2020年12月6日至12月12日，第三十四届神经信息处理系统大会（Conference on Neural Information Processing Systems，简称NeurIPS）在线上举行。作为人工智能和机器学习领域的国际顶级会议，NeurIPS旨在促进有关神经信息处理系统的研究交流，在同行会议上介绍和讨论新颖的研究。
针对NeurIPS会议相关主题，Springer特别推出了神经信息处理系统专辑。该专辑包含了最新出版的精选图书以及部分优质期刊文章。
例如下载量已经超过20万次的OA图书Representation Learning for Natural Language Processing，来自著名人工智能专家杨强教授团队的前沿新书Federated Learning，以及发表在International Journal of Computer Vision, Neural Computing & Applications, Machine Learning等期刊中的文章。
扫码进入专题页面，获取更多精彩内容。部分精选图书推荐，如Accelerated Optimization for Machine Learning，本书全面概述了机器学习中一阶加速优化算法的最新进展。Linear Algebra and Optimization for Machine Learning，本书介绍了机器学习中的线性代数和优化算法。
A Matrix Algebra Approach to Artificial Intelligence，本书为机器学习，神经网络，支持向量机和进化计算中的矩阵代数理论和方法提供了全面深入的介绍。Deep Reinforcement Learning: Fundamentals, Research and Applications，本书分为三大部分，覆盖了学习深度强化学习所需的所有内容。
Representation Learning for Natural Language Processing，本书全面介绍了自然语言处理表示学习技术的理论、方法和应用。Learning to Play: Reinforcement Learning and Games，作者以最近在玩游戏方面的突破为灵感来解释深度强化学习是如何作用的。
Dual Learning，本书是第一本关于对偶学习的较为系统和全面的专著。Federated Learning，自欧盟最近引入新法案《通用数据保护条例》（GDPR）以后，联邦学习受到了越来越多的关注。
Sustainable Earth，限时开放文章，如ARDIS: a Swedish historical handwritten digit dataset，Image Inpainting: A Review等。