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區塊鏈:物聯網原理及應用涵蓋了區塊鏈及其在物聯網中的應用的各個方面。本書主要介紹了區塊鏈及其功能，以及用于構建區塊鏈網絡的核心技術。章節的逐步流動追溯了區塊鏈從加密貨幣到區塊鏈技術平臺和應用程序的歷史，這些平臺和應用程序由于其易用性、增加的安全性和透明度而被全球主流金融和工業領域采用。

專注于區塊鏈在物聯網領域的應用 * 關注區塊鏈作為一個數據存儲庫 * 大多數關于區塊鏈的書籍都涉及比特幣和加密貨幣。這本書還將涵蓋區塊鏈在其他領域，如醫療保健、供應鏈管理等 * 涵蓋共識算法如PAROX, RAFT等及其應用 * 這本書主要針對計算機科學和IT的畢業生和研究人員。

//www.routledge.com/Blockchain-Principles-and-Applications-in-IoT/Chakraborty-Ghosh-Balas-Elngar/p/book/9781032068060#:~:text=Blockchain%3A%20Principles%20and%20Applications%20in%20IoT%20covers%20all%20the%20aspects,to%20build%20the%20Blockchain%20network.

人工智能將改變醫療健康的方方面面，包括我們管理個人健康的方式，從客戶體驗和臨床護理到降低醫療保健成本。這本實用的書是第一本描述AI可以幫助解決有害的醫療保健問題的當前和未來用例的書。

//www.oreilly.com/library/view/ai-first-healthcare/9781492063148/

Kerrie Holley和Siupo Becker提供指導，幫助信息學和醫療保健領導為醫療保健創建AI戰略和實施計劃。有了這本書，業務利益相關者和實踐者將能夠建立知識、路線圖和信心來支持他們組織中的人工智能——而不會陷入算法或開源框架的泥潭。

由AI技術專家和利用AI解決醫療保健最困難的挑戰的醫生共同撰寫的這本書涵蓋: 人工智能的神話和現實，現在和未來 以人為本的人工智能:它是什么以及如何使它成為可能 利用各種人工智能技術超越精準醫療 如何利用物聯網和人工智能環境計算提供患者護理 人工智能如何幫助減少醫療浪費 AI策略和如何識別高優先級AI應用

這本書把邊緣智能分為AI for edge(智能使能邊緣計算)和AI on edge(人工智能on edge)。重點討論了如何通過有效的AI技術為邊緣計算中的關鍵問題提供最優解決方案，并討論了如何在邊緣上構建AI模型，即模型訓練和推理。這本書從更廣闊的視野和視角為邊緣計算的這個新的跨學科領域提供了見解。作者討論了邊緣計算的機器學習算法以及該技術的未來需求和潛力。作者還解釋了核心概念、框架、模式和研究路線圖，為邊緣智能的潛在未來研究計劃提供了必要的背景。

本書的目標讀者包括學者、研究學者、工業專家、科學家和在物聯網(IoT)或邊緣計算領域工作的研究生，希望添加機器學習來增強他們的工作能力。

本書探討了以下主題: 邊緣計算、邊緣計算AI硬件、邊緣虛擬化技術 邊緣智能和深度學習的應用、訓練和優化 用于邊緣計算的機器學習算法 討論了未來邊緣計算的需求

**《霧計算:概念、框架和應用程序》**的編排可以讓沒有霧計算經驗的讀者探索這個領域。它是分布式計算研究人員以及希望提高物聯網(IoT)設備安全性和連接性理解的專業人員的一個可訪問的信息來源。這本書對在無線通信安全和隱私研究領域工作的研究人員和專業人員也有用。本書是為在霧計算領域工作或感興趣的學生、專業人員、研究人員和開發人員準備的。這本書的一個獨特之處在于它涵蓋了霧計算領域的各種案例研究和未來的可能性。

這本書:

