2020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，欢迎大家来馆借阅！新书具体明细见下表，也可登录"图书馆主页http://lib.ia.ac.cn/-纸质书和过刊"检索图书具体信息。同时，欢迎大家推荐好书，凡是推荐者推荐的图书，购买后，会为推荐者保留一周的优先借阅权!
本月新书部分书评：
    《计算机视觉度量:从特征描述到深度学习》全面介绍了计算机视觉中被广泛使用的各种方法，包括局部特征描述子、区域描述子、全局特征描述子以及评价这些内容的度量方法和分类方法，并用将近一半的篇幅重点介绍了基于深度学习的特征学习方法，以及FNN、RNN和BFN三类深度学习架构的特点。本书内容丰富、前沿，强调理论分析，旨在探讨各种计算机视觉研究方法背后的技术和原理，同时也探讨了深度学习与神经科学之间的关系，展望了未来深度神经网络的发展方向。本书用专门一章讲解了计算机视觉流程和算法的优化，通过汽车识别、人脸检测、图像分类和增强现实等实例具体探讨了硬件优化和软件优化的方法。
    《智能搜索:大数据搜索引擎原理及算法解析》介绍大数据分布式搜索引擎开发原理与技术实现，主要内容包括多种语言的文本处理、分布式算法与代码实现、Elasticsearch的使用与原理等，通过一个医药领域垂直搜索引擎和电商搜索来说明如何开发实际的大数据智能搜索引擎。本书共分6章，第1章着重介绍开发智能搜索引擎可以采用的软硬件环境；第2～5章着重讨论构建分布式智能搜索引擎可能需要的多种语言文本处理方法，例如Kaldi语音识别实现和基于Raft共识协议的分布式计算平台实现；第6章介绍医药和电商搜索两个应用案例。
    《终身机器学习》本书介绍终身学习这种高级机器学习范式，这种范式通过积累过去的知识持续地学习，并将学到的知识用于帮助在未来进行其他学习和解决问题。相比之下，当前主流的机器学习范式都是孤立学习，即给定一个训练数据集，之后在这个数据集上运行机器学习算法以生成模型，然后再将该模型运用于预期的应用。这些范式不保留已经学到的知识，也不将其运用到后续的学习中。与孤立学习系统不同，人类只通过少量的样例就能实现有效学习，这是因为人类的学习是知识驱动的，即只需少量的数据或付出，就能利用过去已经学到的知识去学习新事物。终身学习的目标就是模仿人类的这种学习能力，因为一个没有持续学习能力的AI系统不能算作真正的智能。