Artificial intelligence (AI) Books

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Book SynopsisThis book comprehensively covers the topic of recommender systems, which provide personalized recommendations of products or services to users based on their previous searches or purchases. Recommender system methods have been adapted to diverse applications including query log mining, social networking, news recommendations, and computational advertising. This book synthesizes both fundamental and advanced topics of a research area that has now reached maturity. The chapters of this book are organized into three categories: Algorithms and evaluation: These chapters discuss the fundamental algorithms in recommender systems, including collaborative filtering methods, content-based methods, knowledge-based methods, ensemble-based methods, and evaluation. Recommendations in specific domains and contexts: the context of a recommendation can be viewed as important side information that affects the recommendation goals. Different types of context such as temporal data, spatial data, social data, tagging data, and trustworthiness are explored. Advanced topics and applications: Various robustness aspects of recommender systems, such as shilling systems, attack models, and their defenses are discussed. In addition, recent topics, such as learning to rank, multi-armed bandits, group systems, multi-criteria systems, and active learning systems, are introduced together with applications. Although this book primarily serves as a textbook, it will also appeal to industrial practitioners and researchers due to its focus on applications and references. Numerous examples and exercises have been provided, and a solution manual is available for instructors.Trade Review“Charu Aggarwal, a well-known, reputable IBM researcher, has taken the time to distill the advances in the design of recommender systems since the advent of the web … . Extensive bibliographic notes at the end of each chapter and more than 700 references in the book bibliography make this monograph an excellent resource for both practitioners and researchers. … Without a doubt, this is an excellent addition to my bookshelf!” (Fernando Berzal, Computing Reviews, February, 2017)Table of ContentsAn Introduction to Recommender Systems.- Neighborhood-Based Collaborative Filtering.- Model-Based Collaborative Filtering.- Content-Based Recommender Systems.- Knowledge-Based Recommender Systems.- Ensemble-Based and Hybrid Recommender Systems.- Evaluating Recommender Systems.- Context-Sensitive Recommender Systems.- Time- and Location-Sensitive Recommender Systems.- Structural Recommendations in Networks.- Social and Trust-Centric Recommender Systems.- Attack-Resistant Recommender Systems.- Advanced Topics in Recommender Systems.