開始覆蓋霧計算的基本概念，以幫助讀者掌握技術，從基礎開始 * 解釋霧計算架構，以及霧、物聯網和云計算的融合 * 為霧計算及其在物聯網領域的應用提供評估 * 討論了軟件定義的網絡和機器學習算法在霧計算中的應用 * 描述使用霧計算的不同安全性和隱私問題，并探討使用邊緣霧計算的消費設備的單點控制系統 * 詳細概述如何在霧計算中利用區塊鏈技術，以及如何在遠程醫療和醫療保健應用程序中使用霧計算 * 研究了通信協議的使用，霧計算實現的模擬工具，以及生物信息學、災害控制和物聯網領域的案例研究

//www.taylorfrancis.com/books/edit/10.1201/9781003188230/fog-computing-ravi-tomar-avita-katal-susheela-dahiya-niharika-singh-tanupriya-choudhury

人工智能是生活中各領域的突破口。通過在商業、醫療保健和教育中應用人工智能，可以創造無限的潛在機會。不可否認，人工智能提供了一種廉價而高效的工具來完成耗時耗錢的任務，從而實現更快的增長和成功。向人工智能轉型需要仔細審視和前瞻性思考可能的結果和對人類的反思。

本書側重于人工智能在商業、教育和醫療保健中的實施，包括關于人工智能在決策、創業、社交媒體、醫療保健、教育、公共部門、金融科技和監管科技中的應用的研究文章和說明性論文。它還討論了人工智能在當前 COVID-19 大流行、衛生部門、教育和其他方面的作用。它還討論了人工智能對重要經濟部門決策的影響。

這本書共有26章，作者來自不同的國家。每一章都經過編輯委員會的評估，每一章都經過雙盲同行評審過程，因此賦予了四個主題:

• 人工智能，區塊鏈技術，創業和商業成功。
• 金融科技、RegTech、金融系統和人工智能。
• 人工智能在醫療保健、教育和公共領域的實施部門。
• 人工智能的專業實踐和社會影響。

這些章節反映了高質量的研究，對那些希望將人工智能應用于任何商業、醫療保健、教育部門的人，甚至希望將創業與人工智能和其他關鍵領域混合的企業家，具有理論和實踐意義。我們希望這本書的貢獻是學術層面的，即使是經濟和行政層面的決策者也會欣賞。

//rl-book.com/

強化學習(RL)將成為未來10年人工智能領域最大的突破之一，使算法能夠從環境中學習以實現任意目標。這一令人興奮的發展避免了傳統機器學習(ML)算法中的限制。這本實用的書向數據科學和人工智能專業人士展示了如何通過強化學習，讓機器自己學習。

Winder研究的作者Phil Winder涵蓋了從基本的模塊到最先進的實踐。您將探索RL的當前狀態，關注工業應用，學習許多算法，并從部署RL解決方案到生產的專門章節中受益。這不是一本教譜; 不回避數學，并希望熟悉ML。

• 了解RL是什么，以及算法如何幫助解決問題
• 掌握RL的基本原理，包括馬爾可夫決策過程、動態規劃和時間差異學習
• 深入研究一系列的價值和策略梯度方法
• 運用先進的RL解決方案，如元學習、分層學習、多智能體和模仿學習
• 了解前沿的深度RL算法，包括Rainbow、PPO、TD3、SAC等
• 通過相應的網站獲得實際的例子

目錄內容： Preface

1. Why Reinforcement Learning?
2. Markov Decision Processes, Dynamic Programming, and Monte Carlo Methods
3. Temporal-Difference Learning, Q-Learning, and n-Step Algorithms
4. Deep Q-Networks
5. Policy Gradient Methods
6. Beyond Policy Gradients
7. Learning All Possible Policies with Entropy Methods
8. Improving How an Agent Learns
9. Practical Reinforcement Learning
10. Operational Reinforcement Learning
11. Conclusions and the Future A. The Gradient of a Logistic Policy for Two Actions B. The Gradient of a Softmax Policy

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。

現在的組織收集了大量的數據。要使數據對組織產生價值，就必須通過數據進行分析來提取見解，以更好地進行決策。

//images.china-pub.com/ebook8/8069565/ch01.pdf