电击 调教

　　探索东说念主工智能（AI）、类脑蓄意及量子蓄意的前沿，符号着步入畴昔科技的中枢。掌持这些领域的证实，对于追求手艺前沿至关热切。从模拟大脑神经集合的类脑蓄意到哄骗量子比特冲突传统蓄意扬弃的量子蓄意，新手艺正束缚鼓动科技发展。AI领域中，机器学习和深度学习正在重塑应用场景，如自动驾驶和语音识别，更动了咱们的活命景色。类脑蓄意师法东说念主脑机制，升迁信息处理效力，模拟默契智商，如挂牵、学习和决策。类脑科学探索神经元和突触互动，揭示生物神经系统运作机制，联想高效蓄意模子，并开辟模拟生物神经集合活动的新式硬件，如低功耗、高能效的类脑芯片。量子蓄意则哄骗量子力学悦目进行信息处理，治理传统蓄意机难以处理的问题，如大领域数据优化和复杂系统模拟。尽管旅途不同，但两者均追求蓄意智商的飞跃，促进科技与社会的交融，引颈智能化与量子化的新期间。

　　针对此研究领域，施普林格·当然特邀上海交通大学当然科学研究院院长、数学科学学院讲席教授金石，上海交通大学当然科学研究院、数学科学学院教授李松挺，上海交通大学当然科学研究院、密西根学院副教授Nana Liu，Springer数学与统计学副剪辑王鹏程，共同举办“从东说念主工智能到类脑与量子蓄意：数学与新蓄意范式”在线研讨会。此外，剪辑精选相干研究领域史籍近200本，书目清单也将在会后共享给通盘参会不雅众，快来报名吧！

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　　日历：9月18日（周三）

　　时期：19:30-20:45

　　您可通过二维码进行注册报名，填写您最情态的问题，嘉宾将在接头程序探讨寰球关注的话题，并现场解答不雅众发问，快来报名吧！

　　算作宇宙上大型学术史籍出书机构，施普林格·当然领有30万余种电子史籍，每年新出书12，000多种史籍。领有22个电子史籍书册，涵盖科学、医学、手艺和东说念主文社科等时常的学科领域，丰富的史籍类型包括学术专著、会论说文集、简报、参考器具书、教科书和系列丛书等。2025年将新增2个全新史籍书册，关注AI和机械工程，敬请期待。

　　精选史籍概览

　　Mathematics and Statistics | 数学与统计

　　01

　　Scientific Computing

　　下载量：10k

　　轮廓：

　　作家：Bertil Gustafsson对科学蓄意领域中最热切的数值方法和电子蓄意机的发展历史进行了全面走访简要挑剔了一些关节东说念主物的生平包含好多为科学蓄意作念出热切孝顺的研究东说念主员的肖像或相片

　　对于本书：本书从巴比伦东说念主和希腊东说念主的最早数学/数值设立伸开，探讨了最热切的蓄意方法过甚发展的历史。行星能源学的力学问题是16世纪背靠近的一项要紧科学挑战，本书描摹了其时使用的基本数值方法。

　　二战结束后，跟着电子蓄意机的出现，科学蓄意迈出了弘大的要领，极地面加快了数值方法的发展。因此，科学蓄意成为继表面和实验之后的第三种科学方法。

　　本书追忆了数值方法的发源过甚发明者，同期简要探讨了电子蓄意机多年来的发展。书中援用了163篇参考文件，包含100多幅图，其中好多是关节历史东说念主物的肖像或相片。本书为数值分析和蓄意领域的历史提供了私有的视角，是对历史感有趣的学生、专科东说念主士以及更时常读者的热切资源。

　　02

　　Advanced Data Analysis in Neuroscience

　　下载量：26k

　　轮廓：

　　作家：Daniel Durstewitz专为神经科学和生物科学的学生联想的统计学教材将统计分析与能源系统视角及蓄意建模相取悦回首了险些通盘应用统计学领域，包括蓄意神经科学家的高档主题提供了互动示例和基于 MATLAB 的示例代码本书包含可免费获取的补充材料：sn.pub/extras

