施普林格·自然8月版权书讯 | 计算机品牌Synthesis的精选图书
关注我们，了解更多图书和期刊
通过从Morgan & Claypool出版社购买Synthesis数字图书馆，Springer Nature扩大了在工程、人工智能和数学方面的图书品种。Synthesis的高质量组合为施普林格自然的图书项目增加了1000多本图书，目前每年的产出约为100本。本期版权部精选了5本新书，包括2021年Synthesis被引用次数最高的图书和下载量最高的图书，作为版权图书推荐。
01
《强化学习在Python实践案例中的真实世界应用》
扫码查看图书
© 2022
Applying Reinforcement Learning on Real-World Data with Practical Examples in Python
《核聚变能难以实现的构想》
Authors: Philip Osborne, Kajal Singh, Matthew E. Taylor
978-3-031-79166-6
图书介绍：
强化学习是人工智能的一种强大工具，可以使虚拟智能体或实体智能体通过学习优化他们的决策来实现长期目标。有时候，这种机器学习方法可以节省程序员的时间，比现有操控者表现更优异，甚至达到超人的性能水平，并且可以不断适应各种变化条件。
本书成功证明了强化学习可以被成功应用于机器人控制、股票交易、供应链优化和工厂控制等不同情况，但传统上强化学习应用仅限于已提供设置的虚拟环境或者仿真模拟，且实验尝试几乎可以无限次无风险地进行。但是在实际任务中，应用强化学习的难点并不是简单的“强化学习数据形式不正确”、“数据稀缺”或者“自动化在现实世界中有局限性”。因此，本书旨在帮助专家学者和数据爱好者了解将强化学习应用于实际问题的基本原则，聚焦获取实际案例的过程，以及将标准数据以正确形式建模、应用于基本智能体的过程。为更好地帮助读者深入理解这些方法，书中全面展示了手工计算示例，并介绍如何通过代码以更自动化的方式实现这一点。对有兴趣将强化学习作为一种解决方案但是操作技术还不熟练的决策者，我们在引言和案例研究部分提供了简单的非技术性示例，来说明强化学习所能提供的内容，以及在实际应用种面临的挑战和风险。本书还阐述了强化学习和其他机器学习方法的差异，以及一些知名企业是怎样使用这种方法来解决问题的。
作者简介：
菲利普·奥斯本（Philip Osborne）：英国曼彻斯特大学
菲利普·奥斯本是一名博士生，目前在英国曼彻斯特大学学习人工智能，拥有数据科学硕士学位和数学学士学位。他的研究重点是将强化学习与自然语言相结合，应用于现实任务。在攻读博士学位期间，菲利普撰写并与他人合著了通过同行评审机制的论文，这些论文已被顶级计算机科学会议接受。他还曾在曼彻斯特大学和牛津大学讲授强化学习。菲利普在其硕士论文中首次将强化学习应用于商业环境，为保险咨询业务中客户演示可视化数据的顺序和设计提供建议。此后，他还公开展示了包括在一款流行的视频游戏中进行膳食规划和推荐战略决策在内的其他想法。这些公开演示为菲利普在数据科学界赢得了声名，他因内容新颖获得Kaggle（谷歌） 两项奖金，并走在了领域前沿。
卡哈尔·辛格（Kajal Singh）：英国牛津大学
卡哈尔·辛格是一名在德国IT行业工作的全堆栈机器学习工程师，还是牛津大学在线课程的Python和机器学习导师和客座演讲者，研究异常检测、情感分析、大数据处理、文档数字化和项目自动化等一系列问题，还在业内工作期间参与了多次黑客竞赛。她因对印度IIIT“人工智能中的女性”项目的研究贡献而获得亚马逊骄傲卡，因事务性人工智能助理项目而获得认可，并在印度的区域级Makeathon中被评为“黑客大师”。
马修·E.泰勒（Matthew E. Taylor）：加拿大阿尔伯塔大学，Amii阿尔伯塔机器智能研究所
