智能无线机器人：人工智能算法与应用

本书的技术内容包括机器人基础知识、信息物理系统、人工智能，统计决策和马尔可夫决策过程，强化学习，状态估计，定位，计算机视觉和多模态数据融合，机器人规划，多智能体系统，网络化多智能体系统，网络化机器人的安全性和鲁棒性，以及超可靠和低延迟的机器对机器的网络。提供的例题和练习有助于简单和有效的理解本书的内容。

这是一本深入探讨人工智能与机器人技术交叉领域的专业书籍。该书的内容涵盖了人工智能和机器人的发展影响，AI驱动的自动化对美国经济的影响，搜索求解的概念和原理，统一搜索策略的分类与特点，有信息搜索的策略和优化，线性规划的定义及求解方法，机器学习定义与基本要素，回归分析的基本概念与应用，贝叶斯分类器的基本原理，递归状态估计的基本概念与特点，马尔可夫决策过程定义，贝尔曼最优性原理，强化学习的概念与应用，传感器网络定位的两个阶段，计算机视觉的定义和组成，以及联邦学习在物联网中的应用与挑战等关键内容点。 该书以人工智能和机器人的发展影响为起点，详细讨论了人工智能和机器人技术如何改变我们的生活，推动社会的进步和发展。接着，该书深入探讨了AI驱动的自动化对美国经济的影响，揭示了AI技术如何创造财富并扩展美国经济，同时改变工人的技能需求和经济结构。 在探讨搜索求解的概念和原理时，该书详细阐述了如何通过构造树形图并在树上搜索可能的解决方案来求解AI问题。同时，该书还讨论了统一搜索策略的分类与特点，有信息搜索的策略和优化，以及线性规划的定义及求解方法，为读者提供了丰富的搜索和优化工具。 此外，该书还深