　　对于本书：本书适用于统计学/机器学习高档研究生课程，以及通盘但愿深入领悟统计方法的实验神经科学家和统计配景有限的表面神经科学家。它回首了险些通盘应用统计学领域，从基础统计计议和老练表面、回来与分类的线性和非线性方法，到模子聘任和降维、密度计议和无监督聚类方法。然则，要点是从能源系统的角度对线性和非线性时期序列进行分析，并以此为基础，旨在传达对可能生成不雅测时期序列的能源机制的领悟。此外，它将活动和神经能源学的蓄意建模与统计计议和假定老练相取悦。通过这种景色，蓄意模子不仅成为神经科学中的解释框架，还成为强劲的定量数据分析器具，使研究东说念主员概况卓绝数据名义，揭示潜在机制。书中通过一套 MATLAB 例程提供了大多数方法的交互示例，荧惑读者以一种松懈的景色学习，并匡助他们更好地领悟所波及方法的试验应用。

　　“蓄意神经科学在整合和领悟多量对于神经系统功能的实验室数据方面至关热切。Daniel Durstewitz 从数据的统计解释到这些数据的生物物理建模，全面遮蔽了蓄意神经科学领域。他的造就明晰，教学合理，民众和初学者齐能松懈使用。我相当欢畅推选这本用心编写的书，允洽实验神经科学家以及数学功底深厚的物理学家。这本书为咱们提供了一个了解大脑过甚运作的窗口，匡助咱们治理相干问题并找到谜底。”

　　——Henry D. I. Abarbanel，物理学家，加州大学圣地亚哥分校斯克里普斯海洋研究所

　　“这本书为蓄意神经科学中复杂的分析方法提供了明晰而肃肃的先容。所描摹的模子和提供的示例将匡助读者发展出对这些方法怎样揭示数据的长远直观。整本书的举座方法反应了Durstewitz教授算作蓄意神经科学领域带领者的丰富造就。”

　　——Bruno B. Averbeck

　　03

　　Computational Neuroscience

　　下载量：49k

　　轮廓：

　　剪辑：Wanpracha Chaovalitwongse、Panos M. Pardalos、Petros Xanthopoulos展示了蓄意神经科学领域的主要后果和最新趋势提供了一系列精选的著作，呈现了该领域最新发展的最前沿后果章节由各自学科领域的民众撰写本书包含可免费获取的补充材料：sn.pub/extras

　　对于本书：这本书网罗了神经科学研究上钩算研究的最新证实，试验上适用于工程和医学领域中的融合与整合环境。本书的联想想法是应付学术研究者和引申者日益增长的有趣，非常是蓄意模子与器具之间的高效融合以及对神经科学数据的定量研究。为了弥合科学与医学之间的热切鸿沟，本书网罗了多个研究领域，涵盖了从医学信号处理、图像分析、数据挖掘到神经集合建模、基因抒发调控及大脑动态等内容。咱们但愿，这部作品对学术机构中参与蓄意建模的研究东说念主员和引申者也具有价值，概况匡助他们将神经科学数据中的信息滚动并传递给医学领域的共事。本书对研究生（以及高年岁本科生）、研究东说念主员和引申者极具招引力，涵盖了时常的行业（如制药、化学、生物科学），为那些需要深入了解蓄意建模在现实神经科学问题中试验应用的东说念主士提供了肃肃的轮廓。因此，咱们的读者群体预期詈骂常各样且异质的，包括：