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Book SynopsisThe second edition of this handbook provides a state-of-the-art overview on the various aspects in the rapidly developing field of robotics. Reaching for the human frontier, robotics is vigorously engaged in the growing challenges of new emerging domains. Interacting, exploring, and working with humans, the new generation of robots will increasingly touch people and their lives. The credible prospect of practical robots among humans is the result of the scientific endeavour of a half a century of robotic developments that established robotics as a modern scientific discipline. The ongoing vibrant expansion and strong growth of the field during the last decade has fueled this second edition of the Springer Handbook of Robotics. The first edition of the handbook soon became a landmark in robotics publishing and won the American Association of Publishers PROSE Award for Excellence in Physical Sciences & Mathematics as well as the organization’s Award for Engineering & Technology. The second edition of the handbook, edited by two internationally renowned scientists with the support of an outstanding team of seven part editors and more than 200 authors, continues to be an authoritative reference for robotics researchers, newcomers to the field, and scholars from related disciplines. The contents have been restructured to achieve four main objectives: the enlargement of foundational topics for robotics, the enlightenment of design of various types of robotic systems, the extension of the treatment on robots moving in the environment, and the enrichment of advanced robotics applications. Further to an extensive update, fifteen new chapters have been introduced on emerging topics, and a new generation of authors have joined the handbook’s team. A novel addition to the second edition is a comprehensive collection of multimedia references to more than 700 videos, which bring valuable insight into the contents. The videos can be viewed directly augmented into the text with a smartphone or tablet using a unique and specially designed app. Springer Handbook of Robotics Multimedia Extension Portal: http://handbookofrobotics.org/Trade Review"This handbook describes a very large number of topics on robotics. ... Each chapter has a summary and references (books, papers, and videos). ... The book can be used by students of many disciplines (robotics, computer science, mechanical engineering, physics, civil engineering, sociology, management, and so on) and at many levels (undergraduate, graduate, and research)." (Maulik A. Dave, Computing Reviews, February, 2017)Table of ContentsIntroductionPart A ― Robotics FoundationsKinematics.- Dynamics.- Mechanisms and Actuation.- Sensing and Estimation.- Model Identification.- Motion Planning.- Motion Control.- Force Control.- Redundant Manipulators.- Robots with Flexible Elements.- Robotic Systems Architectures and Programming.- Behavior-Based Systems.- AI Reasoning Methods for Robotics.- Machine LearningPart B ― DesignDesign and Performance Evaluation.- Limbed Structures.- Parallel Mechanisms.- Robot Hands.- Snake-Like and Continuum Robots.- Soft Robots.- Modular Robots.- Biomimetic Robots.- Wheeled Robots.- Underwater Robots.- Flying Robots.- Micro/NanorobotsPart C ― Sensing and PerceptionForce and Tactile Sensing.- Inertial Sensing.- GPS and Odometry.- Sonar Sensing.- Range Sensing.- 3-D Vision.- Object Recognition.- Visual Servoing.- Multisensor Data FusionPart D ― Manipulation and InterfacesMotion for Manipulation Tasks.- Contact Modeling and Manipulation.- Grasping.- Cooperative Manipulation.- Mobility and Manipulation.- Haptics.- Active Manipulation for Perception.- Telerobotics.- Networked RobotsPart E ― Moving in the EnvironmentWorld Modeling.- Simultaneous Localization and Mapping.- Motion Planning and Obstacle Avoidance.- Modeling and Control of Legged Robots.- Modeling and Control of Wheeled Mobile Robots.- Modeling and Control of Robots on Rough Terrain.- Modeling and Control of Underwater Robots.- Modeling and Control of Aerial Robots.- Multiple Mobile Robot SystemsPart F ― Robots at WorkIndustrial Robotics.- Space Robotics.- Robotics in Agriculture and Forestry.- Robotics in Construction.- Robotics in Hazardous Applications.- Robotics in Mining.- Search and Rescue Robotics.- Robot Surveillance and Security.- Intelligent Vehicles.- Medical Robotics and Computer-Integrated Surgery.- Rehabilitation and Health Care Robotics.- Domestic Robotics.- Robotics Competitions and ChallengesPart G ― Robots and HumansHumanoids.- Human Motion Reconstruction.- Physical Human-Robot Interaction.- Human-Robot Augmentation.- Cognitive Human-Robot Interaction.- Social Robotics.- Socially Assistive Robotics.- Learning from Humans.- Biologically-Inspired Robotics.- Evolutionary Robotics.- Neurorobotics: From Vision to Action.- Perceptual Robotics.- Robotics for Education.- Roboethics: Social and Ethical ImplicationsAcknowledgements.- About the Authors.- Subject Index

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Book SynopsisIn this book the author argues that the basis of what we consider computer intelligence has algorithmic roots, and he presents this with a holistic view, showing examples and explaining approaches that encompass theoretical computer science and machine learning via engineered algorithmic solutions.Part I of the book introduces the basics. The author starts with a hands-on programming primer for solving combinatorial problems, with an emphasis on recursive solutions. The other chapters in the first part of the book explain shortest paths, sorting, deep learning, and Monte Carlo search. A key function of computational tools is processing Big Data efficiently, and the chapters in Part II of the book examine traditional graph problems such as finding cliques, colorings, independent sets, vertex covers, and hitting sets, and the subsequent chapters cover multimedia, network, image, and navigation data. The highly topical research areas detailed in Part III are machine learning, problem solving, action planning, general game playing, multiagent systems, and recommendation and configuration. Finally, in Part IV the author uses application areas such as model checking, computational biology, logistics, additive manufacturing, robot motion planning, and industrial production to explain how the techniques described may be exploited in modern settings.The book is supported with a comprehensive index and references, and it will be of value to researchers, practitioners, and students in the areas of artificial intelligence and computational intelligence.Table of ContentsPreface.- Towards a Characterization.- Part I, Basics.- 1. Programming Primer.- 2. Shortest Paths.- 3. Sorting.- 4. Deep Learning.- 5. Monte-Carlo Search.- Part II, Big Data.- 6. Graph data.- 7. Multimedia Data.- 8. Network Data.- 9. Image Data.- 10. Navigation Data.- Part III, Research Areas.- 11. Machine Learning.- 12. Problem Solving.- 13. Card Game Playing.- 14. Action Planning.- 15. General Game Playing.- 16. Multiagent Systems.- 17. Recommendation and Configuration Part IV, Applications.- 18. Adversarial Planning.- 19. Model Checking.- 20. Computational Biology.- 21. Logistics.- 22. Additive Manufacturing.- 23. Robot Motion Planning.- 24. Industrial Production.- 25. Further Application Areas. - Index and References

