本书介绍了元学习方法的发展历史、起源、思想、近来流行的元学习方法，以及这些方法的组织思路、改进方案、相互继承、如何应用。本书共11章，分为两部分：元学习方法思想的介绍和元学习应用场景中模型的介绍。这些内容介绍了如何在元学习框架下融入强化学习、模仿学习、在线学习、无监督学习、迁移学习等，实现对实际应用中深度模型的改进，以适应复杂多变的实际任务。

FPGA（现场可编程门阵列） 是一款特殊的半导体器件， 它在制造出来后仍然能够被 任意修改电路结构， 以适应不同应用的需要。 相比于其他种类的芯片，FPGA 具有极强的 灵活性， 同时在性能、功耗和开发成本等方面达到了出色的平衡。 因此 FPGA 被广泛应 用在电信、工业控制、高性能计算等多个领域。 本书详细梳理和分析了FPGA 在大数据和人工智能时代的新技术、 开发的新方法， 以及FPGA 在异构计算时代的新趋势和新方向， 并重点讨论了FPGA 的主要技术特点。 本书致力于向业界决策人士提供 FPGA 的先进理念与有价值的实践模式， 促进大 数据、 人工智能等新兴技术与各行业的深度融合提升。 同时也为 FPGA 从业人员在处理 实际工程技术问题时， 提供系统的方案和有价值的参考。 此外， 本书对学界、 企业界和社 会中的非专业人员或技术爱好者了解FPGA 的先进理念和知识， 也有很大的参考价值。