　　来自工程、蓄意机科学、统计学和数学领域的研究东说念主员，以及医学和生物科学家；

　　从事科学研究的医师，旨在了解基础科学怎样与生物系统相干联。

　　Computer Science | 蓄意机科学电击 调教

　　04

　　Machine Learning

　　下载量：259K

　　轮廓：

　　作家：周志华提供了险些通盘机器学习方面的全面且客不雅的先容因其优好意思的抒发赢得了中国体裁奖，其汉文版已售出朝上20万册本书包含可免费获取的课本材料：

　　对于本书：机器学习是东说念主工智能（AI）领域的中枢和关节领域，鼓动了AI的发展，使其成为蓄意机科学研究中最具招引力的领域之一。本教材提供了险些通盘机器学习方面的全面且客不雅的先容，涵盖从基础到高档主题。全书共16章，分为三部分：第1部分（第1-3章）先容了机器学习的基础常识，包括术语、基高兴趣、评估方法和线性模子；第2部分（第4-10章）展示了经典且常用的机器学习方法，如决策树、神经集合、援助向量机、贝叶斯分类器、集成方法、聚类、降维和度量学习；第3部分（第11-16章）先容了一些高档主题，包括特征聘任与寥落学习、蓄意学习表面、半监督学习、概率图模子、章程学习和强化学习。每章齐包含熟谙和进一步阅读，以便读者深入探索感有趣的领域。

　　本书可算作蓄意机科学、蓄意机工程、电气工程、数据科学及相干专科的本科或研究生教材，也可算作机器学习研究东说念主员和引申者的参考资源。

　　05

　　Applied Scientific Computing

　　下载量：53k

　　轮廓：

　　作家：Peter R. Turner，Thomas Arildsen，Kathleen Kavanagh提供了越来越受接待的免费开源话语 Python 中的实用编程示例和熟谙秉承技俩导向的景色，匡助读者通过引申所先容的办法和方法来提高领悟和试验应用智商引入现实建模应用和技俩，进一步匡助跨学科谈论，激勉对数值方法的需求

　　对于本书：本教材易于领悟，秉承当代方法学习数值方法（或科学蓄意），私有地聚焦于数学内容的建模和应用。要点强调了科学蓄意在治理各式不同类型问题中的必要性和方法，提供了笔据和事理来激勉读者的有趣。书中还通过使用 Python 的轻佻示例，提供了编写这些方法的试验指导。

　　主题和秉性包括：以易于应用的景色先容内容，并为好多方法提供了可运行的 Python 代码；通过多量来自试验应用的示例、熟谙和技俩，荧惑基于问题和技俩的学习；先容了建模、Python 编程、数字暗示和罪状的主要办法；肃肃解释了数值微积分、线性和非线性方程的基本内容，包括多变量牛顿法；接头了插值和微分方程的数值解法，涵盖多项式插值、样条插值以及欧拉法、龙格–库塔法和打靶法；章节基本自成一体，逻辑规定允洽科学蓄意初学课程。

　　本书是本科生初度学习数值方法或科学蓄意时的热切指南，适用于蓄意机科学、工程、数学、经济学、物理科学和社会科学等各个领域中的方法应用。

　　06

　　Natural and Artificial Computation for Biomedicine and Neuroscience

　　下载量：65k

　　轮廓：

　　剪辑：José Manuel Ferrández Vicente、José Ramón Álvarez-Sánchez、Félix de la Paz López、Javier Toledo Moreo、Hojjat Adeli本书包含可免费获取的补充材料：sn.pub/extras

　　对于本书：LNCS 10337 和 10338 是2017年6月在西班牙科鲁尼亚举行的海外责任会议——当然与东说念主工蓄意之间的互相作用（IWINAC 2017）的会论说文集。本书为第一卷。

　　共有102篇齐全论文在历程两轮评审和改进后，从194篇投稿中用心挑选出来。论文分为两卷：第一卷波及当然与东说念主工蓄意在生物医学和神经科学中的应用，接头了如表面神经蓄意、模子、生物信息学中的当然蓄意、情谊智能环境中的生理蓄意、情谊、以及应用于生物医学和神经科学的信号处理和机器学习等主题。

　　第二卷则波及基于当然与东说念主工蓄意的生物医学应用，探讨了如生物医学应用、转移脑机接口、东说念主机互动、深度学习、大数据分析中的机器学习、数据编码和传输中的蓄意智能等主题。

　　Physics and Astronomy | 物理学与天体裁

　　07

　　Mathematics of Quantum Computing

　　下载量：47k

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　　作家：Wolfgang Scherer算作教学导论，包括通盘主要结束的明晰推导数学上严谨，按照界说-定理-评释的结构，但交汇着动机和接头由于其十足自包含的呈现景色，减少了查阅外部资料的需要包含好多带有解答的熟谙，以援助自学

