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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。

數據驅動的發現正在徹底改變我們建模、預測和控制復雜系統的方式。現在有了Python和MATLAB?，這本教科書通過提供數據驅動方法、機器學習、應用優化和工程數學和數學物理的經典領域日益增長的交叉領域的廣泛概述，為下一代的科學發現培訓數學科學家和工程師。重點是將動態系統建模和控制與應用機器學習中的現代方法集成，本文包括因其相關性、簡便性和通用性而選擇的方法。主題范圍從入門到研究水平的材料，使工程和物理科學的高級本科生和剛開始的研究生可訪問。第二版的特點是關于強化學習和物理機器學習的新章節，重要的新章節貫穿，和章練習。在線補充材料-包括每個部分的講座視頻、家庭作業、數據和MATLAB?、Python、Julia和R中的代碼-可在databookuw.com上獲得。

在數據科學中提供第一篇文章，其中強調了科學發現的數據方法，面向先進的本科生，研究生和研究人員 * 強調了科學計算的許多最新進展，使數據驅動的方法能夠應用于各種各樣的復雜系統，例如湍流、大腦、氣候、流行病學、金融、機器人和自主 * 補充材料-包括每個部分的講座視頻，所有章節的家庭作業，數據，Python, MATLAB?，Julia和R的完整代碼，以及其他案例研究-可以在databookuw.com上找到 * 先決條件包括微積分、線性代數和基本的Python或MATLAB計算能力 * 適用于應用數據科學課程，包括:應用機器學習;初始科學計算;數據分析的計算方法;應用線性代數;控制理論;數據驅動動力系統;機器學習控制;降階建模

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

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這本書清楚地解釋了數字孿生技術的基本原理及其應用和各種工業現實例子。數字孿生基本上是指任何物體或產品以數字形式復制的模型。數字孿生有許多優點，因為它可以保持與正在復制的原始對象或產品的連接，并接收實時數據。因此，在產品或對象中可能遇到的障礙和問題在實際發生之前就可以知道，這有助于防止可能發生的錯誤和重大損失。數字孿生技術的各種功能使其成為一個強大的工具，可以有效地促進醫療保健、汽車和建筑行業等各個部門的發展。雖然這項技術已經進入各個部門，但還沒有得到必要的宣傳，以提高這些行業對其潛力的認識。因此，對數字孿生技術的更好理解是至關重要的，以促進增長，并將其應用于各個行業，從而迎來轉型。因此，這本書的設計是一個有用的資源，為那些想成為熟悉數字孿生技術。

數字孿生技術的各種功能使其成為一個強大的工具，可以有效地促進醫療保健、汽車和建筑行業等不同部門的發展。雖然這項技術已經進入了各個領域，但不幸的是，它還沒有得到必要的曝光，以提高人們對其在這些行業中的潛力的認識。因此，需要更好地理解數字孿生技術，促進其在不同行業的應用，以幫助其發展。如果在諸如醫療保健、汽車等工業部門適當地實施，它不僅會給這些部門帶來巨大的好處，而且會給它們帶來巨大的積極轉變。因此，這本書的設計是一個有用的資源，為那些想成為熟悉數字孿生技術。簡要地說，它解釋了數字孿生的基本原理，以及它的應用和各種其他方面。下面是對每一章所涵蓋的信息的簡要描述。

數字技術在20世紀下半葉取得了前所未有的進步，產生了一場正在改變科學的測量革命。在生命科學中，數據分析現在幾乎是每個研究項目的一部分。尤其是基因組學，正受到新的測量技術的推動，這些技術允許我們第一次觀察某些分子實體。這些觀察導致了類似于鑒別微生物的發現和顯微鏡發明所允許的其他突破。這些技術的典型例子是微陣列和下一代測序。這本書將涵蓋在數據驅動的生命科學研究中成功所需的幾個統計概念和數據分析技能。我們從與計算p值相關的相對基本概念，到與分析高通量數據相關的高級主題。//leanpub.com/dataanalysisforthelifesciences統計教科書的重點是數學，而這本書的重點是使用計算機進行數據分析。我們不是解釋數學和理論，然后展示例子，而是從陳述一個實際的與數據相關的挑戰開始。本書還包括為問題提供解決方案的計算機代碼，并幫助說明解決方案背后的概念。通過自己運行代碼，實時查看數據生成和分析，您將對概念、數學和理論有更好的直覺。這本書是使用R markdown語言創建的，我們將所有這些代碼都提供給讀者。這意味著讀者可以復制所有用來創作這本書的數據和分析

概率數值計算將機器學習和應用數學之間的聯系形式化。數值算法從可計算的量中逼近難以處理的量。他們通過被積函數的計算來估計積分，或者通過向量場的計算來估計微分方程所描述的動力系統的路徑。換句話說，他們從數據中推斷出潛在的數量。這本書表明，它是正式可能認為計算例程作為學習機，并使用貝葉斯推理的概念來構建更靈活，高效，或定制的算法的計算。文本迎合了碩士和博士學生，以及人工智能，計算機科學，統計和應用數學的研究生研究人員。提供了大量的背景材料以及大量的圖形、工作示例和練習(帶解決方案)。

我們的主要目標是研究不確定性在數值計算中的應用和作用，并利用這種不確定性來做出關于計算的最優決策。

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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.