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《深度學習在醫學圖像分析中的應用，第二版》是一本極佳的學習資源，適用于從事機器學習、計算機視覺和醫學圖像計算與分析領域的深度學習研究的學術和行業研究人員以及研究生。深度學習為醫學圖像分析問題提供了激動人心的解決方案，并且是未來應用的關鍵方法。本書清晰地講解了神經網絡和深度學習概念的原理與方法，展示了將深度學習作為核心組成部分的算法如何應用于醫學圖像的檢測、分割、配準以及計算機輔助分析。 · 涵蓋醫學圖像分析中常見的研究問題及其挑戰 · 描述了醫學圖像分析中最新的深度學習方法及其理論基礎 · 教授算法如何應用于包括心臟、神經和功能、結腸鏡、OCTA應用和模型評估等廣泛的應用領域 · 包含由Nicholas Ayache撰寫的前言

卷積神經網絡的加速器 全面而徹底的資源，探索不同類型的卷積神經網絡和配套的加速器。 《卷積神經網絡的加速器》提供了基礎的深度學習知識，并為物聯網(IoT)和邊緣計算從業者構建卷積神經網絡(CNN)加速器提供了指導內容。本書闡述了CNN的壓縮編碼，提出了兩步無損輸入特征圖壓縮方法，討論了基于算術編碼的無損權重壓縮方法和相關的解碼方法，描述了考慮權重和激活圖稀疏性的現代稀疏CNN，并討論了可以更好地優化和利用CNN加速的可用硬件資源的硬件/軟件協同設計和協同調度技術。 本書的第一部分提供了CNN的概述，以及不同現代CNN模型的組成和參數。后面的章節主要關注CNN的壓縮編碼和密集CNN加速器的設計。本書還為CNN加速器的未來研究和發展提供了方向。 《卷積神經網絡的加速器》涵蓋的其他樣本主題包括： 如何應用算術編碼和解碼，帶有范圍縮放，進行5位CNN權重的無損壓縮，以在極度資源受限的系統中部署CNN 圍繞密集CNN加速器的最新研究，主要基于脈沖陣列或并行乘累加(MAC)陣列 iMAC密集CNN加速器，結合了圖像到列(im2col)和通用矩陣乘法(GEMM)硬件加速 多線程、低成本、基于日志的處理元件(PE)核心，這些實例在空間網格中堆疊，以產生NeuroMAX密集加速器 Sparse-PE，一個多線程且靈活的CNN PE核心，利用權重和激活圖的稀疏性，其實例可以在空間網格中堆疊，以產生稀疏CNN加速器 對于AI、計算機視覺、計算機架構和嵌入式系統的研究人員，以及相關學科的研究生和高年級本科生，《卷積神經網絡的加速器》是理解該主題的多個方面和相關應用的必備資源。

人工智能（AI）和機器學習（ML）領域近年來有了顯著的發展，成功應用的范圍也日益廣泛。本書為任何對數學與AI/ML交叉點感興趣的人提供了關鍵參考，概述了當前的研究方向。《工程數學與人工智能：基礎、方法和應用》討論了機器學習的理論，并展示了數學如何應用于AI。本書闡述了如何使用高級數學改進現有算法，并提供了前沿的AI技術。本書繼續討論了機器學習如何支持數學建模，以及如何使用人工神經網絡模擬數據。書中還強調了機器學習與復雜數學技術在未來的整合。本書適合研究人員、實踐者、工程師和AI顧問閱讀。//www.routledge.com/Engineering-Mathematics-and-Artificial-Intelligence-Foundations-Methods/Kunze-Torre-Riccoboni-Galan/p/book/9781032255675

這本書涵蓋了凸優化的介紹，凸優化是一種強大且易處理的優化問題，可以在計算機上高效求解。本書的目標是幫助讀者了解凸優化是什么以及如何在不斷擴大的實際應用場景中使用，特別強調在機器學習領域的應用。本書的第一部分涵蓋了凸集、凸函數和相關基本定義，這些概念有助于理解凸優化及其相應的模型。第二部分講述了一個非常有用的理論——對偶性，它使我們能夠：（1）獲得算法洞察；（2）為通常難以解決的非凸優化問題獲得近似解。最后一部分關注機器學習和深度學習的現代應用。這本書的一個特點是，它簡潔地講述了凸優化如何通過歷史示例和當前機器學習應用發揮作用的“故事”。另一個關鍵特點是，它包括了基于優化基礎原理啟發的各種機器學習算法的編程實現，以及所使用編程工具的簡要教程。實現基于Python，CVXPY和TensorFlow。本書并未遵循傳統教科書式的組織結構，而是通過一系列緊密相關的講義進行簡化，圍繞連貫的主題和概念展開。本書主要作為高年級本科生課程教材，同時也適用于一年級研究生課程。讀者需要具備良好的線性代數背景，一定程度的概率知識和對Python的基本熟悉。本書由三部分組成。在第一部分中，我們將學習基本概念和幾個數學定義，以便理解什么是凸優化，以及如何將感興趣的問題轉化為凸問題。然后，我們將探索凸優化問題的五個實例:LP、最小二乘、QP、SOCP和SDP。我們將專注于識別(和轉換)這類問題的技術。我們還將研究一些用于解決這些問題的著名算法。在第二部分中，我們將研究最優化領域中的一個關鍵理論，稱為對偶性。二元性有兩種類型:(1)強二元性;(2)弱對偶性。強對偶性對于獲得凸問題的算法見解是非常有用的。福利對偶性通過提供近似解來幫助處理困難的非凸問題。在最后的第三部分，我們將探討機器學習的應用:(1)監督學習，最流行的機器學習方法之一;(ii)生成對抗網絡(GANs)，無監督學習的突破性模型之一;(iii)公平分類器，這是機器學習中的熱門話題之一。

