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本書對深度學習模型可解釋性的最新研究工具進行了全面的策劃、闡述和說明性討論，重點是神經網絡架構。此外，還包括計算機視覺、光學和機器學習相關主題的應用導向型文章中的若干案例研究。

這本書可以作為深度學習中涵蓋最新主題的可解釋性的專題論文，也可以作為研究生的教科書。負責研究、開發和應用的科學家從它的系統闡述中受益。

本書的動機是深度學習架構的黑箱性質與其編碼的知識模型的人類可解釋性之間的巨大差距。人工智能模型的準確性和可理解性對于人工智能和人類智能的共存和協作變得越來越重要。在某些危及生命的應用中，可解釋性對于根本原因分析和人類決策至關重要。本書側重于對深度學習模型可解釋性的最新研究工具進行全面的策劃、闡述和說明性討論，重點是神經網絡架構。其中很大一部分工作補充了現有的深度學習和神經網絡教科書，并以過去十年的工作為基礎，其中重點是網絡中編碼的知識的可視化和可解釋性。這些工作來自計算機視覺、模式識別和深度學習領域的領先會議和期刊。此外，還包括來自不同領域的面向應用文章的幾個案例研究，包括計算機視覺、光學和自然語言處理。在目前與深度學習、機器學習和神經網絡相關的研究生課程中，缺乏處理可解釋性主題的教學材料。這主要是因為機器學習社區之前的重點是精度，而可解釋性的問題是一個新興的話題。然而，隨著書籍[81]、[428]、課堂講稿[532]、新課程以及觀點[520]的出版，它作為越來越相關的主題正在獲得吸引力。然而，這些工作中對通用機器學習的關注意味著，深度學習中的可解釋性問題目前仍然沒有得到足夠的深度解決，深度學習現在在各種機器學習應用中廣泛使用。因此，這本教科書將是致力于這一主題的先驅教科書之一。這可能會導致設立關于這一主題的專門研究生課程，因為人們認為需要這類課程，但缺乏關于這一主題的有組織的材料是一個突出的障礙。

在第一章中，我們介紹了本書的背景和動機，幫助讀者設定對本書的期望并理解材料的范圍。我們還通過總結深度學習的演變提供了一個簡短的歷史。在此過程中，我們也闡明了這種演變如何導致知識抽象化的增加，從而形成了眾所周知的黑箱模型，它編碼了知識但并未解釋知識。我們自然地將這個討論引向可解釋性的問題，確定了其必要性以及所面臨的挑戰。我們也澄清了本書的重點是解決現有深度學習架構中的可解釋性，而將新的天然可解釋的深度學習架構的設計主題委托給最后一章的一個小節（并可能在未來的本書第二卷中）。

在第二章中，我們介紹了深度學習的各種現代主題，包括傳統的神經網絡架構、學習機制以及深度學習的挑戰。本章的目標是介紹背景概念并為后續章節的技術闡述做準備。特別地，我們將會覆蓋卷積神經網絡、自編碼器、對抗神經網絡、圖神經網絡和神經模糊網絡，因為在接下來的章節中將詳細探討這些范式的可解釋性機制。同樣，具體的學習機制將會被解釋，以便在后續章節中識別可解釋性的損失或機會。出于全面性的考慮，我們還將包含一節關于其他類型的深度學習方法，即使在其他章節中并未詳述它們的可解釋性。

在第三章中，我們開始全面處理可解釋性。具體來說，我們在深度學習方法的一般特性的背景下討論可解釋性的概念。我們從討論神經元和特征級別的抽象知識編碼開始，然后討論抽象編碼的可解釋性和可視化。從理解概念、優點和缺點的角度出發，我們討論了諸如激活圖、顯著性、注意力模型等常規技術。然后，我們分析了在優化或學習過程中知識如何傳播，作為深入了解如何解釋使用深度學習模型學習的知識的挑戰和機會。神經網絡通過連續的非線性激活提取特征，這使得知識表示變得困難，同時對噪聲和不完整數據區域敏感。我們使用一個案例研究討論了知識與性能的關系。最后，我們討論了深度編碼與淺層編碼的解釋，這兩者的性能存在競爭。因此，本章涵蓋了一系列普遍適用于任何深度學習架構的可解釋性主題。

第四章專門介紹針對特定單一架構的可解釋性方法。本章選擇的架構有卷積神經網絡、自編碼器網絡、對抗網絡和圖學習技術。我們包括了與這些架構相關的相對較新的主題，例如卷積神經網絡的新概念“卷積追蹤”，自編碼器網絡潛在空間中抽象特征的可解釋性，對抗網絡中判別模型的可解釋性，以及圖神經網絡的圖嵌入解釋性。我們為每種架構給出了至少一個案例研究，包括來自各種應用領域的案例。我們也簡要地參考了注意力網絡，這種網絡在設計中固有地包含了某種可解釋性。

第五章專門討論模糊深度學習。這種方法與以神經網絡為中心的深度學習略有不同，因為模糊邏輯和基于規則的推理是這類網絡設計的核心。對解釋的需求導致了對基于規則的系統的再度關注。這也是一個被獨立研究的主題，很少在深度學習和可解釋性的特定背景下研究。我們通過闡述模糊深度學習的主題和相關的.