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Book SynopsisThis book constitutes the refereed proceedings of the 9th International Conference on Data-Driven Innovation, ICT Innovations 2017, held in Skopje, Macedonia, in September 2017. The 26 full papers presented were carefully reviewed and selected from 90 submissions. They cover the following topics: big data analytics, cloud computing, data mining, digital signal processing, e-health, embedded systems, emerging mobile technologies, multimedia, Internet of Things (IoT), machine learning, software engineering, security and cryptography, coding theory, wearable technologies, wireless communication, and sensor networks.Table of ContentsData-driven innovations, organized around topics such as increasing migration of socio-economic activities to the Internet.- The decline in the cost of data collection, storage and processing.- The generation and use of huge volumes of data.- Large datasets becoming a core asset in research and economy fostering new discoveries, new industries, new processes.

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Book SynopsisThis book is about innovation, big data, and data science seen from a business perspective. Big data is a buzzword nowadays, and there is a growing necessity within practitioners to understand better the phenomenon, starting from a clear stated definition. This book aims to be a starting reading for executives who want (and need) to keep the pace with the technological breakthrough introduced by new analytical techniques and piles of data. Common myths about big data will be explained, and a series of different strategic approaches will be provided. By browsing the book, it will be possible to learn how to implement a big data strategy and how to use a maturity framework to monitor the progress of the data science team, as well as how to move forward from one stage to the next. Crucial challenges related to big data will be discussed, where some of them are more general - such as ethics, privacy, and ownership – while others concern more specific business situations (e.g., initial public offering, growth strategies, etc.). The important matter of selecting the right skills and people for an effective team will be extensively explained, and practical ways to recognize them and understanding their personalities will be provided. Finally, few relevant technological future trends will be acknowledged (i.e., IoT, Artificial intelligence, blockchain, etc.), especially for their close relation with the increasing amount of data and our ability to analyse them faster and more effectively.Trade Review“The book presents a new viewpoint to approach the big data concept that tries to distance itself from previous approaches. It introduces a consistent framework to handle and apply data strategies. … The book would be interesting reading for big data analysts or company managers because it discloses some important facets of this new technological challenge, although some subjects are quite hastily explained.” (Svetlana Segarceanu, Computing Reviews, April, 2017)Table of ContentsIntroduction.- What Data Science Means to the Business.- Key Data Challenges to Strategic Business Decisions.- A Chimera Called Data Scientist: Why they don’t Exist (but they will in the Future).- Future Data Trends.- Where are we Going? The Path Toward an Artificial Intelligence.- Conclusions.

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Book SynopsisThis book provides a thorough overview of the ongoing evolution in the application of artificial intelligence (AI) within healthcare and radiology, enabling readers to gain a deeper insight into the technological background of AI and the impacts of new and emerging technologies on medical imaging. After an introduction on game changers in radiology, such as deep learning technology, the technological evolution of AI in computing science and medical image computing is described, with explanation of basic principles and the types and subtypes of AI. Subsequent sections address the use of imaging biomarkers, the development and validation of AI applications, and various aspects and issues relating to the growing role of big data in radiology. Diverse real-life clinical applications of AI are then outlined for different body parts, demonstrating their ability to add value to daily radiology practices. The concluding section focuses on the impact of AI on radiology and the implications for radiologists, for example with respect to training. Written by radiologists and IT professionals, the book will be of high value for radiologists, medical/clinical physicists, IT specialists, and imaging informatics professionals.Trade Review“The book seems practical and interesting for newcomers to the feld and also experts. This book covers a range of introductory to advanced issues of AI and can respond well to the concerns of researchers. The presented examples … prepare the ground for familiarity with the research process and future research trends in this feld. Based on the reviews, we can recommend this book to researchers as a desirable book as a gateway to enter this feld.” (Shahabedin Nabavi and Mohammad Mohammadi, Physical and Engineering Sciences in Medicine, Vol. 44, 2021)Table of ContentsPART I: INTRODUCTION 1 Introduction: Game changers in radiology PART II: TECHNIQUES 2 The role of medical imaging computing, informatics and machine learning in healthcare 2 History and evolution of A.I. in medical imaging 3 Deep Learning and Neural Networks in imaging: basic principles PART III DEVELOPMENT of AI APPLICATIONS 4 Imaging biomarkers 5 How to develop A.I. applications 6 Validation of A.I. applications PART IV: BIG DATA IN RADIOLOGY 7 The value of enterprise imaging 8 Data mining in radiology 9 Image biobanks 10 The quest for medical images and data 11 Clearance of medical images and data 12 Legal and ethical issues in AI PART V: CLINICAL USE OF A.I. IN RADIOLOGY 13 Pulmonary diseases 14 Cardiac diseases 15 Breast cancer 16 Neurological diseases PART VI: IMPACT of A.I. on RADIOLOGY 17 Applications of A.I. beyond image analysis 18 Value of structured reporting for A.I. 19 The role of A.I. for clinical trials 20 Market and economy of A.I.: evolution 21 The role of an A.I. ecosystem for radiology 22 Advantages and risks of A.I. for radiologists 23 Re-thinking radiology

