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人工智能已在多個領域實現了關鍵進展，但其對計算機架構的影響才剛剛開始。特別是，近期的工作探索了其在計算機架構的設計、優化和模擬方面的更廣泛應用。值得注意的是，基于機器學習的策略通常超越了以往的最先進的分析、啟發式和人類專家方法。本書回顧了機器學習在系統級模擬和運行時優化中的應用，以及在許多單個組件（如緩存/內存、分支預測器、片上網絡和GPU）中的應用。書中進一步分析了當前實踐，以突出有用的設計策略并識別未來工作的領域，基于優化的實現策略、現有工作的有利擴展，以及長遠的雄心勃勃的可能性。綜合這些策略和技術，它們為日益自動化的計算機架構設計呈現了一個充滿希望的未來。 計算機架構領域正在經歷一場設計實踐的巨大轉變。隨著設計復雜性的增加，傳統依賴于窮盡搜索和啟發式近似的方法正被推向極限。這些限制，加上摩爾定律的放緩，催生了計算機架構設計的一次突破。在我們看來，這一突破表現為實用的基于人工智能的設計。 計算機架構的最新發展已開始反映這一有希望的新范式，越來越多的工作涵蓋了幾乎所有主要的架構組件。然而，現有的人工智能（AI）和架構設計資源往往專注于支持AI模型的新架構，基本上是為AI而設計的架構，而不是以AI為架構。在我們的寫作過程中，我們最初希望通過文獻綜述來滿足這一需求，其中包括簡要的背景和分析。在此過程中，我們決定這個不斷增長的范式需要更詳細的資源，以便為更廣泛的受眾提供入門，特別是那些渴望在自己的工作中開始嘗試AI的人。 本書擴展了原始的文獻綜述，包括更多的背景材料、詳細的案例研究和全文的額外洞見。 第1章為架構中的AI設置了舞臺，簡要介紹了對替代設計策略的日益需求和基于AI的設計所提供的機會。第2章繼續發展這些機會的直覺，同時將基本的AI原則與簡短的架構示例聯系起來，為后續章節奠定基礎。這些原則在第3章和第4章迅速付諸實踐，我們探索了架構中AI應用的廣泛范圍，然后研究了基于流行的AI設計方法的三個案例研究。這些案例研究旨在提供對使用監督學習、強化學習和非監督學習解決棘手架構問題的最新工作的更深入的洞察。在考慮到所有這些應用后，第5章提供了更為批判性的視角，對可能指導未來工作的實際考慮進行分析。這種分析涉及高層次的選擇，如模型選擇，以及一些特定任務的數據收集和訓練開銷優化。本書在第6章達到高潮，我們強調了未來工作的有希望的機會。 我們希望基于AI的設計繼續繁榮發展，并且這本書鼓勵新的從業者接受日益自動化的架構設計。

《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

如今，機器學習已廣泛應用于各個領域和眾多問題。在進行機器學習時，一個基本挑戰是將特定機器學習技術的抽象數學與具體、現實世界的問題相結合。本書通過基于模型的機器學習方法來解決這一挑戰。基于模型的機器學習專注于理解編碼假設以及其對系統行為影響的于現實情境中假設從算法所需詳細數學中分離出來，使得更容易理解。有關基于模型的機器學習是什么以及它如何幫助解決問題，請參閱名為“機器學習如何解決我的問題？”介紹章節獲取更多詳細信息。本書獨特之處在于不回顧算法或技術類別，而是通過案例研究介紹所有關鍵思想，并涉及到現實世界應用程序。案例研究在討論建模假設時起著核心作用，因為只有在應用程序上下文中才能有意義地討論它們。每個案例研究章節都介紹了一個現實世界應用，并使用基于模型的方法來解決該問題。此外，第一個教程章節探討了一個虛構謀殺謎團問題。

每一章也會介紹各種機器學習的概念，不是抽象的概念，而是根據應用需求而具體介紹的技術。您可以將這些概念視為構建模型的構件。盡管您將需要投入一些時間來完全理解這些概念，但您很快就會發現，可以從相對較少的構建塊構建各種各樣的模型。通過學習本書中的案例，你將了解這些組件是什么以及如何使用它們。目的是讓您充分了解基于模型的方法的威力和靈活性，以允許您解決機器學習問題。

