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數學建模：模型、分析與應用，第二版介紹了離散和連續系統的模型。本書旨在為想要學習數學建模的新手提供指導，尤其是學習此科目的初學者。從模型公式化的逐步指導開始，本書為讀者提供了用差分方程（離散模型）、常微分方程、偏微分方程、延遲和隨機微分方程（連續模型）進行建模的知識。本書為數學建模提供了跨學科和綜合的概述，使其成為廣大讀者的完整教材。

本書的一個獨特之處是它對數學建模不同示例的廣泛覆蓋，包括人口模型、經濟模型、軍備競賽模型、戰斗模型、學習模型、酒精動態模型、碳定年法、藥物分布模型、機械振蕩模型、流行病模型、腫瘤模型、交通流模型、犯罪流模型、空間模型、足球隊表現模型、呼吸模型、兩個神經元系統模型、僵尸模型和戀愛事務模型。平衡點、穩定性、相平面分析、分叉、極限周期、倍周期和混沌等常見主題貫穿多個章節，其在模型背景下的解釋已得到突出。在第三章中，還討論了使用實際數據估算系統參數以進行模型驗證的部分。 特點：

• 覆蓋離散、連續、空間、延遲和隨機模型。
• 超過250張插圖，300個示例和練習題，帶有完整解答。
• 整合了MATHEMATICA?和MATLAB?，每一章都包含用于顯示數值結果的Mathematica和Matlab代碼（可在CRC網站上獲得）。
• 為項目設置了單獨的章節。幾個練習問題也可以用作項目。
• 展示了離散和連續場景的實際生活示例。
• 本書非常適合本科生和研究生的入門課程、工程師、應用數學家以及在自然和應用科學各個領域工作的研究人員。

這本書的作者主張，我們所認為的計算機智能具有算法根源，他以一個整體視角來呈現這一觀點，通過工程化的算法解決方案來展示實例并解釋理論計算機科學和機器學習的方法。

書的第一部分介紹了基礎知識。作者從一個解決組合問題的動手編程入門開始，重點在遞歸解決方案。書的第一部分的其它章節解釋了最短路徑、排序、深度學習和蒙特卡羅搜索。

計算工具的一個關鍵功能是高效處理大數據，第二部分的章節檢查了如找出團、顏色、獨立集、頂點覆蓋和擊中集等傳統圖問題，其后的章節涵蓋了多媒體、網絡、圖像和導航數據。

第三部分詳述了熱門的研究領域，如機器學習、問題解決、行動規劃、通用游戲玩家、多智能體系統，以及推薦和配置。 最后，在第四部分，作者使用了模型檢查、計算生物學、物流、增材制造、機器人運動規劃和工業生產等應用領域，來解釋這些技術在現代環境中可能如何被利用。

這本書配備了全面的索引和參考資料，對人工智能和計算智能領域的研究者、實踐者和學生都將具有價值。

**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

本書探索了如何在各種應用中使用生成式對抗網絡，并強調了它們相對于傳統生成式模型的重大進步。本書的主要目標是專注于深度學習和生成式對抗網絡的前沿研究，包括創建用于處理文本、圖像和音頻的新工具和方法。生成對抗網絡(GAN)是一類機器學習框架，是深度學習應用中的下一個新興網絡。生成對抗網絡(Generative adversarial networks, GANs)能夠根據應用需求生成樣本數據，具有構建改進模型的可行性。GAN在科學技術領域有各種應用，包括計算機視覺、安防、多媒體和廣告、圖像生成、圖像翻譯、文本到圖像合成、視頻合成、生成高分辨率圖像、藥物發現等。 特點: 介紹如何將GAN用于圖像和視頻的全面指南 ?包括使用生成對抗網絡進行水下圖像增強的案例研究，使用GAN進行入侵檢測 ?強調包括使用深度學習方法的游戲效果 ?研究GAN的重大技術進步及其實際應用 ?討論GAN的挑戰和最佳解決方案 本書針對更廣泛的受眾，如初級和高級工程、本科生和研究生、研究人員，以及對GAN和深度學習的趨勢發展和機會感興趣的任何人，解決了科學方面的問題。 書中的材料可以作為參考圖書館，認證機構，政府機構，特別是學術高等教育機構打算推出或改革他們的工程課程。

//www.routledge.com/Generative-Adversarial-Networks-and-Deep-Learning-Theory-and-Applications/Raut-Pathak-Sakhare-Patil/p/book/9781032068107

