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面向醫療健康的數字孿生:設計、挑戰和解決方案確立了數字數字孿生技術的規范、設計、創建、部署和利用的最新水平，以促進醫療健康和福祉。 數字孿生是一個有生命或無生命的物理實體的數字復制。當數據無縫傳輸時，它將物理世界和虛擬世界連接起來，從而允許虛擬實體與物理實體同時存在。數字孿生有助于理解、監控和優化物理實體的功能，并提供持續的反饋。它可以用于提高智慧城市中公民的生活質量和福祉，以及工業流程的虛擬化。 * 介紹醫療健康領域數字孿生技術的基本原理 * 促進醫療健康行業的新方法 * 探索醫療健康中數字孿生的不同用例

//www.barnesandnoble.com/w/digital-twin-for-healthcare-elsevier-science/1142589698

通過人工智能實現工業4.0的路線圖

本書介紹了關于人工智能應用于工業4.0的主要方面的全面和最新的技術解決方案。 工業4.0的愿景已經被討論了相當長的一段時間，現在的技術已經足夠成熟，可以將這一愿景變成一個偉大的現實。第四次工業革命，又稱工業4.0，涉及到將技術支持的更具深度和決定性的自動化注入制造過程和活動。幾種信息和通信技術正在集成和用于實現制造過程的加速和增強。本書探索和教育了區塊鏈技術、人工智能、制造業供應鏈、加密貨幣的最新進展，以及它們對實現工業4.0目標的關鍵影響。因此，本書為決策者實現這種轉換提供了一個概念框架和路線圖。

//www.wiley.com/en-ae/A+Roadmap+for+Enabling+Industry+4+0+by+Artificial+Intelligence-p-9781119905127

第一章是一個系統的文獻回顧，介紹工業4.0如何由于數字化和人工智能(AI)的多方面專長而取得顯著成功。 第二章首先概述了工業4.0的演進，工業4.0推動了制造業和其他相關行業的數字化轉型。接下來，本章闡述了云計算如何在經濟上支持大規模物聯網。 第三章討論了供應鏈在制造業中的重要性，尤其是在我們日常生活中最重要的行業之一的快速消費品行業。它為在這些行業的供應鏈中使用該技術提供了一個框架。 第四章提供了一個全面的框架，以加速有關工業4.0的供應鏈決策。 第五章簡要介紹物聯網和深度學習模型。隨后，詳細描述了面向工業應用的物聯網中深度學習方法的部署情況; 第六章試圖展示區塊鏈技術的一些功能，這些功能可以廣泛應用于各種環境。 第七章的目的是確定可以用于識別值的方法，根據數據集中的因素，并糾正缺失的數據值，這可以用于以后更好地分析數據。 第八章介紹了信息物理系統生態系統中人工智能技術的出現所導致的新穎隱私問題。然后討論了緩解這些問題的措施。 第九章回顧了大多數基于物聯網的環境應用，用于智能環境、農業以及空氣、土壤和水的智能環境監測。 第十章逐層概述了許多物聯網保護威脅或問題和對策。 第十一章回顧了工業4.0帶來的所有機遇和實施工業4.0所涉及的挑戰。 第十二章討論了工業4.0的制造技術及其各種機遇和挑戰。 第十三章描述了工業4.0的本質及其主要目標和基本特征。 第十四章提出了利用殘差數字系統提高可解釋人工智能多媒體加密標準的方法，以提高安全性。 第十五章和第十六章恰當地完成了本書的重點是“工業4.0中加密貨幣交易的市場趨勢”和區塊鏈及其在工業4.0中的應用。

本書介紹了工業4.0的新興技術。它描述了制造業自動化和數據交換的增長趨勢，重點關注物聯網(IoT)、工業物聯網(IIoT)、網絡物理系統(CPS)、智能工廠、云計算、認知計算和人工智能。

