如何应对以人工智能为代表的新一轮科技革命带来的伦理和治理上的挑战？这是一个未被以往任何单个学科的研究所涵盖的问题。相比以往的技术，人工智能的独特之处就在于它的“自主性”。换言之，或由于技术本身的特性、或由于其应用过程中社会赋予了它特定角色，当代人工智能技术已经在深度“参与”人的决策。在这个意义上，人工智能技术与传统的工具意义上的技术有质的区别。正是由于这种对人的决策的深度“参与”，人工智能技术导致了短期和长期的伦理问题。本书系统地讨论了这些问题，在社会如何应对新一轮科技革命和产业变革的问题上有思想资源和分析框架上的性贡献。

智慧医疗是智慧城市的一个重要组成部分，是综合应用多项通信技术所实现的医疗服务优化的医疗体系。本书分为7章，详细讲解了智慧医疗的含义、支撑智慧医疗的关键技术，细致描绘了智慧医院信息化建设、基于居民健康档案的区域卫生信息平台建设、远程协同医疗信息化、健康医疗大数据及其平台建设、医疗健康智能硬件产业的内容。本书供从事智慧医疗实践的机构、智慧医疗设备提供商、智慧医疗方案提供商、相关从业人员、机构负责人阅读和参考使用。

本书主要包括人工智能政策规划与法律法规、人工智能法治理论研究、人工智能的法治应用、人工智能典型案件分析等内容，并附有人工智能重点政策法规摘要、人工智能法治研究论文（核心期刊）作者概览、人工智能法治研究机构概览、人工智能重要学术著作概览（2018 2019）、人工智能法治重要会议（论坛）概览（2018 2019）、人工智能法治应用典型事例概览、人工智能司法典型案例、人工智能法治月度大事记（2019年1 6月）等内容。

本书分为两大部分： 部分主要基于Scikit-Learn，介绍机器学习的基础算法；第二部分则使用TensorFlow和Keras，介绍神经网络与深度学习。从外，附录部分的内容也 丰富，包括课后练习题解答、机器学习项目清单、SVM对偶问题、自动微分和特殊数据结构等。书中内容广博，覆盖了机器学习的各个领域，不仅介绍了传统的机器学习模型，包括支持向量机、决策树、随机森林和集成方法，还提供了使用Scikit-Learn进行机器学习的端到端训练示例。作者尤其对深度神经网络进行了深入的探讨，包括各种神经网络架构、强化学习，以及如何使用TensorFlow/Keras库来构建和训练神经网络。本书兼顾理论与实战，既适合在校学生，又适合有经验的工程师。

针对混流装配线生产计划的智能优化需求，在概要阐述混流装配线及其生产计划内容的基础上，归纳混流装配线中的多种生产计划方式，介绍如何利用建模、分析和决策等一系列理论方法实现生产计划的智能优化方法体系，提升装配制造企业对多变客户需求的适应能力，为提高企业制造水平提供有益参考。全书分为10章，第1章介绍混流装配线中的生产计划体系；第2章总结混流装配线生产计划的现有优化方法；第3章提出混流装配线生产计划智能优化体系；第5至7章分别介绍智能优化方法体系中的建模、分析与决策等问题，以及适合问题特点的相关方法；第7至9章分别介绍自进化、自组织与自重构三种生产计划方式的具体实现方法；第10章介绍面向柴油发动机企业的混流装配线生产计划智能优化原型系统。本书撰写基于理论与实践相结合的原则，注重前沿性技术在生产