　　对于本书：这本教材以数学体式先容了量子蓄意的基本方面。它旨在算作物理学家、数学家和蓄意机科学家第一次学习量子蓄意时的中枢或补充读物。教材率先先容了量子力学所需的基础数学常识，然后肃肃呈现了量子力学、量子纠缠、量子门和量子算法的办法，其中时常接头了Shor的因式证实算法和Grover的搜索算法。此外，还先容了Abelian荫藏子群和翻脸对数问题的算法，并哄骗后者展示了比特币数字签名可能被破解的景色。书中还接头了作假翻新问题，并肃肃禀报了绝热量子蓄意。全书包含约140个熟谙题，遮蔽了通盘接头的主题，并附有解答附录。

　　08

　　Quantum Machine Learning

　　下载量：11k

　　轮廓：

　　作家：Claudio Conti通过从一运行就引入机器学习，提倡了一种新的量子物守望维景色以编程为要点，提供了多量开源示例展示了神经集合怎样微调量子模子并优化建造应用

　　对于本书：这本书通过将量子力学和机器学习交融，提倡了一种新的想维景色。尽管量子力学和机器学习在表面上似乎进出甚远，但它们之间的谈论通过密度矩阵算符变得明晰，该算符不错通过神经集合模子进行雷同，从而使量子物理的表述中物理可不雅测量不错通过神经集合蓄意。除了展示量子物理和机器学习的当然亲和力外，这种不雅点在蓄意、有用硬件和可膨胀性方面灵通了丰富的可能性。此外，还不错赢得可西宾的模子来优化应用和微保重论，举例在多体系统中雷同基态以及升迁量子电路的性能。书中率先先容了编程器具和机器学习的基本办法，同期提供了量子力学和量子信息的必要配景材料。这使得基本构件——真空态的神经集合模子——得以引入。接下来的亮点包括：非经典态暗示，使用压缩器和光束隔离器已毕量子蓄意的主要层；使用神经集合模子进行玻色子采样；可用量子蓄意平台的轮廓，包括它们的模子和编程；以及神经集合模子算作多体哈密顿量基态的变分料想，并应用于伊辛机器和孤子。书中强调编码，提供了好多使用 Python 和 TensorFlow 的开源示例，同期 MATLAB 和 Mathematica 程序涌现和考证了评释。这本书是研究生和研究东说念主员的必读竹素，允洽那些但愿发展所需的物理和编码常识，以领悟量子力学和机器学习之间丰富互相作用的东说念主。

　　Biomedical and Life Sciences | 生物医学与生命科学

　　09

　　20 Years of Computational Neuroscience

　　下载量：31k

轮廓：

　　剪辑：James M Bower每章包括对各个领域刻下问题的描摹，缜密基于昔时20年的想考证实本书来自于蓄意神经科学会议20年历史研讨会旨在总结昔时20年蓄意神经科学的证实，同期计议该领域刻下的挑战

　　对于本书：当资助机构和策略组织计议建模和仿真在当代生物学中的作用时，时常会提倡这么的问题：仍是取得了什么设立？这本书将围绕蓄意神经科学会议（CNS）20年历史的研讨会进行组织，研讨会将算作2010年7月在德克萨斯州圣安东尼奥举行的CNS 2010的一部分。本书与研讨会不异，旨在总结昔时20年蓄意神经科学的证实，同期计议该领域刻下的挑战。第一，本书精选章节作家，以期时常遮蔽蓄意手艺在神经科学中的应用，波及各种问题和模子系统。每一章节的作家将聘任一篇原始发表在15至20年前CNS会论说文集合、长度少于6页的漫笔，这些著作将展示20年前领域的景色。新著作将描摹在接下来的20年中对该主题的了解，并提倡畴昔20年的具体挑战。第二，重现CNS会议早期12年间的海报——这些海报被挂在马里兰州贝塞斯达的NIH大厅，本人在该领域已成经典，并被奉为蓄意神经科学景色和发展的寓言。这些海报由本书剪辑联想，他们将初度在本书中提供每个海报的书面描摹。

