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本书以如何使机器具有自适应于环境、类似人脑智能这一挑战性问题为中心，主要介绍了围绕这一问题的数据驱动与生物启发这两个主要研究方向的重要进展。本书主要内容可分为4个方面：（1）研究背景，介绍了自适应系统的类脑智能与传统计算的区别；（2）数据驱动方法，重点研究如何将海量数据转化为支撑决策过程的知识和信息这一问题，并介绍了增量学习、不平衡学习及集成学习等方法；（3）生物启发式方法，主要讲述生物信息处理的基本原理，以及如何开发具有学习、记忆、优化、预测等智能能力的计算框架；（4）机器智能的硬件实现。