任何领域的一流达人，都是不停学习并付诸实践的探究者，本书能让你的认知升级，彻底改造你的大脑。 ——今井睦美 “自主学习”、“一万小时”、“高效记忆”、“批判性思维”、“解决问题的能力”……学习概念层出不穷，哪一种才是适合你的学习方法？ 日本知名认知科学家今井睦美在这本书里深度探究，什么才是有效、长期的学习，在终身学习时代，如何解放大脑，学到极致。 解读所谓天才的思维结构，揭开成为高手的秘密；破除自主学习、“一万小时”等概念误区，帮助你找到更适用的学习方式。

你是否因焦虑而痛苦不堪？如果你正与焦虑为伍，那么你并不孤单。正如世界上的几千万人一样，你的焦虑可能随时、随地都会发作。无论你的症状是怎样的，《冷静冷静》中提供的心理学策略及方法，均能帮助你迅速减轻焦虑感。 《冷静冷静》提供了多种基于循证学证据的有效心理学策略，可运用于各种场合中的焦虑管理。本书既是一本压力管理的自助工具书，也为读者提供了一次探寻焦虑源头的良机。有《冷静冷静》在手，读者能够更胸有成竹地面对焦虑。 本书的理论和方法来自作者多年的研究成果和临床经验，适用于多种类型的焦虑患者。书中明晰的索引与通俗的文字，能够帮各类型读者迅速找到适用于自己的抗焦虑策略。

【内容简介】 本书是罗振宇和《罗辑思维》全新洞见的集中表达： 1.用经济学思维看世界：互联网时代,每个人都越来越自由,每个人都可以把自己的禀赋和优势发挥出来。这个时代唯一限制我们的是什么?是认知。 为什么经济学家看问题的角度和我们不一样？ 从愿望到事实距离到底有多远？ 事实判断与价值判断,你搞混了吗？ 文科生思维应该被彻底放弃吗？ …… 2.创新是升级认知的工具：只有放眼于整个人类的创造之网,独具慧眼地发现很多小创新之间的关系,然后把它连接起来,才是伟大的创新。什么是重要的革新和创造?它是一堆小革新、小创造的中间关系。 万众创新是痴人说梦？ 什么是现代社会的创新和创造？ 中国式创新的机会和挑战是什么？ 为什么创新是树也是网？ 3.商业思维的突破与升级：只做一件事，把它做好、做绝,“一针顶破天”，这才是未来个人和企业的成长方向。 如何理解现在商业竞争的...(展开全部)

知识图谱旨在将人类知识组织成结构化知识系统，是人工智能实现真正意义的理解、记忆与推理的重要基础。知识图谱作为典型的符号表示系统，如何有效用于机器学习算法，面临着知识表示、知识获取和计算推理等方面的诸多挑战。近年来，以神经网络为代表的深度学习技术引发了人工智能的新一轮浪潮。 本书介绍了作者团队在知识图谱与深度学习方面的研究成果，展现了数据驱动的深度学习与符号表示的知识图谱之间相互补充和促进的技术趋势。本书内容对于人工智能基础研究具有一定的参考意义，既适合专业人士了解知识图谱、深度学习和人工智能的前沿热点，也适合对人工智能感兴趣的本科生和研究生作为学习读物。

《深度学习》由全球知名的三位专家IanGoodfellow、YoshuaBengio和AaronCourville撰写，是深度学习领域奠基性的经典教材。全书的内容包括3个部分：第1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念，它们是深度学习的预备知识；第2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术；第3部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法，它们被公认为是深度学习未来的研究重点。《深度学习》适合各类读者阅读，包括相关专业的大学生或研究生，以及不具有机器学习或统计背景、但是想要快速补充深度学习知识，以便在实际产品或平台中应用的软件工程师。

全球科技巨头纷纷拥抱深度学习，自动驾驶、AI医疗、语音识别、图像识别、智能翻译以及震惊世界的AlphaGo，背后都是深度学习在发挥神奇的作用。深度学习是人工智能从概念到繁荣得以实现的主流技术。经过深度学习训练的计算机，不再被动按照指令运转，而是像自然进化的生命那样，开始自主地从经验中学习。 本书作者特伦斯·谢诺夫斯基是全球人工智能十大科学家之一、深度学习先驱及奠基者，亲历了深度学习在20世纪70年代到90年代的寒冬。但他和一众开拓者，利用大数据和不断增强的计算能力，终于在神经网络算法上取得重大突破，实现了人工智能井喷式的发展。 作为深度学习领域的通识作品，本书以恢弘的笔触，通过3个部分全景展现了深度学习的发展、演变与应用，首次以亲历者视角回溯了深度学习浪潮在过去60年间的发展脉络与人工智能的螺旋上升，并前瞻性地预测了智能时代的商业图景。

《深度学习》由全球知名的三位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰写，是深度学习领域奠基性的经典教材。全书的内容包括3个部分：第1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念，它们是深度学习的预备知识；第2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术；第3部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法，它们被公认为是深度学习未来的研究重点。

“深度学习”是21世纪型学校变革的风向标，也是我国教育部“新课程改革”以来一直倡导的教学指导方针。“深度学习”指向学生高阶智能的发展，以及健全人格的养成。因此，倘若离开了当代学习科学的指引，漠视“课堂转型”的挑战，却高谈阔论“深度学习”，纯粹是一句空话而已。本书旨在梳理国际教育界掀起的“深度学习”的思潮及其成果——包括理论基础、实施模型、实践案例，借此为我国新时代教学理论的建构和一线教师的教学创造，提供鲜活的理论与经验。

本书初定五个章节，第一章浅层模型部分介绍线性回归、Logistics回归、Softmax回归、广义线性回归模型以及机器学习基本概念。第二章介绍深度学习模型以及相应的正则化技术。第三章介绍卷积的物理意义、卷积神经网络及其各种改进。第四章介绍反馈神经网络及其改进的长短期记忆单元。第五章介绍深度强化学习，展示深度卷积网络如何与强化学习技术融合用以人机围棋博弈以及自动驾驶领域。