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這本教科書介紹了Banach空間中優化問題的凸對偶性、積分理論，以及它們在靜態或動態設置中的隨機規劃問題的應用。對隨機規劃的主要算法進行了介紹和分析，并對理論方面進行了細致的論述。 讀者展示了如何這些工具可以應用到各種領域，包括近似理論，半定和二階錐規劃和線性決策規則。 本書推薦給那些愿意用嚴格的方法來研究對偶理論在不確定性優化中的應用中的數學的學生、工程師和研究人員。

凸優化工具箱本章在巴拿赫空間中，通過極大極小法和攝動法，給出優化問題的對偶理論。在一些穩定性(限定)假設下，證明了對偶問題具有一個非空有界解集。這就引出了次微分學，這似乎只是一個偏次微分法則。提供了應用的十進制卷積，以及衰退和透視函數。利用Shapley-Folkman定理，分析了一些非凸問題的松弛性。

半定規劃與半無限規劃本章討論正半定矩陣錐上的最優化問題，以及這類線性問題的對偶理論。我們將凸旋轉不變矩陣函數與譜的凸函數聯系起來;這使得我們可以計算對數勢壘函數的共軛和相關優化問題的對偶。給出了具有非凸二次型代價和約束的半定松弛問題。證明了二階錐優化是半定規劃的一個子類。第二部分研究有限支撐測度空間中的半無限規劃及其對偶問題，并應用于Chebyshev近似和一維多項式優化問題。 集成工具箱本章簡明地介紹了一般測度空間中的積分理論，包括關于積分極限的經典定理。它擴展了在巴拿赫空間中具有值的可測函數所需要的波奇納積分。然后，它展示了如何計算積分泛函的共軛和子微分，無論是在凸情況下，基于凸被積函數理論，或在Carathéodory被積函數的情況下。然后利用Shapley-Folkman定理分析了具有積分代價和約束函數的優化問題。

**風險度量 **將期望最小化幾乎無法控制遠低于期望值的回報的風險。因此，設計函數是很有用的，其最小化將允許人們在風險和期望值之間進行權衡。本章簡要介紹了相應的風險度量理論。在介紹了效用函數之后，引入了風險的貨幣度量，并與它們的接受集相聯系。然后討論了偏差和半偏差的情況，以及(條件)風險值。

抽樣和優化本章討論的不是最小化期望，而是最小化通過獲得獨立事件的樣本得到的樣本近似時會發生什么。該分析依賴于漸近定律理論(δ定理)及其在隨機規劃中的應用。我們將結果推廣到期望約束的情況。

動態隨機優化動態隨機優化問題具有以下信息約束:每個決策必須是相應時刻可用信息的函數。這可以表示為包含條件期望的線性約束。本章在充分觀察狀態的情況下發展了凸問題的相應理論。由此得到的最優系統涉及一個后向共態方程，控制變量是某個哈密頓函數的最小值點.

馬爾可夫決策過程

本章考慮一個受控馬爾可夫鏈過程的最小回報期望問題，無論是有限范圍的馬爾可夫鏈過程，還是有折扣的無限馬爾可夫鏈過程，包括退出時間和停止決策的情況。比較了值和策略(Howard)迭代。對于具有期望約束、局部觀察的問題，對于具有無折現代價的大視界問題的遍歷情況，給出了這些結果的推廣。 算法對于凸的動態隨機優化問題，Bellman函數是凸的，可以近似為仿射函數的有限上極值。從靜態和確定性問題開始，展示了這如何導致有效的隨機對偶動態規劃算法。本章第二部分討論了線性決策規則的一種很有前途的方法，它使我們可以得到隨機優化問題的值函數的上下界。

廣義凸性與運輸理論

本章首先介紹了用任意集上的一般耦合函數代替對偶積時凸性理論的推廣。優化問題的Fenchel共軛、循環單調性和對偶性的概念，對這種設置有一個自然的擴展，其中增廣拉格朗日方法有一個自然的解釋。度量空間上的凸函數，構造為連續函數的積分函數的Fenchel共軛，有時被證明等于其密度的函數的某個積分。這被用于在緊集上的最優運輸理論的表述，以及相關的懲罰問題。本章最后討論了多傳輸環境。