马修·E.泰勒于2008年夏天在彼得·斯通导师的指导下获得美国得克萨斯大学奥斯汀分校的博士学位，随后，他跟随米林德·坦贝教授在南加州大学完成了为期2年的博士后研究工作。在之后的2年半时间里，马修在美国拉斐特学院担任助理教授，后来去华盛顿州立大学作助理教授，并获得人工智能领域奥尔瑞德杰出教授职位。2017年，他暂时离开学术界，与加拿大皇家银行人工智能研究实验室一起，在加拿大艾伯塔省埃德蒙顿建立了一个人工智能实验室。现在，他是阿尔伯塔大学计算机科学的终身副教授，阿尔伯塔机器智能研究所的常驻研究员，同时担任华盛顿州立大学兼职教授。他（单独和与他人共同）指导了8名博士毕业生和10名硕士毕业生，并发表125篇同行评议的会议论文和期刊文章。目前在基础和应用领域的研究兴趣是强化学习、人在回路人工智能、多智能体系统和机器人。
02
《可解释的人工智能交互》
扫码查看图书
© 2022
Explainable Human-AI Interaction: A Planning Perspective
《可解释的人工智能交互》
Authors: Sarath Sreedharan, Anagha Kulkarni, Subbarao Kambhampati
978-3-031-03757-3
图书介绍：
人工智能自诞生开始，就在增强人类与替代人类之间摇摆，与人类的关系一直是矛盾的。现在，随着人工智能技术加速介入人们的日常生活，人工智能系统与人类协同工作的需要变得更加紧迫。人机协同交互的一个关键要求是人工智能系统的行为对于回路中的人具有可解释性。为了能有效做到这一点，人工智能体需要超越对自己世界模型的规划，考虑到回路中人类的心理模型。至少，人工智能体需要人类任务和目标模型的近似计算，以及人工智能体任务和目标模型的人类模型近似计算。前者将引导智能体预测和管理回路中人类的需求、愿望和注意力，后者让智能体以人类可理解的方式行事（通过遵循其心理模型），并准备在需要时为其提供定制解释。本书作者基于数年实验室研究，讨论人工智能体如何使用这些心理模型来达到人类的期望，或通过解释性交流来改变这些期望。虽然本书的重点是合作场景，但它同时涵盖如何将相同的心智模型用于混淆和欺骗。本书还描述几个基于本文开发框架和技术的用于协作决策的实际应用系统。虽然内容主要基于作者们自己在相关领域的研究，但每个章节都提供了充分的额相关研究信息，以便与更广泛的文献相联系。书中涵盖的技术主题自成体系，具有人工智能基本背景的读者都可以自由访问。
作者简介：
沙拉·斯里达兰（Sarath Sreedharan）：美国亚利桑那州立大学
沙拉·斯里达兰是美国亚利桑那州立大学的博士生，与苏巴拉奥·坎班帕蒂教授合作。感兴趣的研究领域是人类感知和可解释的人工智能，尤其是顺序决策问题。其研究成果曾在IJCAI、AAAI、AAMAS、ICAPS、ICRA、IROS等多个重要研究会议以及AIJ等杂志上发表。他还获得2020年AAAI杰出项目委员会成员奖。
阿纳加·库尔卡尼（Anagha Kulkarni ）：美国亚利桑那州立大学
阿纳加·库尔卡尼是Invitae基因测试公司的人工智能研究科学家。此前在美国亚利桑那州立大学获得计算机科学博士学位。她的博士论文研究方向为模拟人类感知的人工智能技能和自动规划，其研究已在AAAI、IJCAI、ICAPS、AAMAS、ICRA和IROS等多个主要会议上发表。
苏巴拉奥·坎班帕蒂（Subbarao Kambhampati）：美国亚利桑那州立大学
苏巴拉奥·坎班帕蒂是美国亚利桑那州立大学计算与人工智能学院教授，研究方向为规划和决策中的基础问题，尤其是人类感知人工智能系统面临的问题和挑战。他是人工智能进步协会、美国科学进步协会和计算机械协会的会员，也是美国国家科学基金会的年轻研究员。他还担任人工智能促进协会主席、国际人工智能联合会议常务理事，是人工智能伙伴关系联盟的创始董事会成员。坎姆帕蒂的研究及其有关人工智能发展和社会影响的观点，已在多个本国和国际媒体上发表。
03
《留住女性科技人才》
扫码查看图书
© 2022
Retaining Women in Tech：Shifting the Paradigm
《留住女性科技人才》
Authors: Karen Holtzblatt, Nicola Marsden
