●第1章 人機混合增強智能的基礎理論
1.1特征表示
1.1.1多模態信息統一表征
1.1.2共享子空間學習
1.1.3解耦表示學習
1.1.4對比學習
1.1.5知識蒸餾
1.1.6深度特征表示學習的意義
1.2面向人機協同的視覺知識理論
1.2.1視覺知識的重要性
1.2.2視覺知識和視覺理解
1.2.3存在的問題與建議
1.2.4視覺知識研究的意義
1.3脈衝神經網絡（類腦智能）
1.3.1基本原理
1.3.2脈衝信號的編碼方法
1.3.3脈衝神經網絡的學習方法
1.3.4存在的問題與建議
……

人工智能發展迅猛， 但在不確定性和脆弱性環境下的應用仍存在較大困難。同時， 與人腦相比， 人工智能缺乏直覺推理能力和基於認知地圖的思維能力。
本書從以上問題出發， 全面調研現有的相關理論、算法和技術， 並針對性地從三個主要層面形成理論性的建議和思考， 這三個層面即人機混合增強智能的基礎理論、人機混合增強智能的在線演化與動態自適應以及人機混合增強智能的直覺推理。 同時， 書中還介紹了一些相關的實際應用和測試平臺， 以幫助讀者進一步直觀感受和了解本書理論的適用範圍與可推廣性。
本書可作為以“人機混合增強智能”為主題開設的研究生課程的教材， 也可作為與人工智能相關的其他課程的輔助教材， 還可作為從事人工智能研究的科研工作者及對人工智能感興趣的讀者的學習參考書。