本書適用于任何想要使用機器學習解決現實問題的技術人員，或者想要理解為什么現有的機器學習系統會這樣運行的技術人員。本書的重點是設計模型來解決實際案例研究中出現的問題。最后一章“如何閱讀模型”將使用基于模型的機器學習來理解現有的機器學習技術。一些更有數學頭腦的讀者會想了解模型如何變成可運行算法的細節。在本書中，我們將這些需要更高級數學知識的部分分成了更深入的部分。深潛部分被標記為如下圖所示的面板。這些部分是可選的——你可以在沒有它們的情況下閱讀本書。推理深入研究算法細節的技術部分將被標記為這樣。如果你只想專注于建模，可以跳過這些部分。

該書探討了使用人工智能為工業4.0應用設計基于區塊鏈的安全解決方案所面臨的挑戰。它進一步提供了信息技術領域內多種先進安全方法（如邊緣計算、網絡安全和云計算）的比較分析。 本書：

• 探討了如何設計基于區塊鏈的安全解決方案以應對工業4.0應用中的挑戰，并在設計中使用了人工智能。
• 提供了邊緣計算、網絡安全和云計算等多種先進安全方法在信息技術領域內的比較分析。
• 討論了區塊鏈和人工智能技術的演變，從基礎理論到實際應用方面。
• 展示了最新的研究解決方案，這些方案能夠在考慮到工業4.0設備資源受限的情況下，處理安全和隱私威脅。
• 展示了進行智能數據分析所需的方法和工具，并給出了由自動數據收集產生問題的解決方案。 該文旨在填補區塊鏈理論與其在商業、政府和防務等多個領域中的實際應用之間的空白。它進一步強調了使用區塊鏈應對各種工業4.0應用（如數據分析、軟件定義網絡、網絡物理系統、無人機和網絡安全）所面臨的挑戰。本書主要面向電氣工程、電子與通信工程、計算機工程、制造工程和工業工程領域的高年級本科生、研究生和學術研究者。 關于作者： Dr. Rohit Sharma 目前在印度加爾各答的 SRM 科學與技術學院電子與通信工程系擔任副教授。他是 ISTE、IEEE、ICS、IAENG 和 IACSIT 的活躍成員，以及 IEEE 的高級會員。他是 12 個以上國際期刊和會議的編輯委員會成員和審稿人，包括頂級期刊 IEEE Access 和 IEEE Internet of Things Journal。他是 CRC出版社、Taylor & Francis集團、USA 和 Apple學術出版社、CRC出版社、Taylor & Francis集團、美國、Springer等7個不同標題的圖書編輯。他曾獲得2019年由全球外展研究與教育協會（GOREA）主辦的“第二屆全球外展研究與教育峰會與獎勵”中的年輕研究者獎。

這本編輯卷集合了一系列關于增強現實和虛擬現實在工業應用中的最新發展的研究。每一章都概述了增強現實和虛擬現實在理論和應用方面對不同的技術、工業和社會領域的最新進步。因此，這本書對研究人機交互在工業5.0中的作用做出了貢獻。探索增強現實和虛擬現實在工業和技術中的最新應用。開展了關于人機交互在工業5.0中的研究。特點是來自全球的貢獻者名單。沒有一個行業不以某種方式使用增強現實（AR）或虛擬現實（VR）技術。這種技術的適用性已經涵蓋了廣泛的行業，并將很快滲透到沒人能預見的領域。科技巨頭們已經在AR/VR集成上投入了金錢、精力和時間。隨著這種技術的發展和擴展，每個人理解AR和VR的多種用途以及其全部潛力至關重要。這本關于“在工業5.0中應用虛擬現實（VR）和增強現實（AR）”的研究書籍揭示了新的和富有創新性的技術方面，以及它們如何有助于提高經濟效率和效益以改進生產。它是研究人員、學者、政治家、商業高管、公司和學生的優秀資源，因為它涵蓋了廣泛的問題。許多改進工業技能和決策制定的AR和VR應用正在獲得關注。AR支持技術的指數增長為工業5.0服務增強提供了支持。同時，在許多行業的進步和實時應用中，AR和VR的實際困難在構建認知工具和分析工具中起著關鍵作用。AR/VR對人工智能（AI）的影響似乎將被視為重要。下一代AR/VR設備將提供定制的、易于訪問的和設計精良的體驗。然而，這些技術在廣泛應用之前還需要更多的努力，這在本書的多章內容中已經在工業5.0的背景下進行了討論，因為未來的AR/VR設備將提供定制的、易于訪問的和設計精良的體驗。在這個新常態中，AR和VR正在獲得關注。AR/ VR將幫助人們接入元宇宙——互聯網的下一代。隨著硬件設備變得更加便宜，包括游戲、健身和社交在內的一些突破性的使用案例已經看到了早期市場的接受。這本書以對讀者友好的方式寫成，包含了大量經過深入研究的重要內容，使得對主題的理解變得簡單。本書為讀者提供了資源，使他們能夠進行更深入的研究。案例研究將提供一種經過驗證的方法來解決該研究領域中的常見問題。