**物理系統的數字孿生是一個自適應的計算機模擬，它存在于云端，動態地適應物理系統的變化。**這本書介紹了計算，數學，和工程背景，以理解和發展的概念的數字孿生。它提供了建模/仿真、計算技術、傳感器/執行器等發展下一代數字孿生所需的背景知識。討論了云計算、大數據、物聯網、無線通信、高性能計算和區塊鏈等相關概念。特點:

提供了解數字孿生技術所需的背景材料 * 介紹數字孿生的計算方面 * 包括基于物理的和代理模型表示 * 解決測量和建模中的不確定性問題 * 討論實現數字孿生的實際案例研究，包括增材制造、服務器場、預測性維護和智慧城市

這本書是針對在電氣，機械，計算機和生產工程的研究生和研究人員。

//www.routledge.com/Digital-Twin-A-Dynamic-System-and-Computing-Perspective/Ganguli-Adhikari-Chakraborty-Ganguli/p/book/9781032213620

 本書詳細介紹了流程挖掘技術的理論、實踐和概念，特別是社會、科學、醫學、工程和商業中的模式識別。這本書在更廣泛的數據科學和大數據方法的背景下討論了流程挖掘技術的幾個觀點。模式識別的流程挖掘技術:概念、理論和實踐介紹了流程挖掘技術和模式識別。之后，它提供了流程建模和挖掘的基本原理，以理解這本書。文本強調發現是一個重要的流程挖掘任務，并包括案例研究和現實生活中的例子，以指導用戶在實踐中成功地應用流程挖掘技術進行模式識別。本書旨在為學生、學者和從業者介紹流程挖掘和模式識別，對于那些想要學習基礎知識并在更深層次上理解概念的人來說是完美的。

《機器學習:理論與實踐》介紹了機器學習中最流行的方法。本書涵蓋了回歸(包括正則化)、基于樹的方法(包括隨機森林和增強樹)、人工神經網絡(包括卷積神經網絡)、強化學習和專注于聚類的無監督學習。主題以概念的方式以及必要的數學細節介紹。解釋清楚明了，用數字和例子加以說明。對于所討論的每一種機器學習方法，本書都提供了R編程語言的適當庫以及編程示例。 以一種適合高級本科生或剛開始學習的研究生，以及希望自學機器學習的數學和/或面向編程的個人的方式，提供了常用機器學習算法的易于閱讀的介紹。

涵蓋討論的機器學習算法的數學細節，以確保詳實的理解，使進一步的探索成為可能。 給出了合適的編程示例，從而確保對機器學習方法的概念、理論和實踐理解。這本書的目的主要是介紹機器學習的基本主題先進的本科生和開始研究生。題目的數量被控制在很小的范圍內，以便在一個學期或一個季度內涵蓋所有內容。在短時間內所能教授的內容范圍內，這些主題覆蓋得很深入。因此，這本書可以為學生閱讀高級書籍和研究論文提供基礎。

//www.routledge.com/Machine-Learning-Theory-and-Practice/Kalita/p/book/9780367433543

面向數據編程是介紹面向數據范式的獨一無二的指南。這種開創性的方法用通用的不可變數據結構表示數據。它簡化了狀態管理，簡化了并發性，并消除了在面向對象代碼中會發現的常見問題。這本書通過對話、代碼片段和圖表展示了強大的新思想，幫助您快速了解關于DOP的偉大之處。最重要的是，該范例與語言無關，您將學習編寫可以用JavaScript、Ruby、Python、Clojure實現的DOP代碼，也可以用傳統的OO語言(如Java或c#)實現。