工業4.0是一套技術變革，旨在創建一個在制造過程中引入的連貫框架。對工業4.0的一個簡單定義是“將物聯網、云計算、網絡物理系統(CPS)和認知計算應用到制造和服務環境中”。制造業的自動化和互聯互通并不是什么新鮮事。實體到數字(采取實體行動并將其轉化為數字記錄)和數字到數字(使用人工智能分享見解)多年來也一直是制造業的一部分。

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使用免費且易于學習的網絡工具，用數據講述你的故事并展示出來。這本入門書教你如何為你的網站設計交互式圖表和定制地圖，從簡單的拖放工具開始，如谷歌Sheets、Datawrapper和Tableau Public。你也將逐漸學會如何編輯開源代碼模板，如圖表.js, Highcharts，和在GitHub上的傳單。

動手數據可視化將通過教程，現實世界的例子和在線資源逐步帶您。這本實用指南對于學生、非營利組織、小企業主、地方政府、記者、學者以及任何想要從電子表格中提取數據并將其轉化為生動互動故事的人來說都是理想的。不需要編碼經驗。

這本書，你將學習如何通過混合設計原則和一步一步的教程的章節來創建真實和有意義的數據可視化，從而使你的基于信息的分析和論證更有洞察力和說服力。就像句子有了支持性證據和來源說明會變得更有說服力一樣，你的數據驅動寫作在搭配適當的表格、圖表或地圖時也會變得更強大。文字告訴我們故事，而可視化通過將數量、關系或空間模式轉換為圖像向我們展示數據故事。當可視化設計良好時，它們會將我們的注意力吸引到數據中最重要的東西上，而這是很難通過文本進行交流的。

我們的書以越來越多的免費和易于學習的數字工具為特色，用于創建數據可視化。我們將這一術語廣義地定義為:將數據編碼為圖像的圖表和添加空間維度的地圖。雖然表格不能以同樣的方式展示數據，但我們在本書中包含它們，是因為我們的實用需要引導新學習者通過決策過程，通常導致構建這三種產品之一。此外，在這個數字時代，我們將數據可視化定義為可以通過修改底層信息(通常存儲在數據文件中)輕松重用的圖像，而不是通常設計為一次性藝術品的信息圖。

我們設計了動手數據可視化來介紹關鍵概念，并為新學習者提供一步一步的教程。你可以自學，也可以用書來教別人。另外，與許多只關注于一個工具的技術書籍不同，我們的書指導您如何在我們推薦的20多個免費且易于使用的可視化工具中進行選擇。最后，雖然其他一些書只關注只能分布在紙上或PDF文檔上的靜態可視化，但我們演示了如何設計交互式表格、圖表和地圖，并將它們嵌入到web上。交互式可視化通過邀請他們與數據進行交互，探索他們感興趣的模式，如果需要的話下載文件，并輕松地在社交媒體上分享您的工作，從而在互聯網上吸引更廣泛的受眾。

//www.oreilly.com/library/view/hands-on-data-visualization/9781492085997/

機器學習(ML)是一種系統從大規模數據中自動獲取、整合、開發知識，然后通過發現新信息自主擴展所獲得知識的能力，而無需專門編程。簡而言之，ML算法可以在以下方面找到應用: (1)對生成研究數據的網絡事件有更深入的了解，(2)以模型的形式捕獲對事件的低估，(3)基于構建的模型預測事件將產生的未來價值，(4)主動檢測現象的任何異常行為，以便提前采取適當的糾正措施。ML是一個不斷發展的領域，隨著最近的技術創新，特別是隨著更智能算法的發展以及硬件和存儲系統的進步，它已經能夠更高效、更精確地執行大量任務，這在幾十年前甚至是無法想象的。在過去的幾年中，深度學習(deep learning, DL)也在不斷發展，它是機器學習的一個專門子集，涉及更復雜的架構、算法和模型，用于解決復雜問題和預測復雜事件的未來結果。

//www.zhuanzhi.ai/paper/a2722f2cd41de99beda43da11ddddf66

近年來，機器學習算法系統發展迅速，特別是在強化學習、自然語言處理、計算機和機器人視覺、圖像處理、語音、情感處理和理解等方面。目前，機器學習在一些業務領域已經出現或正在發展，如醫藥和醫療保健、金融和投資、銷售和市場營銷、運營和供應鏈、人力資源、媒體和娛樂等。