這本書揭示了AR/VR的新穎和創新特性，以及它如何在各個領域中推動可持續性，以提高微觀和宏觀層面的經濟效率，并提供了關于AI影響效能以產生更好產出的相關方面的深入理解。它是研究者、學者、政策制定者、商業專業人員、公司和學生的理想資源。許多增強行業技能以及決策制定的AR/VR的實踐方面正在獲得動力。這本書是向前的堅實一步，將對公司人員、商業專業人員、社會學家、政治科學家、公共行政、大眾傳媒和通信、信息系統、發展研究以及商業研究的人員大有裨益。本書中討論的模型將在全球范圍內具有巨大的復制和實踐潛力，這個領域是全球最重要的增長領域之一。另一方面，本書將為在利益相關者和他們策略領域工作的實踐者提供優秀的參考資源。其次，這本書的布局采用讀者友好的格式，其中重要的經過適當分析的信息被突出，從而便于理解內容。本書為讀者提供資源，從而為進一步詳細研究提供了機會。案例研究將提供一種經過試驗和驗證的方法來解決研究領域的典型問題。各章節的關鍵概念和總結內容將使讀者能夠一目了然地吸收內容。它討論了以下列出的章節：

這本開放獲取的書籍旨在教育數據空間設計師理解創建成功數據空間所需的要求。它探索了數據空間的前沿理論、技術、方法論和最佳實踐，這些數據空間既適用于工業數據，也適用于個人數據，為讀者提供了理解數據空間設計、部署和未來發展方向的基礎。 這本書捕捉了創建數據空間的早期經驗和教訓。它將這些貢獻分為設計、部署和未來方向三個部分。 第一部分探索了數據空間的設計空間。各個章節詳細描述了數據空間的組織設計，包括數據平臺、數據治理聯合學習、個人數據共享、數據市場以及數據空間的混合人工智能。 第二部分描述了在實際部署中使用數據空間的情況。各章節由行業專家共同撰寫，包括了工業4.0、食品安全、金融科技、醫療保健和能源等領域的數據空間案例研究。 第三部分詳細介紹了數據空間的未來方向，包括歐洲共同數據空間的挑戰和機會，以及實現可信數據共享的隱私保護技術。 這本書主要對兩類讀者有興趣：一類是對數據管理和數據共享有興趣的研究人員；另一類是從事數據驅動系統的實踐者和行業專家，他們所在的生態系統中數據的共享和交換至關重要。

//link.springer.com/book/10.1007/978-3-030-98636-0

 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。

過去的十年見證了人工智能和機器學習(AI/ML)技術的廣泛采用。

然而，由于缺乏對其廣泛實施的監督，導致了有害的結果，而這些結果本可以通過適當的監督避免。在我們認識到AI/ML的真正好處之前，從業者必須了解如何減輕其風險。本書描述了負責任的人工智能，這是一種基于風險管理、網絡安全、數據隱私和應用社會科學的最佳實踐，用于改進AI/ML技術、業務流程和文化能力的整體方法。這是一項雄心勃勃的事業，需要各種各樣的人才、經驗和視角。需要招募數據科學家和非技術監督人員，并授權他們審計和評估高影響力的AI/ML系統。作者Patrick Hall為新一代審計師和評估人員創建了本指南，他們希望讓AI系統更好地為組織、消費者和廣大公眾服務。