　　Intelligent Technologies and Robotics | 智能手艺与机器东说念主手艺

　　10

　　Time-Space， Spiking Neural Networks and Brain-Inspired Artificial Intelligence

　　下载量：62k

　　轮廓：

　　作家：Nikola K. Kasabov先容了突触神经集合、进化突触神经集合和脑启发突触神经集合的配景常识和新通用方法描摹了创建BI-AI系统的新特定方法要点关注如时空数据建模和分析等应用本书包含可免费获取的补充材料：sn.pub/extras

　　对于本书：突触神经集合（SNN）是生物启发的蓄意模子，它们通过一系列脉冲里面暗示和处理信息。这本专著先容了SNN的经典表面和应用，包括作家对该领域的原创孝顺。书中初度先容了深度学习和东说念主脑及脑启发SNN中的深层常识暗示，并进一步发展了新类型的AI系统，称为脑启发AI（BI-AI）。BI-AI系统的应用包括：默契脑数据（如脑电图 EEG、功能性磁共振成像 fMRI 和扩散张量成像 DTI）；视听数据；脑机接口；生物神经信息学中的个性化建模；在金融、环境和生态中的多感官流数据建模；数据压缩；神经形态硬件已毕。畴昔地方，如量子处理、分子处理和脑信息处理的多模态整合，在临了一章中进行了先容。本书适用于蓄意机与信息科学、工程、应用数学、生物科学和神经科学等时常领域的研究生、研究东说念主员和从业者。

　　Engineering | 工程学

　　11

　　Introduction to Quantum Computing

　　下载量：31k

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　　作家：Hiu Yung Wong通过叙述景色运行每个章节，使用类比匡助学生快速掌持关节办法秉承数值替代方法，并配有Python编程和IBM-Q量子蓄意机编程提供教学视频和200多个带谜底的熟谙题

　　对于本书：这本教材基于作家算作工程师的自学造就，旨在向莫得太多线性代数配景的读者先容量子蓄意，想法读者是那些雀跃消耗约60-90小时厚爱学习量子蓄意的本科生和硕士生。本书也允洽自学，每章提供教学视频和200多个带谜底的熟谙题。读者将概况编写程序以模拟量子蓄意算法，并在IBM-Q上的真正量子蓄意机上运行。此外，与仅提供简便“挥手”解释的竹素不同，本书使用了准确的体式主义，使读者概况基于从本书中学到的常识链接追求更高档的主题。

　　Business and Management | 营业与管制

　　12

　　Quantum Computing Solutions

　　下载量：27k

　　轮廓：

　　作家：Bhagvan Kommadi教授怎样联想和开辟我方的量子治理决策展示如安在试验活命中相宜的配景下已毕流行的量子算法演示量子算法怎样相较于经典算法加快机器学习和其他算法

　　对于本书：本书波及东说念主工智能（AI）算法和不同学科中的应用，旨在指点读者了解怎样使用量子蓄意治理决策。

　　量子治理决策波及构建改进量子蓄意、AI、数据科学和机器学习中的蓄意任务的量子算法。与量子蓄意机创新不同，量子治理决策提供了自动化、本钱镌汰和其他效力，治理它们所处理的问题。

　　本书从基础常识运行，涵盖子系统和属性，以及信息处理集合，然后先容量子模拟器。书中肃肃接头了如旅行商问题、量子密码学、休养和集合安全等治理决策。

　　书中展示了基于各式行业试验问题的代码示例，举例银行中的风险评估和诈骗检测。在制药领域，探讨了药物发现和卵白质折叠治理决策。在制造业中，先容了供应链优化和采购治理决策。在公用干事领域，解释了能源分派和优化问题及治理决策。书中还包括了媒体和手艺行业中的告白休养和收入优化治理决策。

　　相干阅读：

　　新学期读好书：400+经典且前沿的数学与统计学史籍任你选

　　开学季 | 从东说念主工智能到类脑与量子蓄意：数学与新蓄意范式——在线研讨会(I)

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