很久以前，我在讀博士期間寫了《全局優化算法-理論和應用》[203]，現在我想寫一本更實用的優化和元啟發式指南。目前，這本書處于開發和制作的早期階段，因此預計會有很多變化。本文試圖介紹優化以一種無障礙的方式為觀眾的本科生和研究生沒有背景的領域。它試圖提供關于優化算法在實踐中如何工作的直覺，解決問題時要尋找什么東西，以及如何從簡單、有效的“概念證明”方法獲得給定問題的有效解決方案。我們遵循“邊做邊學”的方法，通過嘗試解決一個實際的優化問題作為貫穿全書的示例主題。所有的算法在引入后都直接實現并應用于該問題。這讓我們可以根據實際結果討論他們的優勢和劣勢。我們學習如何比較不同算法的性能。我們嘗試逐步改進算法，從非常簡單的、效果不佳的方法轉向高效的元啟發式方法。

我們使用了用Python編寫的具體示例和算法實現。它們可以在2007年6月29日GNU通用公共許可證版本3下的庫thomasWeise/moptipy中免費獲得。每個源代碼列表在標題中都附有一個(src)鏈接，鏈接到存儲庫中文件的完整版本。清單通常是刪節的節選。這意味著我們將忽略很多對理解算法不必要的細節，比如類型提示、健全檢查，甚至是完整的方法。這些代碼將會以完整的代碼版本出現在GitHub存儲庫中。因此，這個完整的代碼版本可能與書中插圖的刪節代碼看起來不同。為了完全理解代碼示例，我們建議讀者熟悉Python、numpy和matplotlib。當然，如果您讀這本書只是為了學習算法，您可以忽略源代碼示例。 如今，算法對我們日常私生活和工作生活的影響越來越大。他們建議我們看有趣的電影或購買的產品。當我們開車時，它們幫助我們找到有效的路線，或者幫我們匹配附近下一輛可用的出租車。他們控制廣告活動，并提出產品定價政策[151]。他們通過在工程、時間表和調度、產品設計和物流規劃等多個領域提出良好的決策來支持我們。它們將是我們行業向智能制造和智能生產轉型的最重要元素，它們可以自動化各種任務，如圖1.1所示。

優化和運籌學為我們提供算法，為非常廣泛的問題提出良好的解決方案。這些解決方案實現了預定義的目標，同時最小化(至少)一項資源需求，包括成本、能源消耗、空間、時間需求等等。除了節省直接成本外，減少資源消耗對環境也有好處。因此，優化可以幫助我們在經濟和生態方面變得更高效。因此，我們可以列出三個明顯的原因，為什么優化將成為下個世紀的關鍵技術:

1. 生產自動化可以通過減少人工勞動來提高工作壽命，同時提高生產力和產品質量。然而，任何形式的智能生產或智能制造都需要自動化決策。因為這些決策應該是明智的，所以它們只能來自于一個以某種方式進行優化的過程。
2. 所有行業、所有服務部門以及城市和地區都面臨著全球和本地的競爭。那些能夠在提高產品、生產或服務質量和效率的同時減少資源消耗和成本的企業將具有優勢。實現這一目標的一個關鍵技術是通過優化進行更好的規劃。 3.我們的世界因資源的消耗和過多的污染而衰敗。優化可以“給我們更多而需要更少”。這通常會導致更環保的過程。 但是算法如何幫助我們找到各種不同領域的難題的解決方案呢?這些算法有多普遍?他們如何幫助我們做出正確的決定?它們如何幫助我們節約資源?在本書中，我們將試圖回答所有這些問題。我們將探索很多不同的優化算法。我們將研究它們的實際實現，并將它們應用到示例問題中，以了解它們的優缺點。

第一本關于流程挖掘的書，彌合了業務流程建模和業務智能之間的差距，并在快速增長的數據科學學科中定位流程挖掘。

這第二版包括超過150頁的新材料，例如關于數據質量，數據科學的關系，歸納挖掘技術和對齊的概念。

由最有影響力、被引用最多的計算機科學家之一和最知名的BPM研究員撰寫。

面向學術界和工業界的廣泛受眾的獨立和全面的概述，包括關于工具和現代IT基礎結構的利用的最新信息。

人們對數據科學的興趣正在迅速增長。許多人認為數據科學是未來的職業。就像計算機科學在20世紀70年代成為一門學科一樣，我們現在見證了數據科學研究中心和學士/碩士項目的快速創建。大數據和預測分析相關的炒作說明了這一點。數據(“大”或“小”)對個人和組織來說是必不可少的，它們的重要性只會增加。然而，僅僅關注數據存儲和數據分析是不夠的。數據科學家還需要將數據與操作流程聯系起來，并能夠提出正確的問題。這需要理解端到端流程。流程挖掘彌合了傳統的基于模型的流程分析(如模擬和其他業務流程管理技術)和以數據為中心的分析技術(如機器學習和數據挖掘)之間的差距。流程挖掘為各種應用領域的過程改進提供了一種新的手段。無所不在的事件數據與處理挖掘相結合，使組織能夠基于事實而不是虛構來診斷問題。

