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本書主要介紹如何利用NLE-AI800人工智能開發板和嵌入式人臉門禁實驗平臺，在嵌入式Linux系統上使用Python語言編寫程序。本書注重實踐、應用、開發和創新，以人工智能主流應用場景為導向，通過實踐案例展示了視頻採集、圖像識別、人臉識別、人體檢測、車牌識別、人臉識別門禁系統、稻麥成熟度監測系統、智慧家居等應用領域的前沿技術和方法。本書共6個項目，分別是：項目1，使用OpenCV實現人臉檢測；項目2，使用計算機視覺算法實現圖像識別；項目3，利用串口實現邊緣硬件控制；項目4，使用人臉檢測算法的家用設備控制；項目5，使用計算機視覺技術的稻麥成熟度監測系統；項目6，使用語音識別實現智慧家居控制。本書理論和實踐相結合，旨在培養學生應用及解決實際問題的能力，並引導學生將人工智能技術應用於實際場景。本書可作為職業院校人工智能技術應用、軟件技術、嵌入式技術應用及相關專業的教材，也可作為人工智能、嵌入式等領域技術人員的自學參考用書。本書配有電子課件等課程資源，選用本書作為授課教材的教師可登錄機械工業出版社教育服務網(www.cmpedu.com)註冊後免費下載，或聯繫編輯(010-88379194)諮詢。本書還配有微課視頻，讀者可直接掃碼觀看。

本書為“十四五”職業教育國家規劃教材，也是職業技能等級證書--物聯網工程實施與運維(初級)的配套教材。本書系統地介紹了物聯網的基本理論方法，採用項目式編寫模式，以職業崗位的“典型工作過程”為導向，融入行動導向教學法，將教學內容與職業能力相對接、單元項目與工作任務相對接，使讀者在完成任務的過程中將理論與實操結合。本書主要介紹物聯網設備安裝與維護、系統部署與運維的相關知識，包括物聯網設備的檢測安裝與配置、物聯網系統的數據采集呈現、系統部署與運維、設備運行維護與故障排查等，由淺入深，引入實際項目情境，著重講解物聯網工程項目的實施流程與步驟，展示了完整的物聯網工程實施樣例。本書可作為各類職業院校物聯網應用技術及相關專業的教材，也可作為從事物聯網設備裝調、系統運維、設備運維等崗位人員的自學參考用書。本書配有視頻、電子課件，選用本書作為授課教材的教師可登錄機械工業出版社教育服務網(www.cmpedu.com)註冊後免費下載，或聯繫編輯(010-88379194)諮詢。

本書為理論與應用實踐兼顧的機器人技術教材。全書共5個項目，包括人工智能機器人、通過GPIO實現傳送帶運行、基於語音識別實現語音控制機械臂、使用YOLO模型實現目標檢測、小型柔性智能製造。書中內容引入大量行業應用案例與工程方法，力求避免內容枯燥空洞，貼近真實現場應用。其中，項目1作為入門引導，將人工智能的發展與機器人技術相結合，讓讀者認識創靈實驗平臺及機械臂的安裝、移動與抓取。項目2～項目4，基於創靈實驗平臺和新大陸AI開發板，分別介紹編寫Python腳本控制GPIO傳送帶運行、使用開發板實現離線語音識別和語音合成並控制機械臂、使用YOLO模型實現機械臂色塊分揀。項目5作為綜合實踐，將軟件設計、GUI界面開發及IDE開發、機械臂與傳送帶控制模塊開發、色塊分類模塊開發、項目安裝與部署進行結合，系統介紹小型柔性智能製造的綜合實踐開發。本書可作為職業院校人工智能及相關專業的授課教材，也可作為工程師、機器人技術愛好者的參考用書。本書配有微課視頻，讀者可掃描書中二維碼進行觀看。本書還配有電子課件等資源，選擇本書作為授課教材的教師可登錄機械工業出版社教育服務網(www.cmpedu.com)註冊後免費下載或聯繫編輯(010-88379194)

邊緣智能計算是人工智能的前沿技術。本書由淺入深、圖文並茂，緊隨邊緣計算在工業界的最新發展，給出大量的編程和項目案例分析。本書結構完整，理論和實踐結合，廣度與深度兼備，不僅有理論的闡述和簡單的結果展示，而且系統性剖析邊緣智能計算技術的重要性，從夯實理論到完成實戰一氣呵成。本書採取項目驅動教學模式，以學生為主體，以任務為導向組織內容。本書共5個項目，內容包括邊緣計算開發板基礎應用、邊緣計算算法SDK應用、TensorFlow圖像上色模型部署、PyTorch目標檢測模型部署、TFLite手掌檢測模型部署。本書根據崗位工作任務要求，確定學習任務內容，設計選取了14個工作任務。本書可作為各類職業院校人工智能技術應用及相關專業的教材，對於從事邊緣計算產品應用和研發的相關技術人員與愛好者也有一定的參考價值。本書配有PPT電子課件，選用本書作為教材的教師可登錄機械工業出版社教育服務網(www.cmpedu.com)，免費註冊後下載獲取或聯繫編輯獲取(010-88379194)。本書還配有微課，讀者可直接掃碼觀看。

本書圍繞人工智能的人才需求與崗位能力進行內容設計，將深度學習技術與實際應用相結合，幫助讀者全面瞭解深度學習的基本原理、常用模型和優化算法，並深入探討在目標檢測、圖像識別、自然語言處理、風格遷移等領域的應用案例。本書共6個項目15個任務，主要內容包括使用TensorFlow實現服裝圖像分類、使用TensorFlow實現文本分類、使用遷移學習實現肺部X光檢測、基於Flask的模型應用與部署——貓狗識別、神經網絡的語言處理——五言古詩生成、使用VGG19遷移學習實現圖像風格遷移。本書強調理論與實踐相結合，旨在引導讀者將學到的知識應用於實際項目中，解決現實世界的問題。