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近年來，機器學習(ML)、人工智能(AI)和其他數據驅動技術取得了重大進展，在生物醫學信息學、健康信息學、醫學AI、醫療物品AI (AIoMT)、醫療AI和智能家庭護理等許多領域都取得了令人振奮的進展，將醫療和健康數據分析帶入了一個新時代。這是一個神奇的時代，所有這些現代機器學習和數據分析技術的幾乎所有應用領域都平等地存在著機遇和挑戰。我們很幸運，因為我們現在已經使用不同的先進機器學習技術在醫療診斷和醫療健康服務方面取得了許多最先進的成果。例如，目前許多淺層和深度學習框架和AI技術已經成功地應用于醫療診斷和醫療健康服務。然而，在試圖解決復雜問題時，仍有許多挑戰需要克服，以獲得令人滿意的解決方案。例如，從可靠性、倫理、可解釋性等角度來看，數據驅動AI和黑盒深度神經網絡越來越受到關注。

我們已經看到機器學習、人工智能和其他數據分析(如數據建模、數據挖掘)技術在醫療診斷和醫療保健服務領域的應用越來越多，例如神經生理信號和神經成像處理、癌癥和疾病診斷、醫療健康(如電子健康記錄)和福祉數據分析、流行病診斷和預測，這只是其中的一部分。許多新的方法和算法被開發出來，旨在解決與我們日常生活密切相關或重大影響的現有問題或新興問題。現在是時候推動傳播應用AI和ML技術解決醫療診斷和保健服務領域問題的最新結果和發現了。本書旨在展示數據驅動和基于數據的ML和AI技術的最新進展，重點介紹了方法和算法的實現，包括信號處理和系統識別，數據挖掘，圖像處理和模式識別，以及深度神經網絡及其應用。

過去幾十年見證了先進技術的快速發展和應用，導致了第四次工業革命。近年來，信息和通信技術的發展促使工業過程中加入智能，以推動持續改進、知識遷移和基于數據的決策。物聯網(IoT)是用于使工業組織快速自動化和數字化傳統業務流程的主要技術之一。收集的大量數據可以提供人工智能(AI)、大數據分析(Big data Analytics)和決策支持系統(Decision Support Systems, DSS)提供的實時分析解決方案，從而實現最優的工業運營。基于物聯網的現代技術，工業過程各個階段的數據收集、轉換和存儲過程變得更加簡單和高效，推動了大數據時代的到來。人工智能算法為開發物聯網中產生的豐富數據提供了強大的工具。通過從大數據中提取有用的信息和特征，人工智能算法可以智能高效地執行監控和優化生產過程等復雜任務。為了將人類的知識與上述結果相結合，將決策支持系統集成在一起，幫助管理者在工作中做出更好的決策。

在大數據時代，DSS對組織來說已經變得至關重要。機器學習是人工智能的一個子領域，是處理和分析大數據的一個有用的方法，與數據指令和人類驅動分析相結合的DSS。DSS應用程序可用于大量不同的領域，如進行操作決策、醫療診斷和預測性維護。關于決策支持系統的開發和應用，文獻中有大量的研究。在這本書中，章節以這樣一種方式提出，以探索機器學習和決策支持系統的概率圖模型的每一個重要方面。本書介紹了DSS的最新研究進展、新方法和技術，以及機器學習和概率圖模型的應用，這是從大數據中有效提取知識和解釋決策的非常強大的技術。本書致力于促進科學交流，思想和經驗在DSS應用領域。研究人員和從業人員都將受益于這本書，以提高對機器學習、概率圖模型的理解，特別是他們在不確定性決策環境下的DSS中的使用。在各個領域的真實案例研究與指導和這些研究的實際應用的建議，介紹在每一章。討論目前的研究、趨勢、未來的方向、機會等，使其適合初學者和年輕的研究人員。

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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工業4.0和5G技術中的人工智能

為商業、商業和工業領域的應用問題探索創新和增值的解決方案

隨著人工智能(AI)技術創新的步伐不斷加快，識別嵌入關鍵決策過程的適當AI能力對建立競爭優勢從未像現在這樣關鍵。可以配置新的和新興的分析工具和技術，以優化業務價值，改變組織獲得洞察力的方式，并顯著改善整個企業的決策過程。