• 學習如何創建一個成功的、有影響力的負責任的人工智能實踐
• 獲取采用人工智能技術的現有標準、法律和評估指南
• 看看公司現有的角色是如何演變為包含負責任的人工智能的
• 研究實施負責任人工智能的商業最佳實踐和建議
• 在系統開發的所有階段學習負責任的人工智能的技術方法

如今，機器學習(ML)是人工智能(AI)中最具商業可行性的子學科。ML系統被用于在就業、保釋、假釋、貸款和世界各地的許多其他應用中做出高風險決策。在企業環境中，ML系統用于組織的所有部分——從面向消費者的產品到員工評估、后臺辦公自動化等等。事實上，過去十年帶來了ML技術的廣泛采用。但它也證明了ML會給運營商和消費者帶來風險。不幸的是，就像幾乎所有其他技術一樣，ML可能會失敗——無論是由于無意的誤用還是故意的濫用。截至目前，人工智能事件數據庫伙伴關系擁有超過1000份關于算法歧視、數據隱私侵犯、訓練數據安全漏洞和其他有害故障的公開報告。在組織和公眾能夠意識到這項令人興奮的技術的真正好處之前，必須減輕這些風險。直到今天，這仍然需要人們的行動——不僅僅是技術人員。解決復雜的ML技術帶來的各種風險需要不同的人才、經驗和觀點。這種整合了技術實踐、業務流程和文化能力的整體風險緩解方法，正被稱為負責任的人工智能。

讀完本書，讀者將了解負責任人工智能的文化能力、業務流程和技術實踐。本書分為三個部分，呼應負責任人工智能的每個主要方面。本書的每一部分都進一步分成幾章，討論特定的主題和案例。雖然本書仍在規劃和編寫中，但《面向高風險應用的機器學習》將以介紹這個主題開始，然后進入第1部分。下面是本書的初步提綱。

第1部分:人類的觸覺——負責任的機器學習的文化能力

第一部分針對的是組織文化在更廣泛的負責任人工智能實踐中的重要性。第一部分第一章的計劃涉及呼吁停止快速前進和破壞事物，重點是眾所周知的AI系統故障以及相關的詞匯和案例。第2章將分析消費者保護法、風險管理模型，以及其他指導方針、教訓和案例，這些對人工智能組織和系統中培養問責制很重要。第3章將探討團隊、組織結構和人工智能評估器的概念。第4章將討論人類與AI系統進行有意義交互的重要性，第5章將詳細介紹傳統組織約束之外的重要工作方式，如抗議、數據新聞和白帽黑客。

第2部分:為成功做準備——負責任的機器學習的組織過程關注點

第二部分將介紹負責任的人工智能過程。它將從第6章開始，探索組織策略和過程如何影響人工智能系統的公平性，以及令人吃驚的公平性缺失。第7章將概述人工智能系統的常見隱私和安全政策。第8章將考慮管理在美國部署人工智能的現有和未來法律和法規。第9章將強調AI系統的模型風險管理的重要性，但也指出了一些缺點。最后，第10章的藍圖是討論在未來負責任的人工智能采用的背景下，企業如何聽取過去對社會和環境責任的呼吁。

第三部分: 增強人類信任和理解的技術方法

第三部分的議程涵蓋了負責任人工智能的新興技術生態系統。第11章將介紹實驗設計的重要科學，以及當代數據科學家如何在很大程度上忽視了它。第12章將總結提高人工智能透明度的兩種主要技術:可解釋的機器學習模型和事后可解釋的人工智能(XAI)。第13章計劃深入探討機器學習模型的偏差測試和補救的世界，并應該解決傳統的和緊急的方法。第14章將介紹ML算法和AI系統的安全性，第15章將結束第3部分，廣泛討論AI系統的安全性和性能測試，有時也稱為模型調試。