面向國防和國家安全的物聯網 實踐案例指南說明了在安全和敵對環境中采用物聯網的挑戰和解決方案 國防與國家安全物聯網涵蓋物聯網安全、架構、機器人、傳感、政策、運營等主題，包括美國國防部首屈一指的物聯網研究項目“戰斗物聯網”的最新成果。本文還討論了將國防工業操作轉換為物聯網的挑戰，并總結了監管政府在自由社會中使用物聯網的政策建議。 作為現代參考，本書涵蓋了物聯網中的多種技術，包括基于內容路由的可生存戰術物聯網、移動自組織網絡和電子形成的波束。物聯網架構的例子包括使用KepServerEX進行邊緣連接，使用AWS IoT Core進行物聯網數據，使用Amazon S3進行物聯網數據。為了幫助讀者理解，文本使用案例研究說明了在國防應用中使用機器人設備的挑戰和解決方案，加上為國防工業基地使用物聯網的案例研究。 由國防和國家安全物聯網技術的領先研究人員和從業人員編寫，國防和國家安全物聯網還包括以下信息: 物聯網武器、后勤和系統驅動的戰爭變化 物聯網資源分配(監控現有資源并根據對抗行動對其重新分配) 戰場物聯網人工智能處理原理，包括機器學習和推理 戰術物聯網通信、網絡、服務器和架構中的漏洞，以及保護它們的策略 適應快速擴展的商業物聯網，為國防物聯網提供動力 對于國防相關公司的應用工程師以及管理人員、政策制定者和學者來說，國防和國家安全物聯網是一種獨一無二的資源，它提供了一個重要而敏感的話題的廣泛覆蓋，而這個話題往往由于機密或受限的分發而對公眾保密。 //www.wiley.com/en-us/IoT+for+Defense+and+National+Security-p-9781119892205

通過人工智能實現工業4.0的路線圖

本書介紹了關于人工智能應用于工業4.0的主要方面的全面和最新的技術解決方案。 工業4.0的愿景已經被討論了相當長的一段時間，現在的技術已經足夠成熟，可以將這一愿景變成一個偉大的現實。第四次工業革命，又稱工業4.0，涉及到將技術支持的更具深度和決定性的自動化注入制造過程和活動。幾種信息和通信技術正在集成和用于實現制造過程的加速和增強。本書探索和教育了區塊鏈技術、人工智能、制造業供應鏈、加密貨幣的最新進展，以及它們對實現工業4.0目標的關鍵影響。因此，本書為決策者實現這種轉換提供了一個概念框架和路線圖。

//www.wiley.com/en-ae/A+Roadmap+for+Enabling+Industry+4+0+by+Artificial+Intelligence-p-9781119905127

第一章是一個系統的文獻回顧，介紹工業4.0如何由于數字化和人工智能(AI)的多方面專長而取得顯著成功。 第二章首先概述了工業4.0的演進，工業4.0推動了制造業和其他相關行業的數字化轉型。接下來，本章闡述了云計算如何在經濟上支持大規模物聯網。 第三章討論了供應鏈在制造業中的重要性，尤其是在我們日常生活中最重要的行業之一的快速消費品行業。它為在這些行業的供應鏈中使用該技術提供了一個框架。 第四章提供了一個全面的框架，以加速有關工業4.0的供應鏈決策。 第五章簡要介紹物聯網和深度學習模型。隨后，詳細描述了面向工業應用的物聯網中深度學習方法的部署情況; 第六章試圖展示區塊鏈技術的一些功能，這些功能可以廣泛應用于各種環境。 第七章的目的是確定可以用于識別值的方法，根據數據集中的因素，并糾正缺失的數據值，這可以用于以后更好地分析數據。 第八章介紹了信息物理系統生態系統中人工智能技術的出現所導致的新穎隱私問題。然后討論了緩解這些問題的措施。 第九章回顧了大多數基于物聯網的環境應用，用于智能環境、農業以及空氣、土壤和水的智能環境監測。 第十章逐層概述了許多物聯網保護威脅或問題和對策。 第十一章回顧了工業4.0帶來的所有機遇和實施工業4.0所涉及的挑戰。 第十二章討論了工業4.0的制造技術及其各種機遇和挑戰。 第十三章描述了工業4.0的本質及其主要目標和基本特征。 第十四章提出了利用殘差數字系統提高可解釋人工智能多媒體加密標準的方法，以提高安全性。 第十五章和第十六章恰當地完成了本書的重點是“工業4.0中加密貨幣交易的市場趨勢”和區塊鏈及其在工業4.0中的應用。