近年來，工業上應用的ML系統呈現出一些突出的發展趨勢。這些趨勢將利用ML和人工智能(AI)系統的力量，進一步在商業和社會中獲取利益。其中一些趨勢如下:(1)更少的代碼量和更快的ML系統實現;(2)越來越多地使用適合在資源受限的物聯網設備上工作的輕量級系統;(3) ML模型構建代碼的自動生成;(4)為ML系統開發的魯棒管理設計新的流程，以提高可靠性和效率;(5)深度學習解決方案在各個領域和應用產品中得到更廣泛的應用;6)增加使用基于生成對抗式網絡(GAN)的各種圖像處理應用，包括圖像搜索、圖像增強等;7)更加突出非監督學習系統，不需要或更少的人為干預;(8)使用強化學習系統;最后，(9)基于零樣本的學習系統的進化。

隨著ML模型、算法及其應用的重要性和相關性的增加，以及基于DL和人工智能系統的更多創新應用的出現，本卷介紹了一些創新的研究工作及其在現實世界中的應用，如股票交易、醫療和醫療保健系統、和軟件自動化如何設計、優化ML和DL算法和模型，并將其應用于真實世界場景中的業務和其他流程，以實現更高的精度和效率。本書介紹了6個章節，重點介紹了機器學習、深度學習和人工智能的不同架構、模型、算法和應用。本書各章節討論的主題說明了在真實世界的應用中涉及到的設計、訓練、驗證、測試和部署機器學習和深度學習模型的復雜性。

本書全面概述了人工智能(AI)在醫療和放射學領域的應用進展，使讀者對人工智能的技術背景以及新技術和新興技術對醫學成像的影響有了更深入的了解。在介紹了深度學習技術等放射學領域的之后，描述了人工智能在計算科學和醫學圖像計算領域的技術演變，解釋了人工智能的基本原理和類型及子類型。后續章節將討論成像生物標記物的使用、人工智能應用的開發和驗證，以及與大數據在放射學中日益重要的作用有關的各個方面和問題。然后，本文概述了人工智能在不同身體部位的多種現實臨床應用，展示了它們為日常放射學實踐增加價值的能力。最后一節重點介紹人工智能對放射學的影響以及對放射科醫生的影響，例如與培訓有關的問題。由放射科醫師和IT專業人員編寫，這本書將對放射科醫師、醫學/臨床物理學家、IT專家和成像信息專業人員具有很高的價值。

這本書是關于運用機器和深度學習來解決石油和天然氣行業的一些挑戰。這本書開篇簡要討論石油和天然氣勘探和生產生命周期中不同階段的數據流工業操作。這導致了對一些有趣問題的調查，這些問題很適合應用機器和深度學習方法。最初的章節提供了Python編程語言的基礎知識，該語言用于實現算法;接下來是監督和非監督機器學習概念的概述。作者提供了使用開源數據集的行業示例以及對算法的實際解釋，但沒有深入研究所使用算法的理論方面。石油和天然氣行業中的機器學習涵蓋了包括地球物理(地震解釋)、地質建模、油藏工程和生產工程在內的各種行業主題。

在本書中，重點在于提供一種實用的方法，提供用于實現機器的逐步解釋和代碼示例，以及用于解決油氣行業現實問題的深度學習算法。

你將學到什么

• 了解石油和天然氣行業的端到端的行業生命周期和數據流
• 了解計算機編程和機器的基本概念，以及實現所使用的算法所需的深度學習
• 研究一些有趣的行業問題，這些問題很有可能被機器和深度學習解決
• 發現在石油和天然氣行業中執行機器和深度學習項目的實際考慮和挑戰

這本書是給誰的

• 石油和天然氣行業的專業人員，他們可以受益于對機器的實際理解和解決現實問題的深度學習方法。