布鲁萨德写这本书的用意是为了给读者“赋能”。通过这本书，你会了解人工智能、 机器学习、大数据是怎么回事，了解计算机的本质是什么，从此对人工智能和大数据这些大词没有畏惧心理。这本书会告诉你，高估了人工智能会带来什么社会问题，以及自动驾驶这件事有多难，它还会告诉你，现阶段人工智能的社会化应用的根本矛盾是什么。人们不应该假设计算机能够永远正确，如果人们能够认识到技术使用的局限性，可以让技术更好地造福人类。人工智能想大规模取代人类并不是一件容易的事情，它还有很长的一段路要走，我们对于人工智能的恐慌，其实都是在过度想象。现实中，从人员招聘到自动驾驶，从支付餐费到选择伴侣，人们迫切地想要将所有事情数字化。这种将计算机技术应用到生活方方面面的热情，导致出现了大量存在设计缺陷的系统，带来了一系列社会问题，所以我们需要正确认识人工智能。作者反对“技术是永远的解决方案”的“技术沙文主义”，并提醒人们，一个数字化的“乌托邦”不能解决所有社会问题。为验证其观点，她进行了一系列尝试，如使用人工智能技术探究学生为何不能通过标准化测试、采用机器学习来预测泰坦尼克号事故中有哪些乘客幸存等。现在人们非常爱说“计算机改变了世界”，“这个产品再一次改变了世界……”，作者布鲁萨德将会告诉你，其实计算机没有改变什么。社会还是这个社会，计算机并没有解决我们的社会问题。：：： 见识丛书（见识城邦出品） 科学 历史 思想第 yi辑（1-10册） 01《时间地图：大历史，130亿年前至今》 ［美］大卫·克里斯蒂安 02《太阳底下的新鲜事：20世纪人与环境的全球互动》［美］约翰·R. 麦克尼尔 03《革命的年代：1789—1848》 ［英］艾瑞克·霍布斯鲍姆 04《资本的年代：1848—1875》 ［英］艾瑞克·霍布斯鲍姆 05《帝国的年代：1875—1914》 ［英］艾瑞克·霍布斯鲍姆 06《ji端的年代：1914—1991》 ［英］艾瑞克·霍布斯鲍姆 07《守夜人的钟声：我们时代的危机和出路》 ［美］丽贝卡·D. 科斯塔 08《1913，一战前的世界》 ［英］查尔斯·埃默森 09《文明史：人类五千年文明的传承与交流》 ［法］费尔南·布罗代尔 10《基因传：众生之源》（平装+精装） ［美］悉达多·穆克吉 ：：：： 第二辑（11-20册） 11《一万年的爆发：文明如何加速人类进化》［美］格雷戈里·柯克伦？？［美］亨利·哈本丁 12《审问欧洲：二战时期的合作、抵抗与报复》 ［美］伊斯特万·迪克 13《哥伦布大交换：1492年以后的生物影响和文化冲击》［美］艾尔弗雷德·W. 克罗斯比 14《从黎明到衰落：西方文化生活五百年，1500年至今》（平装+精装）［美］雅克·巴尔赞 15《瘟疫与人》 ［美］威廉·麦克尼尔 16《西方的兴起：人类共同体史》 ［美］威廉·麦克尼尔 17《奥斯曼帝国的终结：战争、革命以及现代中东的诞生，1908—1923》［美］西恩·麦克米金 18《科学的诞生：科学革命新史》（平装） ［美］戴维·伍顿 19《内战：观念中的历史》 ［美］大卫·阿米蒂奇 20《第五次开始》 ［美］罗伯特·L. 凯利：：：： 第三辑（21-30册） 21《人类简史：从动物到上帝》（平装+精装） ［以色列］尤瓦尔·赫拉利 22《黑暗大陆：20世纪的欧洲》 ［英］马克·马佐尔 23《现实主义者的乌托邦：如何建构一个理想世界》［荷］鲁特格尔·布雷格曼 24《民粹主义大爆炸：经济大衰退如何改变美国和欧洲政治》［美］约翰·朱迪斯 25《自私的基因（40周年增订版）》（平装+精装） ［英］理查德·道金斯 26《权力与文化：日美战争1941—1945》 ［美］入江昭 27《犹太文明：比较视野下的犹太历史》 ［以］ S. N. 艾森斯塔特 28《技术垄断：文化向技术投降》 ［美］尼尔·波斯曼 29《从丹药到枪炮：世界史上的中国军事格局》 ［美］欧阳泰 30《起源：万物大历史》 ［美］大卫·克里斯蒂安 ：：：： 第四辑（31-40册） 31《为什么不平等至关重要》 ［美］托马斯·斯坎伦 32《科学的隐忧》[英] 杰里米·鲍伯戈 33《简明大历史》 ［美］大卫·克里斯蒂安 主编 34《专家之死：反智主义的盛行及其影响》 ［美］托马斯·M. 尼科尔斯 35《大历史与人类的未来（修订版）》 ［荷］弗雷德·斯皮尔 36《人性中的善良天使》 ［美］斯蒂芬·平克 37《历史性的体制：当下主义与时间经验》 ［法］弗朗索瓦·阿赫托戈 38《希罗多德的镜子》 ［法］弗朗索瓦·阿赫托戈 39《出发去希腊》 ［法］弗朗索瓦·阿赫托戈 40《灯塔工的值班室》 ［法］弗朗索瓦·阿赫托戈 ：：：： 第五辑（41-50册） 41《从航海图到世界史：海上道路改变历史》 ［日］宫崎正胜 42《人类的旅程：基因的奥德赛之旅》 ［美］斯宾塞·韦尔斯 43《西方的困局：欧洲与美国的当下危机》 ［德］海因里希·奥古斯特·温克勒 44《没有思想的世界：科技巨头对独立思考的威胁》 ［美］富兰克林·福尔 45《锥形帐篷的起源：思想如何进化》 ［英］乔尼·休斯 46《后基因组时代：后基因组时代的伦理、正义和知识》 [美] 珍妮·瑞尔丹 47《世界环境史》［美］ 威廉·H.麦克尼尔 约翰·R. 麦克尼尔等 编著 48《竞逐富强：公元1000年以来的技术、军事与社会》［美］威廉·麦克尼尔 49《大加速：1945年以来人类世的环境史》[美] 约翰·R.麦克尼尔 50《不可思议的旅程：我们的星球与我们自己的大历史》[美] 沃尔特·阿尔瓦雷兹 ：：：： 第六辑（51-60册） 51《认知工具：文化进化心理学》[英] 塞西莉亚·海耶斯 52《人工不智能：计算机如何误解世界》[美] 梅瑞狄斯·布鲁萨德 53《断裂的年代：20世纪的文化与社会》[英] 艾瑞克·霍布斯鲍姆............

本书广泛涉及了统计学、神经网络、模糊控制、人工智能及群智能计算等学科的先进思想和理论，将各种算法应用到模式识别领域中。以一种新的体系，系统而全面地介绍模式识别的理论、方法及应用。本书共分为12章，内容包括：模式识别概述、基于贝叶斯决策理论的分类器设计、判别函数分类器设计、聚类分析、模糊聚类分析、神经网络聚类设计、模拟退火算法聚类设计、遗传算法聚类设计、蚁群算法聚类设计、粒子群算法聚类设计、模板匹配法、余弦相似度算法。 本书将理论与实际相结合，针对具体案例进行了算法设计与分析，并将各种算法运用在MATLAB程序中，为广大研究工作者和工程技术人员提供了便利。

