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在快速演變的商業和技術領域，為了保持領先地位，我們需要復雜的決策工具。《復雜決策的進步：使用機器學習和面向服務計算的工具》是一本前沿的技術指南，探討了最新的決策技術進展。本書全面概述了機器學習算法，并探討了它們在面向服務框架中的復雜決策系統中的應用。 作者們也深入探討了面向服務的計算以及如何使用它來構建支持決策的復雜系統。本書中討論了許多真實世界的例子，為如何應用所討論的技術在各種領域提供了實際的見解，包括分布式計算、云計算、物聯網和其他在線平臺。

對于研究者、學生、數據科學家和技術實踐者，這本書深入探討了機器學習算法及其在面向服務計算中的應用的最新發展。本書探討了各種話題，包括模糊決策、ELICIT、OWA聚合、有向無環圖、RNN、LSTM、GRU、二型模糊決策、證據推理算法和健壯優化算法。對于任何對機器學習與服務計算在復雜決策系統中的交叉點感興趣的人來說，這本書都是必不可少的。

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。

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

這本書的目的是考慮到醫院在使用人工智能支持的檢測程序準確診斷各種疾病方面的最新進展。本文研究了最近在醫學成像處理領域工作的著名研究人員和臨床醫生支持的疾病檢測技術。在本書中，將介紹各種人工智能方法的集成，如軟計算、機器學習、深度學習和其他相關工作。結合利用AI的真實臨床圖像。本書還包括關于機器學習、卷積神經網絡、分割和深度學習輔助的二分類和多分類的幾章。 //iopscience.iop.org/book/edit/978-0-7503-4012-0

關鍵特性：

實現機器學習輔助的疾病檢測 * 實現基于CNN(卷積神經網絡)的醫學圖像分割和評估 * 實現基于深度學習的醫療數據評估 * 混合機器學習和深度學習特征，以提高檢測精度

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。

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。

這本書的目的是介紹在機器人控制中使用的大腦和認知智能領域的最先進的技術，特別是研究大腦如何學習和控制復雜的運動技能，以及如何在機器人中復制這些。這將是第一本書，系統地和徹底地處理上述主題。文中描述了過去幾十年取得的進展。包括人機交互、神經機器人學、機器人控制中的生物力學、機器人視覺、力控制以及類人機器人的控制和協調等有趣的主題。

本書共5章。第一章提出了一種針對具有不可預測障礙的環境中具有完全未知動力學的線性系統的實時運動學規劃技術。該方法包括:(i)基于抽樣的路徑規劃和快速重新規劃算法;和(ii)連續時間q學習，用于實時求解有限視界最優控制問題。第二章提出了一種用于精確粒子植入的半自動粒子遞送和跟蹤方案，以使局限性前列腺癌的適形治療更加有效。本文提出了一種方法，可以在針頭退出后跟蹤植入種子的位置，使外科醫生能夠在線監測植入質量。第三章提出團隊認知評估:從概念到實踐。它談到了團隊和團隊組成、團隊認知和團隊認知評估的概念，本章中提供的證據也來自于醫療保健，結果可以應用到其他嚴重依賴團隊工作的行業。隨著新的跟蹤技術將用于研究團隊協作，預計將產生更多的行為證據，以客觀的方法評估團隊績效和認知。在第四章中，我們發現人們的決策是基于有限理性的:由于我們無法計算出所有可能情況的最優解，我們將情況分成組，并提出一個適合每個組的解決方案。這里最優的是分組。因此，為機器人實現類似的算法是可取的。為了幫助使用這樣的算法，我們提供了一些技術來幫助優化地將情況劃分為組。第5章介紹了神經-計算機接口、具身培養網絡、控制生物、生物工程迷你大腦雜交體、最小認知研究的應用以及倫理和法律考慮。最后，編者要感謝所有為本書做出貢獻的朋友和同事。