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Book Synopsis This book presents two new decomposition methods to decompose a time series in intrinsic components of low and high frequencies. The methods are based on Singular Value Decomposition (SVD) of a Hankel matrix (HSVD). The proposed decomposition is used to improve the accuracy of linear and nonlinear auto-regressive models. Linear Auto-regressive models (AR, ARMA and ARIMA) and Auto-regressive Neural Networks (ANNs) have been found insufficient because of the highly complicated nature of some time series. Hybrid models are a recent solution to deal with non-stationary processes which combine pre-processing techniques with conventional forecasters, some pre-processing techniques broadly implemented are Singular Spectrum Analysis (SSA) and Stationary Wavelet Transform (SWT). Although the flexibility of SSA and SWT allows their usage in a wide range of forecast problems, there is a lack of standard methods to select their parameters. The proposed decomposition HSVD and Multilevel SVD are described in detail through time series coming from the transport and fishery sectors. Further, for comparison purposes, it is evaluated the forecast accuracy reached by SSA and SWT, both jointly with AR-based models and ANNs. Table of ContentsPreface 1. Time Series and Forecasting 1.1. Introduction 1.2. Time series 1.3. Linear Autoregressive Models 1.4. Artificial Neural Networks 1.5. Hybrid models 1.5.1. Singular Spectrum Analysis 1.5.2. Wavelet Transform 1.6. Forecasting Accuracy Measures 1.7. Empirical Applications 1.7.1. Traffic Accidents Forecasting based on AR, ANNs and Hybrid models. 1.7.2. Anchovy Stock Forecasting based on AR, ANNs and Hybrid models. 1.7.3. Sardine Stock Forecasting based on AR, ANNs and Hybrid models. 2. Decomposition methods based on Singular Value Decomposition of a Hankel matrix 2.1. Introduction 2.2. Eigenvalues and Eigenvectors 2.3. Theorem of Singular Values Decomposition 2.4. One-level Singular Value Decomposition of a Hankel matrix 2.4.1. Embedding 2.4.2. Decomposition 2.4.3. Unembedding 2.4.4. Window Length Selection 2.5. Multi-level Singular Value Decomposition of a Hankel matrix 2.5.1. Embedding 2.5.2. Decomposition 2.5.3. Unembedding 2.5.4. Singular Spectrum Rate 2.6. Empirical Applications 2.6.1. Extraction of Components from traffic accidents time series based on HSVD and MSVD 2.6.2. Extraction of Components from fishery time series based on HSVD and MSVD 3. Forecasting based on components 3.1. Introduction 3.2. One-step ahead forecasting 3.3. Multi-step ahead forecasting 3.3.1. Direct Strategy 3.3.2. MIMO Strategy 3.4. Empirical Applications 3.4.1. Forecasting of traffic accidents based on HSVD and MSVD 3.4.2. Forecasting of anchovy stock based on HSVD and MSVD 3.4.3. Forecasting of sardine stock based on HSVD and MSVD List of Figures List of Tables List of Acronyms List of Symbols References