《工業4.0和5G技術中的人工智能》運用進化和群體智能、數學規劃、多目標優化等前沿智能優化方法，幫助讀者解決現實世界中的技術工程優化問題。來自該領域領先專家的貢獻，展示了在大數據分析、智能制造、可再生能源、智能城市、機器人和物聯網(IoT)等多個領域實施新人工智能技術的理論和實踐方面的原創研究。

重點關注智能制造、智能生產、創新城市和5G網絡等技術和工程部門。

提供了策略來解決商業、經濟、金融和行業中的優化問題的見解，其中不確定性是一個因素。

提供在不同應用程序和混合技術系統中實現元啟發式的指導。

描述各種使用混合元啟發式優化算法的AI方法，包括用于創新研究的元搜索引擎和用于性能測量的超啟發式算法。

工業4.0和5G技術中的人工智能是IT專家、行業專業人士、管理人員和高管、研究人員、科學家、工程師和高級學生的寶貴資源，是創新計算、不確定性管理和優化方法的最新參考。

//www.wiley.com/en-us/Artificial+Intelligence+in+Industry+4+0+and+5G+Technology-p-9781119798781#:~:text=Artificial%20Intelligence%20in%20Industry%204.0%20and%205G%20Technology%20helps%20readers,cutting%2Dedge%20intelligent%20optimization%20methods.

工業人工智能(AI)是人工智能在工業應用中的應用，是第四次工業革命中價值創造的主要貢獻者。人工智能正被嵌入到廣泛的應用程序中，幫助組織實現重大利益，并使它們能夠轉變向市場傳遞價值的方式。本文檔為基于人工智能的工業物聯網系統的開發、訓練、文檔編制、通信、集成、部署和操作提供指導和幫助。它針對來自It和操作技術(OT)的決策者，來自多個學科的業務和技術人員，包括業務決策者、產品經理、系統工程師、用例設計師、系統架構師、組件架構師、開發人員、集成商和系統操作員。

該文檔是圍繞IIC的工業互聯網參考體系結構中的體系結構觀點構建的，即業務、使用、功能和實現觀點。該文件討論了推動人工智能采用的商業、商業和價值創造方面的考慮。它還詳細闡述了人工智能的使用引起的擔憂，工業中的用例，以及與之相關的倫理、隱私、偏見、安全、勞工影響和社會問題。在技術方面，該文檔描述了與AI相關的架構、功能和數據考慮因素，并討論了各種實現考慮因素，如性能、可靠性、數據屬性和安全性。人工智能的應用預計將在該行業加速。考慮到快速增長的計算能力、更廣泛的可用于訓練的數據以及日益復雜的算法，人工智能技術將繼續發展。當前的IT標準和最佳實踐必須不斷發展，以解決人工智能本身的獨特特點，以及與工業物聯網系統的安全性、可靠性和彈性相關的具體考慮。此外，組織在人工智能方面的日益成熟將幫助他們認識到它的利遠大于弊。人工智能標準生態系統也將繼續發展，例如ISO/IEC JTC 1/SC42正在進行的標準工作，為JTC 1、IEC和ISO委員會制定人工智能標準提供指導。基于這些趨勢，毫無疑問，人工智能將繼續推動最先進的技術和功能的可能性，因此，被認為是合理的事情也將不斷發展。對技術的態度和企業對其使用的期望也將繼續發展。在未來，我們可以預期人工智能技術的使用將成為規范，而不是例外，鑒于這種技術的社會效益，“不使用人工智能”最終可能成為不負責任的做法。

人工智能和因果推理闡述了人工智能(AI)和因果推理之間關系的最新發展。盡管人工智能取得了重大進展，但我們仍然面臨著人工智能發展中的一個巨大挑戰，即理解智能背后的機制，包括推理、計劃和想象。理解、遷移和概括是提高智能的主要原則。因果推理是理解的一個關鍵組成部分。因果推理包括干預、領域轉移學習、時間結構和反事實思維等概念，是理解因果關系和推理的主要概念。不幸的是，這些因果關系的重要組成部分經常被機器學習忽略，這導致了深度學習的一些失敗。人工智能和因果推理包括:(1)將人工智能技術作為因果分析的主要工具;(2)將因果概念和因果分析方法應用于解決人工智能問題。這本書的目的是填補人工智能和現代因果分析之間的空白，進一步促進人工智能革命。這本書是理想的研究生和研究人員在人工智能，數據科學，因果推理，統計，基因組學，生物信息學和精準醫學。

