本书共9章。第1章从人工智能发展史引出深度学习的概念；第2章介绍了深度学习的理论基础；第3章介绍了深度学习在物体智能检测中的应用；第4章则阐述了深度学习在人体行为智能分析中的应用；第5章介绍深度学习在信息预测中的应用；第6章讲述了深度学习在图像去噪方面的应用；第7章阐述了深度学习在视频智能监控中的应用；第8章讲述了深度学习在智能消防中的应用；第9章介绍了深度学习在智能交通中的应用。

本书内容涵盖了人工智能的起源、机器学习、神经网络、深度学习、专家系统、推荐系统、自然语言处理、智能图像处理、智能机器人。本书可供从事人工智能研究领域的工程技术人员和科研人员阅读。

本书系统地论述了神经网络的主要理论、控制技术及应用实例，旨在使读者理解和熟悉神经网络及其控制的基本原理和主要应用，掌握它的结构和设计应用方法，主要内容包括神经网路基础论、神经网络控制原理、感知器神经网络、BP神经网络、时滞神经网络、CMAC网络、模糊神经网络控

《物联网工程导论》着重讲述了物联网技术的基本概念、基本理论，以及支撑物联网的核心技术及其典型应用。全书共分八章，主要内容包括：物联网技术的基本概念，着重讲述了支撑物联网技术的通信技术、传感器技术、无线网络技术、RFID技术、条形码技术及定位技术，以及物联网技术的典型应用于展望。《物联网工程导论》编写思路清晰，概念原理讲述透彻，深入浅出，通俗易懂。

《线性多变量时滞系统解耦控制研究》针对多变量时滞系统，在已有的频域解耦技术基础上，对解耦控制系统进行了更为深入的研究。《线性多变量时滞系统解耦控制研究》分八章，前五章以理论为主，针对双输入双输出系统（TIT0），根据耦合矩阵的思想，提出一种更为简单的动态解耦矩阵设计方法，解析设计PID解耦控制器；针对多输入多输出系统（MIM0），对逆解耦控制方案进行了深入研究和改进，分析讨论了前向通道选取对逆解耦矩阵实现性的影响，给出了逆解耦矩阵可实现的必要条件，提出一种逆解耦补偿矩阵规范设计准则，并对逆解耦矩