978-3-031-79196-3
图书介绍：
40多年来，科技行业一直在努力吸引更多女性。然而，与其他职业相比，女性在技术工作中的代表性仍然不足。更糟糕的是，一旦被聘用，女性在职业生涯中期离职的频率是男性的两倍。2013年，作者凯伦在WITops启动了女性技术人员保留项目，WITops致力于帮助女性在科技领域更好发展。2014年，作者尼古拉·马斯登带着她对科技领域女性性别问题与偏见的丰富知识和研究经验加入了这项工作。他们与来自世界各地的志愿者一起，确定有助于女性成长的因素和能够改善女性职场体验的实际干预措施。书中分享了女性故事、作者从事的研究、相关文献，以及需要通过改变来更好留住女性技术人员的观点论述。所有结论和解决方案都基于深入研究和以用户为中心的思维技术。
书中第一部分描述“工作经验”框架和帮助女性成长的六个关键因素：充满活力的价值团队、有吸引力的项目、在团队支持下迎接挑战的推动力、身边的榜样、平衡家庭与工作的灵活度、个人能力发展。大多离职员工在上述因素上的打分都会低很多，这表明这些因素对挽留女性人才至关重要。第二部分描述经过测试的干预措施，重新设计工作实践，以便更好支持女性，构建多元化团队，助力所有团队成员。这些干预措施是根据1000多名不同性别、种族、家庭状况和国家的人员数据创建的，对标技术领域招募新员工、小组评议会议和Scrum敏捷管理等关键流程。干预措施还涉及通过管理人际关系动态来增加增值筹码，减少减值做法，帮助团队定义、监控、持续改进企业文化。最后，本书描述了对于女性和多元化团队构建具有重要意义的流程设计基本原则。
作者简介：
凯伦·霍尔茨布拉特（Karen Holtzblatt）：美国WITops&InContext Design公司
凯伦·霍尔茨布拉特是一位思想领袖、行业演说家和作家。作为In-Context Design的联合创始人兼首席执行官。凯伦是Context Design情境设计背后的梦想家，“情境设计”是一种以用户为中心的设计方法，被世界各地的大学和公司采用。她的最新著作《情境设计2：生活设计》详细介绍了当今产品创新所需的新技术。作为需求和设计领域的领导者，凯伦曾两次获得美国计算机协会人机交互特别兴趣小组荣誉，该小组是一个面向专业人士、学者和学生的国际协会。她被授予CHI学院成员资格，并因其贡献获得了第一个终身实践奖。凯伦还是非营利性组织WITops的执行董事，WITops致力于寻找切实有效的方法，了解和影响科技公司工作人员，特别是女性的经历。2013年，凯伦以开创性的变革方法，去攻克留住技术领域女性人才这一难题。通过与世界各地的志愿者同事和学生合作，WITops团队制定了“工作经验框架”和衡量标准，定义女性成长所需的关键工作经历，然后转向解决方案，开发核心的干预技术和材料，来帮助公司改善多元化团队文化建设。WITops的所有工作都以深入的实地研究和定量技术为基础，这些技术推动了测试解决方案的构思和迭代。凯伦是美国马里兰大学iSchool国际信息学院的一名研究科学家。她定期咨询各大学以帮助他们改进人机交互项目，提高人们对于新员工，尤其是多样化人群将面临的问题的认识。凯伦拥有30多年专业教学经验和大学教学经验，获得加拿大多伦多大学应用心理学博士学位。作者邮箱：karen@incontextdesign.com
尼古拉·马斯登（Nicola Marsden）：德国海尔布隆大学
尼古拉·马斯登是德国海尔布隆大学的社会信息学教授。她将心理学、软件工程、设计研究和组织行为学观点融合，来改善协作，促进技术开发中的创新，其研究综合了学术和实践经验，选取性别或跨文化角度。在与个人、团队和组织的合作中，她找到了科学知识和实践方法之间的平衡，在职业生涯中，一直致力于消除性别偏见，实现女性机会平等。尼古拉是德国国家能力中心技术多样性机会均等事务副主席，国家能力中心是致力于确保STEM教育和行业中男女机会均等的非营利组织，提供和生产科研资源，制定和协调女孩节或男孩节计划等全国范围的倡议，旨在帮助年轻人根据自己的个人优势和才能选择职业，而不是有关性别的陈规定律。尼古拉最近从事的学术研究是考察消除偏见协作、人机交互和设计过程的行为设计。她还与凯伦·霍尔茨布拉特合作，共同完成WITops的使命，了解并创造留住技术领域女性人才的解决方案。在企业合作中，她采用基于理论的实用系统角度来实施和管理创新项目，改变流程、培训、发展计划以及战略发展项目。与来自不同国家的组织的长期合作经验使得尼古拉能够将学术研究转化为实践，用于改变团队动态和视角。