盡管傳統的業務流程管理(BPM)和業務智能(BI)技術受到了廣泛的關注，但它們并沒有達到學者、顧問和軟件供應商的期望。今天大力推廣的大多數大數據技術可能也會發生同樣的情況。目標應該是改進操作過程本身，而不是它們使用的工件(模型、數據和系統)。正如將在本書中演示的那樣，有一些新穎的方法將“數據科學付諸行動”，并基于它們生成的數據改進流程。

流程挖掘是一個新興的學科，提供了全面的工具集，以提供基于事實的見解，并支持過程改進。這個新的規程建立在過程模型驅動的方法和數據挖掘的基礎上。然而，過程挖掘不僅僅是現有方法的合并。例如，現有的數據挖掘技術過于以數據為中心，無法提供對組織中端到端流程的全面理解。BI工具專注于簡單的儀表板和報告，而不是明確的業務流程洞察。BPM套件嚴重依賴于專家對理想化的將來流程進行建模，而不幫助涉眾理解原有流程。

本書介紹了一系列流挖掘技術，幫助組織揭示他們的實際業務過程。流程挖掘不限于流程發現。通過將事件數據和過程模型緊密耦合，可以檢查一致性、檢測偏差、預測延遲、支持決策并建議過程重新設計。流程挖掘為靜態流程模型注入了活力，并將今天的海量數據放到流程上下文中。因此，與過程改進(例如，六西格瑪，TQM, CPI和CPM)和遵從性(SOX, Basel II等)相關的管理趨勢可以從過程挖掘中受益。如本書所述，過程挖掘出現于過去十年[156,160]。然而，它的起源可以追溯到大約半個世紀以前。例如，Anil Nerode在1958年提出了一種方法來合成有限狀態機[108]，Carl Adam Petri在1962年引入了第一種充分捕獲并發性的建模語言[111]，Mark Gold在1967年第一個系統地探索了可學習性的不同概念[61]。當數據挖掘在20世紀90年代開始蓬勃發展時，很少有人關注過程。此外，直到最近事件日志才變得普遍，從而支持端到端流程發現。自2003年第一次調查過程采礦以來[156]，取得了驚人的進展。過程挖掘技術已經成熟，并得到各種工具的支持。此外，雖然最初的主要焦點是過程發現，但過程挖掘的范圍已經顯著擴大。例如，一致性檢查、多視角過程挖掘和操作支持已經成為ProM(主要過程挖掘工具之一)的組成部分。

本書提供了流程挖掘的最先進技術的全面概述。本課程旨在為實踐者、學生和學者介紹本課題。一方面，這本書對不熟悉這個話題的人來說很容易理解。另一方面，這本書并沒有避免以一種嚴謹的方式解釋重要的概念。本書的目標是獨立的，同時涵蓋從過程發現到操作支持的整個過程挖掘。因此，它也可以作為日常處理BPM或BI的人員的參考手冊。

早期基于規則的人工智能表現出了有趣的決策能力，但缺乏感知能力，也不會學習。如今，擁有機器學習感知和深度強化學習能力的人工智能，可以對特定任務執行超人般的決策。這本書向您展示了如何將早期AI的實用性與深度學習能力和工業控制技術相結合，在現實世界中做出可靠的決策。

使用具體的例子，最小的理論，和一個經過驗證的架構框架，作者Kence Anderson展示了如何教自主AI明確的技能和策略。您將學習何時以及如何使用和結合各種AI架構設計模式，以及如何在不需要操縱神經網絡或機器學習算法的情況下設計高級AI。學生、流程操作員、數據科學家、機器學習算法專家以及擁有和管理工業流程的工程師可以使用本書中的方法論來設計自主AI。

這本書探討:

自動化、自主和人類決策的區別和局限性 自主AI在實時決策方面的獨特優勢，具有用例 如何從模塊化組件設計一個自主的AI并記錄你的設計

工業人工智能 (AI) 是人工智能在工業中的應用，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，幫助組織獲得顯著的利益，并使他們能夠改變向市場提供價值的方式。