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。

大數據、人工智能(AI)和機器學習(ML)的融合導致了創新藥物開發和醫療健康提供的范式轉變。為了充分利用這些技術進步，必須系統地利用來自不同來源的數據，并利用數字技術和先進的分析技術，以實現數據驅動的決策。數據科學正處于引領這種變革性變革的獨特機會時刻。數據科學、人工智能和藥物開發中的機器學習旨在成為單一的信息來源，涵蓋了藥物研發領域的變化、大數據、人工智能和藥物開發中的ML的新興應用，以及建立強大的數據科學組織以推動生物制藥數字化轉型的廣泛主題。

//www.routledge.com/Data-Science-AI-and-Machine-Learning-in-Drug-Development/Yang/p/book/9780367708078

• 全面回顧了大數據、人工智能和機器學習在整個藥物研發領域的應用所面臨的挑戰和機遇
• 討論在藥物審查和批準中利用大數據和高級分析的監管發展
• 為數據科學組織構建提供平衡的方法
• 為藥物開發生命周期中的一系列問題提供人工智能驅動的解決方案的現實例子
• 為每個問題提供足夠的背景，并提供解決方案的詳細描述，適合具有有限數據科學專業知識的從業者

近年來，生物制藥行業面臨著日益增長的生產力挑戰。雖然在生物醫學研究領域有很多創新，為發現、治療、預防嚴重疾病創造了大量機會，但在早期研究中被認為有希望的候選藥物在臨床開發后期失敗的比例很高。雖然整體研發支出飆升至不可持續的水平，但新藥批準數量卻大幅下降。由于專利到期，以及來自仿制藥和生物仿制藥生產商的競爭，許多依賴重磅藥品來實現收入增長的公司陷入困境。與此同時，醫療支出的增長導致支付方和政策制定者越來越多地要求證明醫療產品的價值，以證明支付的合理性。為了取得成功，制藥公司不僅需要提高藥物靶點發現和臨床試驗的效率，還需要利用真實數據(RWD)影響患者、處方者、支付者和監管決策，以確保更好的患者結果、加速審批和更大的市場準入。

來自不同來源的數據匯集，如基因組圖譜、隨機對照試驗(RCTs)、電子健康記錄(EHRs)、醫療索賠、產品和疾病登記、患者報告結果(PROs)、健康監測設備、人工智能(AI)和機器學習(ML)為制藥公司提供了大量機會，將藥物研發轉變為更高效和數據驅動的模型，并實現以患者為中心的新藥物開發范式。值得注意的是，在藥物發現方面，生物數據的數量、種類和可及性的增加挑戰了理解疾病基礎的傳統分析方法。如果利用得當，這些數據將提供有價值的見解，并將有助于加速藥物發現。其中的關鍵是利用數據科學、AI和ML的進展。AI驅動的方法，如ML和深度學習，在藥物發現方面取得了重大進展，包括生物活性預測、從頭分子設計、合成預測以及組學和成像數據分析。人工智能技術的持續進步將進一步使定制自動化解決方案成為可能，以解決與藥物發現相關的各種具體問題。這種應用不僅有可能縮短藥物開發時間，而且還會產生更安全、更有效的治療方法。

由于越來越嚴格的監管，越來越重視患者安全，以及同行公司之間日益激烈的競爭，臨床開發變得越來越昂貴和競爭激烈。結合RWD, AI和ML可以通過優化研究設計、簡化臨床操作、提高臨床數據質量來提高臨床試驗效率。人工智能和ML技術支持的分析可以用于選擇可能對新療法有反應的患者，或識別那些可能提前退出研究的患者。此外，在單臂研究中，可以使用RWD合成控制臂。此外，人工智能技術有潛力改善臨床試驗的規劃和執行，包括數據驅動設計，以減少臨床試驗方案修改，通過分析識別合格的患者，加快患者招募，選擇快速登記地點，以及基于風險的監測，以減輕數據質量問題。所有這些都可以縮短臨床試驗的持續時間，提高臨床試驗成功的可能性。

