始，讲解了深度神经网络的基本原理、常见挑战、优化算法，以及三大典型模型（基础卷积神经网络、基础循环神经网络和注意力神

本书向数据科学家、数据工程师、架构师和业务分析师展示了如何使用领先的图数据库模型TigerGraph，目标是向读者介绍图数据结构、图分析和图机器学习的概念、技术和工具。三位作者介绍了涵盖多种当代业务需求的真实使用案例。读者将探索从互联数据中获取价值的三阶段方法：连接、分析和学习。几乎每章的开头都列出了对应的三个方面的目标：学习图分析和机器学习的概念；用图分析解决特定问题；了解如何使用GSQL查询语

本书结合人形机器人研究中各类先进方法，系统地介绍了驱动人形机器人运动的基础知识、推导过程以及应用案例，阐述了人形机器人的运动学、动力学表示方法，解释了ZMP的概念及其与地面反作用力的关系，描述了人形机器人双足行走行为的生成和控制方法，并拓展了其他多种动作的实现方法，最后介绍了动力学建模、仿真和高效动力学的计算方法。

我们生活在一个由算法构筑的世界：这些基于数据的算法不仅掌控着社会的运转、筛选着我们的网络见闻，还构成了自动驾驶、智能家居、前沿医疗、智慧城市乃至元宇宙发展的根本。它们是人类步入智能化新纪元的关键驱动力。随着我们对数字技术的依赖日益加深，数学家和数据研究者得以透过它们窥探我们的日常生活。他们通过收集我们的购物记录、消费倾向、兴趣爱好和旅行路径等数据，试图解码我们的日常行为模式。但是，这些数据驱动的分