本书内容范围包括：智能优化算法，人工神经网络，深度学习，强化学习，迁移学习，联邦学习，推荐系统，知识图谱。本书知识结构包含传统的智能优化算法原理和应用，人工神经网络原理和应用，深度学习中卷积神经网络的典型结构和实现，强化学习经典算法原理和应用，迁移学习经典算法原理和实现，以及深度学习高阶应用：推荐系统和知识图谱。

本书系统呈现了情绪识别技术在脑电、外周生理信号与面部图像等多模态领域的发展脉络，重点面向跨设备、多认知变量、隐性情绪等条件下的情绪识别难题，突破了跨设备干湿脑电特征迁移、操控状态负性情绪脑电特征解耦，以及微表情与多生理信号融合的隐藏情绪识别等关键技术，为情绪识别技术从实验室走向更真实、更复杂的人机交互应用场景提供了理论

本书通过十个典型主流智能算法和三个实际应用模块的描述，让学生充分了解国家战略需求和河南省发展继续的新兴人工智能学科，与农业、医疗和经济这些实际问题结合形成的交叉学科，从而扩展学习视野。实际问题选择关系国计民生的问题，设置了”智慧农业篇”、”智慧医疗篇”和”智慧经济篇”三个模块，让学生可以身临其境地用自己所学的专业知识解

本书详细介绍了遗传算法、蚁群优化算法、粒子群算法、蚁狮优化算法和乌鸦搜索算法等典型演化算法，并系统阐述了常见优化问题的研究进展。重点描述了作者通过这些演化算法求解特征选择问题、数据填补问题、单目标与多目标算法选择问题以及任务分配问题的方法，详细说明了这些问题的优化模型，深入探究了方法的核心原理、改进思路、设计实现，并通

本书依据应用型人才培养需求，以Ubuntu24.04LTS为核心，构建“基础入门、进阶工具、编程与网络、高级管理、前沿拓展”五篇体系，涵盖Linux安装配置、文件管理、文本处理、权限控制、进程监控、Shell编程、网络配置、云服务器与容器技术等核心内容。

本书系统介绍计算机视觉核心技术，涵盖图像特征提取、目标检测、目标分割及模型优化方法，并设置医学影像分析、工业缺陷检测两大行业应用专题。本书以Python语言为工具，每章均配有紧扣知识点的习题与实践项目，帮助学生在动手操作中巩固理论、提升技能。

全书分为五大模块，搭建起从基础网络命令到容器技术的完整实践学习体系。本书从常用计算机网络命令入手，讲解ping、地址查看、路径跟踪、FTP等实用命令的操作方法；接着介绍Windows平台Web、FTP、远程控制等网络服务部署实操；依托eNSP模拟器开展交换机、VLAN、路由器、OSPF路由等网络设备配置实训，同时融入网

本书以“机构设计—机理建模—水动力分析—运动控制”为核心脉络，旨在构建一套可复用的方法学与工程范式。首先创新设计了多鳍协同驱动仿生机器鱼样机及其胸鳍与身体推进机构，构建了运动学模型和融合非定常升力、附加质量与阻力的耦合水动力模型，并借助数值模拟揭示了运动参数对游动性能的影响规律，优化了协同推进策略；最后，针对平面、俯仰

本书整合数据处理、网络通信、智能算法、信息安全等关键技术内容，阐述计算机软硬件架构与现代信息技术运行机理。结合当下数字化行业发展现状，分析信息技术在办公产业、智能制造、民生服务等多个领域的应用模式。同时剖析数字环境下信息技术应用存在的技术漏洞、安全隐患等常见问题，搭配技术优化方法与实操解决方案。

本书深刻分析算法对人类和社会发展造成的价值冲击，并尝试对其进行伦理批判。一直以来，算法被概括为一系列解决问题的指令、步骤或策略机制。但是在大数据、人工智能的背景下，借助“技术操作”、“技术社会”等思想，算法越来越广泛地成为解决问题的技术、成为社会技术系统、成为象征权力的技术力量。因此，算法也因为其过于强调算法功效而产生