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Book SynopsisTable of Contents1 Einführung.- 1.1 Motivation.- 1.2 Literaturüberblick.- 1.3 Ziele und Gliederung der Arbeit.- 2 Grundlagen.- 2.1 Die Denavit-Hartenberg Notation.- 2.2 Duale (3×3)-Matrizen und Quaternionen.- 2.3 Der Paul’sche Ansatz zur Lösung des IKP.- 2.4 Erkennung global degenerierter Roboter.- 2.5 Vereinfachung der Gelenktabelle.- 2.6 Spiegelung von Robotergeometrien.- 2.7 Festlegung der Systemeingabe.- 3 Roboter mit einer ebenen Gelenkgruppe.- 3.1 Ebene Gelenkgruppen in Heiß’schen Klassen.- 3.2 Herleitung der Ansatzgleichungen.- 3.3 Berechnung der Lösung im allgemeinen Fall.- 3.4 Sonderfälle quadratischer Lösbarkeit.- 3.5 Lösung der verbleibenden Gelenkvariablen.- 3.6 Ergebnisse.- 4 Konzepte.- 4.1 Systemschale und Systemkern.- 4.2 Funktionsweise des Systemkerns.- 4.3 Konzepte anderer Invertierungssysteme.- 5 Prototypgleichungen.- 5.1 Neu entwickelte Prototypgleichungen.- 5.2 Prototypen für ein Invertierungssystem.- 6 Implementierung.- 6.1 Auswahl von Prolog.- 6.2 Interne Repräsentation von Gleichungen.- 6.3 Gleichungsmerkmale.- 6.4 Suche nach lösbaren Gleichungen.- 6.5 Extraktion der Gleichungsparameter.- 6.6 Ein- und Ausgaben des Programms SKIP.- 7 Leistungsbetrachtung.- 7.1 Implementierungsstand der Testversion.- 7.2 Geometrien aus Heiß’schen Klassen.- 7.3 Orthogonale Geometrien aus Klasse 3 und 9.- 7.4 Drei sich schneidende Rotationsachsen.- 7.5 Spezialfälle aus den Klassen 2 und 5.- 7.6 Geometrien mit einer ebenen Gelenkgruppe.- 7.7 Exemplarische Betrachtung der Lösungsgüte.- 7.8 Zusammenfassende Bewertung.- 8 Anwendungen.- 8.1 Invertierung redundanter Roboter.- 8.2 Integration in ein Robotersimulationssystem.- 9 Zusammenfassung und Ausblick.- A Ergänzung der Grundlagen.- A.1 Invertierung einer SCARA-Geometrie.- A.2 Determinante und globale Degeneration.- A.3 Spiegelung einer Robotergeometrie.- B Gleichungsmaterial Kapitel 3.- B.1 Fall 1.- B.2 Fall 2.1.- B.3 Fall 2.2.- C Prototypgleichungen.- C.1 Aus der Literatur bekannte Prototypen.- C.2 Ableitung der Prototypen 15, 16 und 17.- D Protokolle.- D.1 Gleichungssatz für die Stanford-Geometrie.- D.2 6-achsige SCARA-Geometrie.- D.3 8-achsige redundante Geometrie.- E Protokolle zur Leistungsbewertung.- E.1 Geometrien aus Heiß’schen Klassen.- E.2 Lösungen über Prototyp 18.- E.3 Geometrien mit einer ebenen Gelenkgruppe.

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Book SynopsisThis book is written for those who are interested in a fonnalization of human reasoning, especially in order to build "intelligent" computer systems. Thus, it is mainly designed for the Artificial Intelligence community, both students and researchers, although it can be useful for people working in related fields like cognitive psychology. The major theme is not Artificial Intelligence applications, although these are discussed throughout in sketch fonn. Rather, the book places a heavy emphasis on the fonnal development of default logic, results and problems. Default logic provides a fonnalism for an important part of human reasoning. Default logic is specifically concerned with common sense reasoning, which has recently been recognized in the Artificial Intelligence literature to be of fundamental importance for knowledge representation. Previously, fonnalized reasoning systems failed in real world environments, though succeeding with an acceptable ratio in well-defined environments. This situation enabled empirical explorations and the design of systems without theoretical justification. In particular, they could not be compared since there was no basis to judge their respective merits. Default logic turned out to be very fruitful by proving the correctness of some of them. We hope that this book will initiate other successful developments in default logic.Table of Contents1. Default Reasoning.- 2. Formal Logic as a Knowledge Representation Scheme.- 3. First Order Logic.- 4. Nonmonotonic Extensions for First Order Logic.- 5. Presentation of Default Logic.- 6. Formal Development of Default Logic.- 7. Normal Defaults.- 8. Further Topics in Default Logic.- 9. Fragments of Default Logic.- 10. Problems with Default Logic.- 11. Default Logic Revisited.- 12. Circumscription.- 13. Other Logic Formalizations of Nonmonotonic Reasoning.- Appendix: Origin of the Theorems.- References.- Table of Symbols.

