《人工智能》是作者结合多年教学经验、精心撰写的一本有关人工智能研究领域的著作。全书涵盖了人工智能的发展、人工智能的技术基础，以及对人工智能的历史和现状进行了梳理，回顾了几十年来人工智能所取得的诸多成就，并对其未来进行了展望。《人工智能》适合作为高等院校人工智能相关专业的教材，也适用于对人工智能相关领域感兴趣的读者阅读和参考。

《基于高性能计算的深度学习理论与实践研究》详细介绍了各种高性能计算资源及其特点与使用方法，围绕人工智能深度学习应用，从Windows和Linux两个系统使用高性能计算资源为例，分别详细介绍了利用GPU等高性能计算资源加快深度学习模型训练和应用开发部署的详细方法与策略，为从事相关基于深度学习的智能应用与服务的人员提供帮助。

自然语言处理技术在构建智能社会中发挥越来越重要的作用。《Python自然语言处理与开发/人工智能与大数据系列》介绍如何学习和使用流行的Python编程语言开发自然语言处理应用。主要内容包括面向自然语言处理开发的Python编程语言入门，使用Python开发中文分词，实现Word文档自动校对基础，文本相似度计算和排重的原理与实现，文本摘要的原理与实现，问答式聊天机器人算法与代码实现、机器翻译技术及其实现与评测。《Python自然语言处理与开发/人工智能与大数据系列》是猎兔搜索技术在Python自然语言处理领域的实际应用。

随着互联网的飞速发展，人们在互联网上的行为产生了海量数据，对这些数据存储、处理与分析带动了大数据技术的发展。其中，数据挖掘和分析技术可以帮助人们对庞大的数据进行相关分析，找到有价值的信息和规律，使得人们对世界的认识更快、更便捷。在数据分析领域，Python语言简单易用，第三方库强大，并提供了完整的数据分析框架，因此深受数据分析人员的青睐，Python已经当仁不让地成为数据分析人员的一把利器。因此，《Python数据分析与可视化（微课视频版）》从Python数据分析的基础知识入手，结合大量的数据分析示例，系统地介绍数据分析和可视化绘图的方法，带领读者一步步掌握Python数据分析的相关知识，提高读者解决实际问题的能力。

《深度学习入门：基于PyTorch和TensorFlow的理论与实现/人工智能与大数据系列》是一本系统介绍深度学习基础知识和理论原理的入门书籍。《深度学习入门：基于PyTorch和TensorFlow的理论与实现/人工智能与大数据系列》从神经网络的基本结构入手，详细推导了前向传播与反向传播的数学公式和理论支持，详细介绍了如今各种优化神经网络的梯度优化算法和正则化技巧，给出了在实际应用中的超参数调试和网络训练的技巧。同时，也介绍了典型的卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。除了介绍理论基础外，《深度学习入门：基于PyTorch和TensorFlow的理论与实现/人工智能与大数据系列》以Python为基础，详细介绍了如今主流的深度学习框架PyTorch和TensorFlow，并分别使用这两种框架来构建相应的项目，帮助读者从理论和实践中提高自己的深度学习知识水平。

人工智能技术和产业的发展，离不开人才的支撑、环境的孕育，离不开人工智能科学知识的普及。经过精心策划筹备，《人工智能》与广大读者见面了。《人工智能/战略性新兴产业科普丛书》由江苏省人工智能学会组织专家编写，分为十个篇章，从人工智能发展的前世今生谈起，介绍了人工智能下的医疗、交通、教育、艺术、金融、司法发生的改变，展现了未来人工智能的美好生活图景，记录人工智能给社会经济生活带来的改变。

我们这个诗歌大国有一个很好的传统，历来注重“采诗”、搜集整理诗歌材料。作为唯一的全国性诗词组织的中华诗词学会，自1987年5月成立以来，就十分重视这项工作。学会每年的学术研讨会和历届“华夏诗词奖”，都出版论文集和获奖作品集。纪念学会成立二十年、三十年时，还专门编辑出版了《大事记》《论文选集》《诗词选集》。《中华诗词》创刊以来，每年都制作年度合订本。2007年5月，在北京天识东方文化艺术传播有限公司的资助下，以近代以来诗词创作、诗词理论、诗词运动重要文献汇编，当代名家个人作品专集等为主要内容，出版了《中华诗词文库》。经过十来年的编辑整理，已经出了近百卷。这些诗集、文集的出版，记录了近百年来尤其是改革开放四十多年来，中华诗词从起步、复苏走向复兴的砥砺前行的历程，为近、当代诗歌史的撰写准备了丰富的资料。

《模式识别在金融数据分析中的应用研究》从计算机科学的角度研究金融数据中的规则，力图发现和挖掘出海量金融数据中的隐藏信息。《模式识别在金融数据分析中的应用研究》从计算机科学的模式识别理论和相关技术出发，利用深度信念网络进行金融异常检测，去发现隐藏在金融交易后面的那些欺诈行为；利用非负矩阵分解去研究股指的波动，进而预判证券市场的震荡；把卷积神经网络改造为一个信用评分模型，为信贷提供决策支持；通过决策树得到股市预测模型的前提，然后引入情感数据来修正预测结果；建立以股票技术指标为基础，股民情绪分析为辅助的方法较为准确地对股市走势进行预测。

《智能控制：理论基础、算法设计与应用/高等学校电子信息类专业系列教材》较全面地叙述了智能控制的基本理论、方法和应用。全书共分17章，主要内容为模糊控制的基本原理和应用、神经网络控制的基本原理和应用、智能优化算法及其应用。《智能控制：理论基础、算法设计与应用/高等学校电子信息类专业系列教材》系统性强，突出理论联系实际，叙述深入浅出，适合于初学者学习。《智能控制：理论基础、算法设计与应用/高等学校电子信息类专业系列教材》中给出了一些智能算法的仿真实例和MATLAB仿真程序，并配有一定数量的习题和上机操作题，可作为高等院校工业自动化、计算机应用、电子工程等专业的高年级本科生和硕士研究生的教材，也适合从事工业自动化领域的工程技术人员阅读和参考。

数据智能是以数据为中心、以“感一知一用”为模式的人工智能，也可以说是以数据获取、加工、处理、分析、应用为智能特征的人工智能。数据智能包括智能感知、智能认知（机器学习）、智能控制/智能决策等方面，是近代人工智能研究最为活跃、应用最为普遍的部分。本分册主要从深度生成模型、生成式对抗网络、模型驱动深度学习、自步一课程学习、强化学习、迁移学习及演化智能方面进行阐述，涵盖标准算法及精选的应用案例，总结了近年来数据智能研究的**发展与成果。