本书探索理论计算机科学和机器学习这两个领域能够互相借鉴的知识，以此把它们关联起来。本书介绍机器学习中的重要模型和主要问题，并以一种容易理解的方式介绍该领域的前沿研究成果以及现代算法工具，包括矩量法、张量分解法和凸规划松弛法。本书共8章，内容涵盖非负矩阵分解、主题模型、张量分解、稀疏恢复、稀疏编码、高斯混合模型和矩阵补全等。本书适合理论计算机科学家、机器学习研究人员以及相关专业的学生阅读和学习。

智能制造服务是依托服务价值增值来实现服务型制造的核心要素，也是实施智能制造的基石。《智能制造服务技术（智能制造系列丛书）》系统地介绍了智能制造服务的相关理论、关键使能技术与应用案例。其中，第1章概述了智能制造服务的产生背景、概念、内涵，并综述了相关的研究现状和发展趋势；第2章描述了CPS／RFID系统支撑下的制造服务数据采集方法与途径；第3章给出了制造服务匹配、管理与决策的智能计算方法；第4章阐述了典型制造服务模式；第5章构建了智能制造服务层次模型体系；第6章介绍了外包／众包服务模式及其智能化升级途径；第7章给出了PSS驱动的智能制造集成服务方法；第8章介绍了智能制造服务的设计方法；第9章介绍了智能制造服务的运行与状态监控方法；第10章描述了智能制造服务的成熟度模式及其评估方法；第11章给出了两个典型的实施智能制造服务技术的企业案例。《智能制造服务技术（智能制造系列丛书）》可供从事智能制造领域研究的工程技术人员参考，也可作为高等院校机械工程、工业工程、自动化与信息工程等相关专业的教师、研究生及高年级本科生的教学辅助资料。

知识图谱的发展历史源远流长，从经典人工智能的核心命题——知识工程，到互联网时代的语义Web，再到当下很多领域构建的数千亿级别的现代知识图谱。知识图谱兼具人工智能、大数据和互联网的多重技术基因，是知识表示、表示学习、自然语言处理、图数据库和图计算等多个领域技术的综合集成。本书全面覆盖了知识图谱的表示、存储、获取、推理、融合、问答和分析等七大方面，一百多个基础知识点的内容，同时囊括多模态知识图谱、知识图谱与图神经网络的融合、本体表示学习、事理知识图谱，以及知识增强的语言预训练模型等新热点、新发展。作为一本导论性质的书，本书希望帮助初学者梳理知识图谱的基本知识点和关键技术要素，也希望帮助技术决策者建立知识图谱的整体视图和系统工程观，为前沿科研人员拓展创新视野和研究方向。 本书在技术广度和深度上兼具极强的参考性，适合高等院校的计算机专业师生阅读，也可供计算机相关行业的管理者和研发人员参考。

《机器学习开发方法、工具及应用》介绍机器学习开发方法、工具及应用相关知识，全书由6章组成，第1章主要介绍机器学习的基本概念、分类等；第2章主要介绍机器学习开发架构、开发步骤；第3章~第5章主要介绍机器学习的开发工具，包括Python、NumPy、Pandas、Scikit-leam、TensorFlow；第6章主要介绍机器学习相关的10个实验，包括线性回归、决策树、人工神经网络、卷积神经网络等。《机器学习开发方法、工具及应用》适合作为高等院校人工智能专业、计算机专业、智能机器人专业、智能芯片专业及其他智能相关专业课程教材，也可作为人工智能应用、开发人员的参考用书。

本书主要介绍自动化运维和智能化运维的常用技术，同时，通过搭建实验环境的方式，让读者能够基于前沿的容器化技术Docker与Kubernetes搭建自己的运维实验环境，从而帮助读者更好地掌握本书涉及的技术要点。

深度学习已经进入我们的生活，云计算和大数据为深度学习提供了便利。本书主要讲解深度学习中的数学知识、算法原理和实现方法，配套源码、数据集和开发环境。 本书共12章。第1章介绍人类视觉和深度学习的联系。第2章介绍深度学习中最为重要的梯度下降算法。第3章介绍卷积函数。第4章介绍计算损失函数所使用的交叉熵、决策树和信息熵。第5章介绍线性回归和逻辑回归。第6、7章介绍时间序列模型和生成对抗网络。第8章介绍TensorFlow框架。第9章介绍推荐算法。第10章介绍深度学习中的标准化、正则化和初始化。第11章是案例人脸识别。第12章是词嵌入向量案例，介绍自然语言处理方面的应用。 本书理论和实践相结合，理论讲解细致直观，通过实例进行演示，可以使读者快速掌握本书内容。本书适合深度学习初学者、深度学习算法开发人员阅读，也适合高等院校和培训机构人工智能相关专业的师生参考。