本書為表示提供了簡明而全面的指南，這是機器學習(ML)的核心。最先進的實際應用涉及許多高維數據分析的挑戰。不幸的是，許多流行的機器學習算法在面對龐大的基礎數據時，在理論和實踐中都無法執行。本書恰當地介紹了這個問題的解決方案。 此外，這本書涵蓋了廣泛的表示技術，對學者和ML從業者都很重要，如局部敏感哈希(LSH)，距離度量和分數范數，主成分(PCs)，隨機投影和自動編碼器。書中提供了幾個實驗結果來證明所討論技術的有效性。 本書討論了機器學習(ML)中最重要的表示問題。在使用機器從數據中學習類/聚類抽象時，以適合有效和高效機器學習的形式表示數據是很重要的。在本書中，我們建議涵蓋各種在理論和實踐中都很重要的表示技術。在當前興趣的實際應用中，數據通常是高維的。這些應用包括圖像分類、信息檢索、人工智能中的問題解決、生物和化學結構分析以及社會網絡分析。這種高維數據分析的一個主要問題是，大多數流行的工具，如k近鄰分類器、決策樹分類器，以及一些依賴于模式間距離計算的聚類算法都不能很好地工作。因此，在低維空間中表示數據是不可避免的。 常用的降維技術有以下幾種：

1. 特征選擇方案:在這里，給定的特征集的一個適當子集被識別并用于學習。
2. 特征提取方案:在學習中使用給定特征的線性或非線性組合。 一些流行的線性特征提取器基于主成分、隨機投影和非負矩陣分解。我們在本書中涵蓋了所有這些技術。關于用主成分子集表示數據，文獻中存在一些誤解。一般認為，前幾個主成分是對數據進行分類的正確選擇。我們在書中論證并實際地表明，這種做法可能是不正確的。

《人工智能與工業4.0》探討了區塊鏈技術和人工智能(AI)的最新進展，以及它們對實現工業4.0目標的關鍵影響。這本書探討了人工智能在工業中的應用，包括物聯網(IoT)和工業物聯網(IIoT)技術。本章探討了人工智能(機器學習、智慧城市、醫療保健、社會5.0等)在工業4.0時代的眾多潛在應用。這本書是研究人員和研究生在計算機科學研究和發展人工智能和工業物聯網有用的資源。

介紹了物聯網領域廣泛的機器學習、計算機視覺和數字雙胞胎應用， 探討了深度學習和認知計算工具如何能夠處理大量數據集，精確和全面的風險預測，并提供建議的行動。

這本書集中在使用企業框架和技術的人工智能的應用方面。本書在本質上是應用的，將使讀者具備交付企業ML技術所需的技能和理解。它將對人工智能和數據科學等學科的本科生和研究生，以及從事數據分析和機器學習任務的工業從業者有價值。這本書涵蓋了該領域的所有關鍵概念方面，并為所有感興趣的方面提供了一個基礎來開發他們自己的人工智能應用程序。

//link.springer.com/book/10.1007/978-3-031-04420-5

我們現在開始看到人工智能(AI)在各行各業的廣泛使用。從家庭中的Alexa到未來無人駕駛汽車的承諾。人工智能的許多方面已經從純理論領域過渡到應用領域。因此，不像傳統的大學課程，這本書提供了一個介紹性的指南，那些希望pick up AI，并應用它解決現實世界的問題。我們從未見過圍繞人工智能應用的這么多框架。隨著谷歌、微軟(Microsoft)、IBM、Facebook和英偉達(NVidia)等許多大型組織提供了廣泛的人工智能技術，隨著我們繼續看到人工智能的發展，爭奪市場份額的競賽正在展開。這意味著大大小小的企業都在越來越多地尋求使用這些技術來開始開發解決方案，以解決他們自己獨特的問題。這本書是及時的，因為它的根本目標是彌合組織提供的良好支持框架與任何有學習應用AI愿望的人之間的差距。