//www.manning.com/books/data-oriented-programming

面向數據的編程是為了幫助開發人員降低他們構建的系統的復雜性而編寫的。本書中的思想主要適用于操作信息的系統，如前端應用程序、后端Web服務器或Web服務。

這本書講述了一個故事，說明了面向數據編程(DOP)的價值，以及如何在現實生產系統中應用它的原則。我的建議是跟著故事走，按順序讀各個章節。然而，如果有些章節比其他章節更能激發你的好奇心，請注意，第一部分和第7部分的材料是需要理解第二和第三部分的。在本書中，我們使用Lodash ()來說明如何使用泛型函數操作數據。如果您正在閱讀的代碼片段使用的是您不熟悉的Lodash函數，您可以參考附錄D來理解函數的行為。第1部分，靈活性，包含六個章節，重點介紹了傳統面向對象編程(OOP)的挑戰，并將面向數據編程(DOP)放在中心位置，揭示了如何使用DOP的基本原則來構建靈活的系統。這些章節是這樣排列的:

• 在第一章“面向對象編程的復雜性”中，我們將討論面向對象編程的復雜性。然后，我們的DOP傳奇開始了!聽一聽高級開發人員Theo和他前途無量的同事Dave之間的對話。對Theo與OOP的復雜性作斗爭感到同情，并發現嘗試不同編程范式的一個極好的理由。

• 第二章，代碼和數據的分離，我們的朋友Theo正在尋找一種解決方案，可以降低系統的復雜性，增加系統的靈活性。他的工作有危險。Joe是一位經驗豐富的開發人員，他有一個答案——dop。了解DOP原則#1如何幫助降低信息系統的復雜性。

• 第三章，基本數據操作，探討了如何通過應用DOP原則#2，將數據從類剛性的封裝中解放出來，并使用泛型函數自由地操作它。Vive la革命!

• 第四章，狀態管理，通過多版本方法探索狀態管理，通過將系統恢復到以前的狀態，讓我們回到過去，因為在DOP中，狀態只是數據。時間旅行是真實存在的!

• 第五章，基本并發控制，通過應用樂觀并發控制策略，幫助我們在并發系統中獲得高的讀寫吞吐量。不需要玫瑰色的眼鏡!

• 第六章，單元測試，提供了一杯咖啡…與喬!我們的朋友Joe證明了面向數據的代碼單元測試非常簡單，你可以在咖啡店里完成它。喝杯茶，了解一下為什么它如此簡單——即使是突變!當你和Joe一起寫DOP單元測試的時候。它很酷豆!

第2部分 (可擴展性)演示了如何大規模構建DOP系統，重點關注數據驗證、多線程環境、大型數據集合、數據庫訪問和web服務。需要超大的系統?沒問題!

• 第7章，基本數據驗證，教我們如何確保數據進出我們的系統是有效的，只是以防萬一…因為，正如Joe所說，您不必在DOP中強制驗證數據，但是在需要時可以驗證。驗證還是不驗證，這是一個問題!

• 第8章，高級并發控制，在我們的朋友Joe分解原子機制的實現細節之后，我們將學習如何在不使用任何鎖的情況下以線程安全的方式管理整個系統狀態。你根本不知道從原子到原子的復雜性!

• 第9章，持久數據結構，轉移到一個更學術的環境，我們的朋友Joe揭示了一個更安全、更可伸縮的方式來保持數據不變性的內部細節，以及如何有效地實現它，無論數據大小。現在開始上課!

• 第10章，數據庫操作，教我們如何表示、訪問和操作數據庫中的數據，并提供額外的靈活性，你猜對了!表示“不”的復雜性。?第11章，Web服務，讓我們發現與Web服務通信的簡單性。我們會學到喬說的“我們應該像構建外部那樣構建系統的內部”是什么意思。

第3部分，可維護性，介紹高級數據驗證、多態、有效代碼和調試技術的DOP技術，這些技術在團隊中工作時非常重要。歡迎加入我們的團隊!

• 第12章，高級數據驗證，允許我們發現未來事物的形狀。在這里，您將學習如何在數據在系統內部流動時驗證數據，通過定義函數參數和返回值的預期形狀，從而簡化開發。

• 第13章，多態性，帶我們和Theo和Dave一起上了一節鄉下的課——一個適合與動物玩耍的地方，并通過多重方法學習沒有對象的多態性。

• 第十四章，高級數據操作，讓我們看到Dave和Theo如何應用Joe的明智建議，在他們創建自己的數據操作工具時，將乏味的代碼變成有說服力的代碼。本末倒置。“——又是喬送的寶石!”

• 第十五章，調試，把Dave和Theo帶到博物館最后一次“歡呼”，因為他們創造了一個創新的解決方案來重現和修復錯誤。

本書旨在介紹大數據處理的一些定義、方法、工具、框架和解決方案，從信息提取和知識表示的過程開始，通過知識處理和分析，再到可視化、意義構建和實際應用。本書的每一章都講述了數據處理鏈的一些相關方面，特別關注于理解企業知識圖、語義大數據架構和智能數據分析解決方案。這本書是針對研究生從技術學科，專業觀眾繼續教育短期課程，并研究人員從不同的領域自學課程。具備計算機科學、數學和統計學的基本技能。

//www.springer.com/gp/book/9783030531980