04
《数据驱动的角色》
扫码查看图书
© 2021
Data-Driven Personas
《数据驱动的角色》
Authors: Bernard J. Jansen, Joni Salminen, Soon-gyo Jung, Kathleen Guan
978-3-031-01103-0
图书介绍：
数据驱动的人物角色是以人为中心的信息学和人机交互领域的一项重大发展。数据驱动的人物角色通过将人物角色的同理心与计算分析的合理性相结合，增强了用户的理解度。通过采用这些计算方法，数据驱动的角色方法实现了大规模用户数据的使用，这是角色创建领域的新突破。作为一种增加受众、客户或用户参与度的常见方法，角色创建几十年来变化不大。然而，数字用户数据和数据科学算法的可用性，以及对分析平台的轻松访问都为增强人物角色提供了途径和机会。数据驱动的人物角色从常见的粗略的用户群体呈现，发展为精确、可操作的交互式决策工具！使用数据驱动的方法，角色配置文件可以作为全功能分析系统界面，在不同的信息粒度级别上实现用户呈现，获取更多与任务一致的用户见解。书中回溯了支持数据驱动人物角色开发的技术，从概念上界定如何利用数据驱动人物角色工具来理解用户，并与之产生共感，提出了一个由人物角色优势、分析优势、决策结果组成的概念框架，并通过系统设计、数字营销和内容创建领域的实际案例来说明如何应用该框架，来演示数据驱动的人物角色在实际中的应用。书中还概述了全功能数据驱动的角色系统作为用户决策所需的多级信息聚合的示例，证明了数据驱动的人物角色系统可以为任何有需求人士提供客观的、具有共感度的、用户理解的功能，是2021年Synthesis被引用次数最高的图书。
作者简介：
伯纳德·詹森（Bernard J.Jansen）、乔尼·萨米宁（Joni Salminen）、宋桂荣（Soon-gyo Jung）：卡塔尔多哈市哈马德-本-哈利法大学卡塔尔计算研究所
伯纳德·詹森是卡塔尔哈马德-本-哈利法大学卡塔尔计算研究所社会计算小组的首席科学家。他毕业于美国西点军校，拥有得克萨斯农工大学计算机科学博士学位。詹森教授是《信息处理与管理》（Elsevier）杂志的主编。
乔尼·萨米宁是哈马德-本-哈利法大学卡塔尔计算研究所和芬兰图尔库大学图尔库经济学院的科学家。研究兴趣包括从社交媒体和在线分析数据自动生成人物角色，机器决策的社会影响，以及相关的社会计算课题。
宋桂荣是哈马德-本-哈利法大学卡塔尔计算研究所的一名软件工程师，专注于新闻和数据分析，以及相关系统的运行。他于2014年获得韩国光宇大学计算机软件学士学位，2016年获得韩国成均馆大学电气与计算机工程硕士学位。
凯瑟琳·关（Kathleen Guan）：英国伦敦大学学院
凯瑟琳·关是英国伦敦大学学院的研究生。她拥有美国乔治敦大学国际法外交服务理学学士学位，参加过约翰·霍普金斯大学公共卫生研究培训。除了为行业提供研究咨询，凯瑟琳目前还参加了伦敦大学学院和耶鲁医学院的联合研究生项目，学习神经科学和精神病理学。
05
《作为计算机的数据中心：仓库规模机器的设计（第三版）》
扫码查看图书
© 2022
The Datacenter as a Computer：Designing Warehouse-Scale Machines, Third Edition
《作为计算机的数据中心：仓库规模机器的设计（第三版）》
Authors: Luiz André Barroso, Urs Hölzle, Parthasarathy Ranganathan
978-3-031-00633-3
图书介绍：
