2023年1月新书通报

各位老师、各位同学：
    图书馆1月份的新书已上架流通，新书具体明细见下表，也可登录"图书馆主页http://lib.ia.ac.cn/-纸本馆藏"检索图书具体信息。同时，欢迎大家推荐图书，可在网上办公平台的办事大厅里，提交购书申请。本月特推出多本外文原版图书，欢迎大家来馆借阅！
   《深度学习神经网络：设计与案例研究》本书主要对深度学经网络模型的设计与应行研究。首先，对深度学经网络理论的发展历史、基本概行回顾。然后，对深度学经网络衍生出的反向传播神经网络、卷积神经网络、大内存存储与检索神经网行深入分析。通过20个实际应用案例，对不同结构深度学经网络的优缺行比较结这些神经网络在不同领域的应用优势。后，给出所有应用案例的核心代码，方便读者在这些代码的基础上，完成相应深度学经网络模型的设计和重构。
   《新机器智能》在本书中，科技界一代传奇杰夫·霍金斯指出，如今的人工智能并不智能。要想创造眞正的机器智能，蕞快的途径是理解大脑的工作原理，然后在计算机中模仿这些原理。霍金斯一生痴迷两件事——计算机和大脑。早在几十年前，他创建的Palm掌上电脑就在商业上取得了巨大成功，也成为现代智能手机的原型。但霍金斯一心想弄清楚大脑的工作原理。经过数十年的不懈努力，他终于发现了其中的奥秘：大脑学习世界的一个模型，并使用这个模型来预测未来。人类的创造力、意识都是通过这个模型产生的。这一全新的智能理论框架被命名为“记忆-预测模型”，它改变了人们对智能的看法，也为开发眞正的机器智能奠定了坚实的基础。
   《High-Dimensional Data Analysis with Low-Dimensional Models》Connecting theory with practice, this systematic and rigorous introduction covers the fundamental principles, algorithms and applications of key mathematical models for high-dimensional data analysis. Comprehensive in its approach, it provides unified coverage of many different low-dimensional models and analytical techniques, including sparse and low-rank models, and both convex and non-convex formulations. Readers will learn how to develop efficient and scalable algorithms for solving real-world problems, supported by numerous examples and exercises throughout, and how to use the computational tools learnt in several application contexts. Applications presented include scientific imaging, communication, face recognition, 3D vision, and deep networks for classification. With code available online, this is an ideal textbook for senior and graduate students in computer science, data science, and electrical engineering, as well as for those taking courses on sparsity, low-dimensional structures, and high-dimensional data. Foreword by Emmanuel Candès.