? 本文檔為支持人工智能的工業物聯網系統的開發、培訓、文檔編制、通信、集成、部署和操作提供指導和幫助。它面向來自 IT 和運營技術 (OT)、來自多個學科的業務和技術的決策者，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。

該文檔圍繞 IIC 工業互聯網參考架構中的架構觀點構建，即業務、使用、功能和實施觀點。該文件討論了推動人工智能采用的商業和價值創造考慮因素。它還詳細闡述了人工智能的使用、工業用例以及與之相關的道德、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、功能和數據注意事項，并討論了各種實施注意事項，例如性能、可靠性、數據屬性和安全性?。

人工智能的采用將在行業中加速。鑒于計算能力的快速增長、可用于訓練的數據的更廣泛可用性以及算法的日益復雜，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 AI 本身的獨特特征以及與 IIoT 系統的安全性、可靠性和彈性相關的具體考慮因素。此外，人工智能技術的日益成熟將幫助人們認識到它的好處遠遠超過它的風險。 AI 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 AI 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技術和功能上的可能性，因此預期合理的事情將同樣發展。對技術的態度和對其使用的商業期望也將繼續發展。

未來，我們可以期待使用人工智能技術成為常態，而不是例外，考慮到這項技術的社會效益，“不使用人工智能”最終可能會成為不負責任的做法。

這本書通過探索計算機科學理論和機器學習雙方可以相互傳授的內容，將理論和機器學習聯系起來。它強調了對靈活、易于操作的模型的需求，這些模型更好地捕捉使機器學習變得容易的東西，而不是讓機器學習變得困難的東西。

理論計算機科學家將被介紹到機器學習的重要模型和該領域的主要問題。機器學習研究人員將以一種可訪問的格式介紹前沿研究，并熟悉現代算法工具包，包括矩法、張量分解和凸規劃松弛。

超越最壞情況分析的處理方法是建立對實踐中使用的方法的嚴格理解，并促進發現令人興奮的、解決長期存在的重要問題的新方法。

在這本書中，我們將涵蓋以下主題:

(a)非負矩陣分解

(b)主題建模

(c)張量分解

(d)稀疏恢復

(e)稀疏編碼

(f)學習混合模型

(g)矩陣補全

//www.cambridge.org/core/books/algorithmic-aspects-of-machine-learning/165FD1899783C6D7162235AE405685DB

//link.springer.com/book/10.1007/978-3-319-55444-0

這本引人入勝的和清晰的書面教科書/參考提供了一個必要的介紹，迅速興起的跨學科領域的數據科學。它側重于成為一名優秀的數據科學家的基本原則，以及建立收集、分析和解釋數據的系統所需的關鍵技能。

《數據科學設計手冊》是一個實用的見解來源，它突出了分析數據中真正重要的東西，并提供了對如何使用這些核心概念的直觀理解。這本書沒有強調任何特定的編程語言或數據分析工具套件，而是著重于重要設計原則的高層討論。

《數據科學概論》是一門易于閱讀的課程，理想情況下，它能滿足本科生和早期研究生的需求。它揭示了這門學科如何處于統計學、計算機科學和機器學習的交叉點，具有自己獨特的分量和特點。這些和相關領域的從業者會發現這本書非常適合自學。

本書的目的是幫助您編寫共享內存并行系統的程序。然而，你應該把這本書中的信息看作是一個基礎。21世紀的并行編程不再僅僅專注于科學、研究和重大挑戰項目。這都是好事，因為這意味著并行編程正在成為一門工程學科。因此，作為一門工程學科，本書研究了特定的并行編程任務，并描述了如何實現它們。在一些非常常見的情況下，這些任務可以被自動化。寫這本書的目的是希望通過介紹成功的并行編程項目背后的工程原則，將新一代的并行人員從緩慢而費力地重新發明舊工具的需要中解放出來，使他們能夠把精力和創造力集中在新的領域。然而，你從這本書中得到什么將取決于你投入了什么。希望讀這本書會有幫助，做快速測驗會更有幫助。然而，最好的結果來自于將這本書中所教的技術應用到實際問題中。和往常一樣，熟能生巧。但無論您如何實現它，我們真誠地希望并行編程至少能給您帶來它帶給我們的樂趣、興奮和挑戰!

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