本书重点描述WSC仓库规模计算机、支持云计算的计算平台和我们日常使用的大型web服务器，讨论这些新系统怎样将数据中心本身作为一台仓库规模的大型计算机，通过自身的软硬件协同工作，来提供高水平的网络服务性能。书中详细介绍仓库规模计算机的架构，包括影响其设计、操作和成本结构的主要因素，以及软件库的特点。每章都包含多个真实案例，有详细的案例研究和以前从未发布的支持谷歌在线服务的基础设施详细信息。本书适合仓库规模计算机架构师和程序员参照参考，也可以为每个希望在这一迷人而重要领域进行创新的人提供良好的知识基础，同时也可以作为趣味读物，供对互联网基础设施感兴趣的人阅读使用，是2021年Synthesis下载量最高的图书。
第三版反映了自上一版以来近四年的发展，书中包含的图片和数据数量翻了一番，囊括的新主题既包括视频流、机器学习和公共云等额外工作负载，又涵盖特种基于硅的加速器、存储和网络构建模块，还对数据中心电源、冷却以及正常运行时间做了修订讨论。对新趋势和机遇的深入探讨使得本版更好地成为了从事下一代仓库规模计算机教学与研究人员的重要参考资源。
作者简介：
路易斯·安德烈·巴罗佐（Luiz Andre Barroso）：美国谷歌公司
路易斯·安德烈·巴罗佐曾在网络搜索、软件基础设施、存储可用性、能效和硬件设计等多个工程领域工作，是谷歌平台工程团队第一任总监，该团队负责公司计算平台的设计，他目前在领导谷歌地图的基础设施工程。在加入谷歌之前，路易斯是美国数字设备公司（后来被康柏收购）的研究员，他的团队在多核CPU处理器和内存系统设计方面做了一些开创性工作。他拥有美国南加州大学计算机工程博士学位和巴西里约热内卢天主教大学电气工程学士和硕士学位。路易斯是谷歌研究员、美国计算机协会成员和美国科学促进协会研究员。
乌尔斯·霍尔泽（Urs Holzle）：美国谷歌公司
乌尔斯·霍尔泽是谷歌第一任工程副总裁，自1999年以来一直领导谷歌技术基础设施的开发，目前负责为谷歌内部和外部云平台提供动力的服务器、网络、数据中心和软件基础设施的设计和运营。他还以标志性服饰红袜子和一只名叫Yoshka的自由放养的兰伯格犬而出名，Yoshka是最早一批在谷歌出入的犬。乌尔斯在瑞士长大，获得苏黎世联邦理工学院计算机科学硕士学位，并作为富布赖特研究学者，获得美国斯坦福大学博士学位。在斯坦福大学期间（后来在一家被Sun Microsystems互联网技术服务公司收购的创业公司），他发明了现在大多数高级Java编译器中都在使用的基本技术。在加入谷歌之前，他是美国加州大学圣巴巴拉分校的计算机科学教授。乌尔斯是美国计算机协会成员、美国科学促进协会研究员、瑞士技术科学院和国家工程院成员，还是美国世界野生动物基金会的董事会成员。
帕塔萨拉蒂·兰加纳坦（Parthasarathy Ranganathan）：美国谷歌公司
帕塔萨拉蒂·兰加纳坦是谷歌计算和数据中心硬件领域的技术领导者。此前，他是惠普公司的一名研究员，也是惠普实验室的首席技术专家，在那里他领导惠普实验室有关系统和数据中心的研究。帕塔萨拉蒂参与了多个跨学科系统项目，对学术界和工业界有广泛影响，包括被广泛应用于能源感知用户界面、异构多核、节能服务器、加速器以及耦合的数据中心和以数据为中心的数据中心的创造和创新。他发表了大量著作，是100多项专利的共同发明人。他被《商业内幕》杂志评为15大企业技术摇滚明星，被《麻省理工学院技术评论》评为全球35大年轻创新者之一，并获得美国计算机协会计算机系统结构特殊兴趣组莫里斯·威尔克斯奖和莱斯大学杰出青年工程校友奖。帕塔萨拉蒂目前是谷歌杰出的工程师，也是美国电气和电子工程师协会和美国计算机协会成员。
Synthesis技术前沿报告合集试用申请
如果您对Synthesis技术前沿报告合集感兴趣，愿意推荐您所在的院校或机构申请试用，欢迎扫描以下二维码，提交表单申请。
如对图书中文版权感兴趣，请咨询：
版权专员Brandy Gu, brandy.gu@springernature.com
延伸阅读：
点击“阅读原文”，了解更多Synthesis图书