本書將為您提供必要的工具，以快速跟蹤端到端人工智能解決方案的發展。這將幫助你構建AI系統來解決古老的問題，甚至生成具有重大和深遠影響的新產品。對于任何正在考慮從事人工智能職業的人來說，現在是最好的開始時機。這本書將向你展示如何使用Scikit-Learn等框架開發傳統AI應用程序，并向你介紹使用谷歌、TensorFlow Serving和Docker的TensorFlow框架進行深度學習(DL)。傳統的機器學習框架將使用RAPIDS進行擴展，以展示如何加速機器學習管道以加快模型部署。這本書將介紹DL算法的深入概念，如卷積神經網絡(CNNs)，長期短期記憶(LSTM)網絡，自動編碼器(AE)和生成對抗神經網絡(GANs)。完成這本書，你將有必要的知識，自信地開始在應用人工智能的職業生涯。

《數據科學與機器學習概論》的創建目標是為尋求了解數據科學的初學者、數據愛好者和經驗豐富的數據專業人士提供從頭到尾對使用開源編程進行數據科學應用開發的深刻理解。這本書分為四個部分: 第一部分包含對這本書的介紹，第二部分涵蓋了數據科學、軟件開發和基于開源嵌入式硬件的領域; 第三部分包括算法，是數據科學應用的決策引擎; 最后一節匯集了前三節中共享的概念，并提供了幾個數據科學應用程序示例。

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1. Introductory Chapter: Clustering with Nature-Inspired Optimization Algorithms 在本章中，讀者將學習如何為聚類問題應用優化算法。

By Pakize Erdogmus and Fatih Kayaalp

2. Best Practices in Accelerating the Data Science Process in Python

By Deanne Larson

數據科學和大數據項目的數量正在增長，當前的軟件開發方法受到了挑戰，以支持和促進這些項目的成功和頻率。關于如何使用數據科學算法以及大數據的好處已經有了很多研究，但是關于可以利用哪些最佳實踐來加速和有效地交付數據科學和大數據項目的研究卻很少。大數據的數量、種類、速度和準確性等特點使這些項目復雜化。數據科學家可利用的開源技術的激增也會使情況變得復雜。隨著數據科學和大數據項目的增加，組織正在努力成功交付。本文討論了數據科學和大數據項目過程，過程中的差距，最佳實踐，以及這些最佳實踐如何在Python中應用，Python是一種常見的數據科學開源編程語言。

3. Software Design for Success By Laura M. Castro

正如人們所期望的那樣，技術書籍的大部分時間都集中在技術方面。然而，這造成了一種錯覺，即技術在某種程度上是沒有偏見的，總是中性的，因此適合每個人。后來，當產品已經存在時，現實會證明我們不是這樣的。包含和表示在設計和建模階段是至關重要的。在本章中，我們將從架構的角度分析，哪些非功能性需求是最敏感的，以及如何開始討論它們以最大限度地提高我們的軟件產品成功的可能性。

4. Embedded Systems Based on Open Source Platforms By Zlatko Bundalo and Dusanka Bundalo

5. The K-Means Algorithm Evolution By Joaquín Pérez-Ortega, Nelva Nely Almanza-Ortega, Andrea Vega-Villalobos, Rodolfo Pazos-Rangel, Crispín Zavala-Díaz and Alicia Martínez-Rebollar

6. “Set of Strings” Framework for Big Data Modeling By Igor Sheremet

7. Investigation of Fuzzy Inductive Modeling Method in Forecasting Problems By Yu. Zaychenko and Helen Zaychenko

8. Segmenting Images Using Hybridization of K-Means and Fuzzy C-Means Algorithms By Raja Kishor Duggirala

9. The Software to the Soft Target Assessment By Lucia Mrazkova Duricova, Martin Hromada and Jan Mrazek

10. The Methodological Standard to the Assessment of the Traffic Simulation in Real Time By Jan Mrazek, Martin Hromada and Lucia Duricova Mrazkova

11. Augmented Post Systems: Syntax, Semantics, and Applications By Igor Sheremet

12. Serialization in Object-Oriented Programming Languages By Konrad Grochowski, Micha? Breiter and Robert Nowak

本章描述了將對象狀態轉換為一種格式的過程，這種格式可以在當前使用的面向對象編程語言中傳輸或存儲。這個過程稱為序列化(封送處理);相反的稱為反序列化(反編組)進程。它是一種低級技術，應該考慮一些技術問題，如內存表示的大小、數字表示、對象引用、遞歸對象連接等。在本章中，我們將討論這些問題并給出解決辦法。我們還簡要回顧了當前使用的工具，并指出滿足所有需求是不可能的。最后，我們提供了一個新的支持向前兼容性的c++庫。