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本書內容為工業自動化通用技術，具體涉及工業自動化生產線與立體倉庫，低壓電器、傳感器與自動化儀表，步進電機

本書較為全面地介紹了深度學習的基本概念、算法原理以及實現框架。全書共9章，分別介紹了深度學習的發展歷史、神經網絡與深度神經網絡、卷積神經網絡、循環神經網絡、深度學習在目標檢測和圖像描述中的應用、生成對抗網絡、深度遷移學習和深度強化學習等，並提供了應用實例，旨在通過練習和操作實踐幫助讀者鞏固所學的內容。本書可作為高等院校人工智能、計算機、自動化、電子等相關專業的深度學習教材，也可供人工智能、圖像處理

本書是在作者近幾年自然計算研究基礎上，對所提出磁性細菌優化算法相關研究成果的總結。本書介紹了磁性細菌優化算法的基本原理和流程，給出幾種改進的磁性細菌優化算法，並進行了較全面性能測試和比較。在基礎函數測試的基礎上，進一步研究了其在約束函數優化的性能，並通過機器人路徑規劃、腦機接口數據分類的應用，驗證了該算法解決這些問題的能力。

本書全面講述人工智能算法的理論基礎和案例編程實現。第1章簡要介紹機器學習的發展及其應用。第2章和第3章主要介紹機器學習經典分類算法、聚類算法、集成算法和隨機森林算法，以及這些算法的具體內容、算法原理和案例編程實現。第4章介紹了深度學習的概念、原理、研究現狀，以及典型的神經網絡及其相關網絡的案例編程實現。第5章介紹了強化學習的發展及其相關算法，包括Q-學習算法、蒙特卡洛算法和動態規劃算法，以及這些算法的原理和案例編程實現。第6章介紹了遷移學習的發展及其相關算法，主要包括TrAdaBoost算法和層次貝葉斯算法，以及這些算法的原理和案例編程實現。第7章主要介紹了聯邦學習的研究現狀和相關算法，涉及聯邦平均算法和縱向聯邦學習算法，以及算法的原理和案例編程實現。第8章介紹了因果學習的研究現狀和典型模型算法，包括結果因果模型和多變量結構識別算法，還有這些模型和算法的原理以及案例編程實現。第9章和第10章分別介紹了文本挖掘和圖像處理的研究現狀，以及應用于文本和圖像的一些算法，涉及算法的原理介紹和案例編程實現。第11章介紹了人工智能大模型的發展及研究現狀，包括Transformer和GPT，以及相關的改進模型，並對其中典型的模型應用案例進行了分析。本書可作為計算機科學與技術、智能科學與技術、人工智能等專業高年級本科生和研究生教材，也可供從事或有志於人工智能行業的研究人員和從業者參考。

本書共分為9章：第1章介紹智慧醫療的概念、人工智能與醫學影像診斷、深度學習醫學影像應用與用於醫學影像的其他人工智能算法；第2章－第3章介紹人工智能醫學影像診斷的基礎知識，包括編程基礎與各種醫學影像介紹，還介紹醫學影像的基本處理方法；第4章－第5章介紹卷積神經網絡基礎知識與醫學影像任務，包括多種卷積神經網絡與神經網絡模型的評價標準、常見的醫學影像任務(醫學影像診斷、檢測、分割)；第6章－第9章介紹智能醫學影像處理實際案例，包括乳腺超聲影像中的乳腺腫瘤檢測與良惡性診斷、眼科OCTA圖像診斷糖尿病、肺CT圖像中的肺部多種疾病診斷。

本書共分為9章3個部分：第1部分為移動機器人基礎(第1-5章)，介紹了移動機器人的基本概念、結構、數學模型、定位、路徑規劃等，側重于原理性介紹，為後續內容奠定基礎；第2部分為SLAM(第6、7章)，介紹了激光SLAM原理與視覺SLAM相關原理，並且結合案例對原理進行了說明，側重於理論與案例的結合；第3部分為ROS移動機器人實戰(第8、9章)，介紹了基於ROS仿真環境的移動機器人SLAM開發，側重於動手實踐。