//www.routledge.com/Artificial-Intelligence-and-Causal-Inference/Xiong/p/book/9780367859404

涵蓋三種類型的神經網絡，制定深度學習作為最優控制問題。 * 非線性中介的深度學習與工具變量因果分析。 * 因果網絡的構建是一個連續優化問題。 * Transformer和注意力用于圖的編碼解碼。RL用于推斷大型因果網絡。 * 使用VAE、GAN、神經微分方程、回歸神經網絡(RNN)和RL來估計反事實的結果。 * 網絡干擾下基于人工智能的個體化治療效果估計方法。

在過去的十年里，人們對人工智能和機器學習的興趣有了相當大的增長。從最廣泛的意義上說，這些領域旨在“學習一些有用的東西”，了解生物體所處的環境。如何處理收集到的信息導致了算法的發展——如何處理高維數據和處理不確定性。在機器學習和相關領域的早期研究階段，類似的技術在相對孤立的研究社區中被發現。雖然不是所有的技術都有概率論的自然描述，但許多都有，它是圖模型的框架(圖和概率論的結合)，使從統計物理、統計、機器學習和信息理論的想法的理解和轉移。在這種程度上，現在有理由期待機器學習研究人員熟悉統計建模技術的基礎知識。這本書集中在信息處理和機器學習的概率方面。當然，沒有人說這種方法是正確的，也沒有人說這是唯一有用的方法。事實上，有人可能會反駁說，這是沒有必要的，因為“生物有機體不使用概率論”。無論情況是否如此，不可否認的是，圖模型和概率框架幫助機器學習領域出現了新算法和模型的爆炸式增長。我們還應該清楚，貝葉斯觀點并不是描述機器學習和信息處理的唯一方法。貝葉斯和概率技術在需要考慮不確定性的領域中發揮了自己的作用。

//www0.cs.ucl.ac.uk/staff/d.barber/brml/

本書結構

本書第一部分的目的之一是鼓勵計算機科學專業的學生進入這一領域。許多現代學生面臨的一個特別困難是有限的正規微積分和線性代數訓練，這意味著連續和高維分布的細節可能會讓他們離開。在以概率作為推理系統的一種形式開始時，我們希望向讀者展示他們可能更熟悉的邏輯推理和動態規劃的想法如何在概率環境中有自然的相似之處。特別是，計算機科學的學生熟悉的概念，算法為核心。然而，在機器學習中更常見的做法是將模型視為核心，而如何實現則是次要的。從這個角度來看，理解如何將一個數學模型轉換成一段計算機代碼是核心。

第二部分介紹了理解連續分布所需的統計背景，以及如何從概率框架來看待學習。第三部分討論機器學習的主題。當然，當一些讀者看到他們最喜歡的統計話題被列在機器學習下面時，他們會感到驚訝。統計學和機器學習之間的一個不同觀點是，我們最終希望構建什么樣的系統(能夠完成“人類/生物信息處理任務的機器)，而不是某些技術。因此，我認為這本書的這一部分對機器學習者來說是有用的。第四部分討論了明確考慮時間的動態模型。特別是卡爾曼濾波器被視為圖模型的一種形式，這有助于強調模型是什么，而不是像工程文獻中更傳統的那樣把它作為一個“過濾器”。第五部分簡要介紹了近似推理技術，包括隨機(蒙特卡羅)和確定性(變分)技術。

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。

機器學習簡明指南，不可錯過!

A Machine Learning Primer

亞馬遜研究科學家Mihail Eric關于機器學習實踐重要經驗。包括監督學習、機器學習實踐、無監督學習以及深度學習。具體為：

監督學習

• 線性回歸
• 邏輯回歸
• 樸素貝葉斯
• 支持向量機
• 決策樹
• K-近鄰

機器學習實踐

• 偏差-方差權衡
• 如何選擇模型
• 如何選擇特征
• 正則化你的模型
• 模型集成
• 評價指標

無監督學習

• 市場籃子分析
• K均值聚類
• 主成分分析

深度學習

• 前向神經網絡
• 神經網絡實踐
• 卷積神經網絡
• 循環神經網絡