作為以患者為中心的藥物開發的關鍵驅動因素，數據科學、AI和ML在數據驅動的決策中發揮著關鍵作用，涉及藥物的相對利益及其在現實環境中的使用，幫助醫生/患者在護理點做出明智的決定，了解治療模式和依從性，獲得競爭對手的信息，并針對服務不足的患者群體。從產品生命周期管理的角度來看，從RWD收集到的有效見解帶來了付款人的價值主張、比較有效性、價格優化、供應鏈和庫存管理，并發現了潛在的新跡象。即使是失敗的藥物，數據科學、人工智能和ML方法的應用也可能導致藥物的重新利用，并幫助發現可能從藥物中受益的患者群體。藥品生產是一個復雜的過程，尤其是生物制品。它也很貴。提高生產效率是提高毛利率最有效的方法之一。現代采樣技術、新的傳感器技術和分析儀可以生成制造過程的復雜數據，需要特殊的分析技術來提取有用的信息內容。人工智能的價值在于，它能夠篩選復雜的數據，在制造過程失控之前預測質量問題，并實現人工過程的自動化。這通常會導致穩健的制造工藝設計、產品缺陷率的降低、質量控制的加強、產能的增加和流程的簡化。近年來，人工智能還在藥品制造的各個方面取得了重大進展，包括工藝設計、質量控制、減少浪費、供應鏈和庫存管理，以及生產線部件的故障預測。

本書旨在提供大數據、人工智能和ML在整個藥物研發領域的新興應用的單一信息來源，并建立一個強大的數據科學組織，推動藥物發現、開發和交付的新方法。本書的貢獻者是經驗豐富的藥學從業者，提供了廣泛的AI應用和數據科學組織構建的第一手經驗。本書共13章。每一章都以本章中闡述的具體主題的總結開始，然后討論挑戰、機遇和技術驅動的制藥創新。

近年來，機器學習(ML)、人工智能(AI)和其他數據驅動技術取得了重大進展，在生物醫學信息學、健康信息學、醫學AI、醫療物品AI (AIoMT)、醫療AI和智能家庭護理等許多領域都取得了令人振奮的進展，將醫療和健康數據分析帶入了一個新時代。這是一個神奇的時代，所有這些現代機器學習和數據分析技術的幾乎所有應用領域都平等地存在著機遇和挑戰。我們很幸運，因為我們現在已經使用不同的先進機器學習技術在醫療診斷和醫療健康服務方面取得了許多最先進的成果。例如，目前許多淺層和深度學習框架和AI技術已經成功地應用于醫療診斷和醫療健康服務。然而，在試圖解決復雜問題時，仍有許多挑戰需要克服，以獲得令人滿意的解決方案。例如，從可靠性、倫理、可解釋性等角度來看，數據驅動AI和黑盒深度神經網絡越來越受到關注。

我們已經看到機器學習、人工智能和其他數據分析(如數據建模、數據挖掘)技術在醫療診斷和醫療保健服務領域的應用越來越多，例如神經生理信號和神經成像處理、癌癥和疾病診斷、醫療健康(如電子健康記錄)和福祉數據分析、流行病診斷和預測，這只是其中的一部分。許多新的方法和算法被開發出來，旨在解決與我們日常生活密切相關或重大影響的現有問題或新興問題。現在是時候推動傳播應用AI和ML技術解決醫療診斷和保健服務領域問題的最新結果和發現了。本書旨在展示數據驅動和基于數據的ML和AI技術的最新進展，重點介紹了方法和算法的實現，包括信號處理和系統識別，數據挖掘，圖像處理和模式識別，以及深度神經網絡及其應用。

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.

學習使用技術進行數據科學并在實踐中利用物聯網(IoT)。這本書介紹了現代數據科學的核心概念。您將從可以在BBC micro:bit上進行的簡單應用程序開始，然后使用其他硬件進行更復雜的實驗。

在教育領域，數據科學是最令人興奮和增長最快的主題之一。理解數據是如何工作的，以及如何使用數據，是21世紀的一項關鍵生活技能。在一個由信息驅動的世界里，學生們必須配備他們需要的工具來理解這一切。例如，考慮一下數據科學是如何成為識別氣候變化危險的關鍵因素，并繼續幫助我們識別和應對它帶來的威脅。這本書探討了數據的威力，以及如何使用手邊的硬件來應用數據。

您將學習數據科學的核心概念，如何在現實世界中應用它們，以及如何利用物聯網的巨大潛力。到最后，你將能夠執行復雜而有意義的數據科學實驗——為什么不成為一名公民科學家，為對抗氣候變化做出真正的貢獻呢?

你將學習

• 使用帶有微處理器的傳感器來收集或“創建”數據
• 從微處理器中提取、制表和利用數據
• 將微處理器連接到物聯網平臺，共享并使用我們收集的數據
• 分析數據并將其轉化為信息