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Book SynopsisNothing new had been done in Logic since Aristotle! -KurtGodel .. (1906-1978) Fuzzyimplicationsareoneof themain operationsinfuzzy logic.Theygeneralize the classical implication, which takes values in {0,1}, to fuzzy logic, where the truth values belong to the unit interval [0,1]. In classical logic the implication canbede?nedindi?erentways.Threeofthesehavecometo assumegreatert- oreticalimportance,viz. the usual materialimplication from the Kleene algebra, the implication obtained as the residuum of the conjunction in Heyting algebra (also called pseudo-Boolean algebra) in the intuitionistic logic framework and the implication (also called as 'Sasaki arrow') in the setting of quantum logic. Interestingly, despite their di?ering de?nitions, their truth tables are identical in classical case. However, the natural generalizations of the above de?nitions in the fuzzy logic framework are not identical. This diversity is more a boon than a bane and has led to some intensive research on fuzzy implications for close to three decades. It will be our endeavor to cover the various works churned out in this period to su?cient depth and allowable breadth in this treatise. In the forewordto Klir andYuan's book[147],ProfessorLot?A. Zadehstates the following: "The problem is that the term 'fuzzy logic' has two di?erent meanings.Table of ContentsAn Introduction to Fuzzy Implications.- An Introduction to Fuzzy Implications.- I: Analytical Study of Fuzzy Implications.- Fuzzy Implications from Fuzzy Logic Operations.- Fuzzy Implications from Generator Functions.- Intersections between Families of Fuzzy Implications.- Fuzzy Implications from Uninorms.- II: Algebraic Study of Fuzzy Implications.- Algebraic Structures of Fuzzy Implications.- Fuzzy Implications and Some Functional Equations.- III: Applicational Study of Fuzzy Implications.- Fuzzy Implications in Approximate Reasoning.

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Book SynopsisThe Springer Handbook of Bio-/Neuro-Informatics is the first published book in one volume that explains together the basics and the state-of-the-art of two major science disciplines in their interaction and mutual relationship, namely: information sciences, bioinformatics and neuroinformatics. Bioinformatics is the area of science which is concerned with the information processes in biology and the development and applications of methods, tools and systems for storing and processing of biological information thus facilitating new knowledge discovery. Neuroinformatics is the area of science which is concerned with the information processes in biology and the development and applications of methods, tools and systems for storing and processing of biological information thus facilitating new knowledge discovery. The text contains 62 chapters organized in 12 parts, 6 of them covering topics from information science and bioinformatics, and 6 cover topics from information science and neuroinformatics. Each chapter consists of three main sections: introduction to the subject area, presentation of methods and advanced and future developments. The Springer Handbook of Bio-/Neuroinformatics can be used as both a textbook and as a reference for postgraduate study and advanced research in these areas. The target audience includes students, scientists, and practitioners from the areas of information, biological and neurosciences.With Forewords by Shun-ichi Amari of the Brain Science Institute, RIKEN, Saitama and Karlheinz Meier of the University of Heidelberg, Kirchhoff-Institute of Physics and Co-Director of the Human Brain Project.Trade ReviewFrom the book reviews:“This handbook is structured in 12 parts, covering a wide variety of notions associated with bio- and neuroinformatics … . The handbook is a valuable and timely resource, which can be used by undergraduates, postgraduates and established researchers. By presenting together a variety of (linked) approaches, it provides a fantastic source for bioinformaticians and neuroinformaticians alike.” (Irina Ioana Mohorianu, zbMATH, Vol. 1304, 2015)“This is the very best of the encyclopedias and comprehensive book’s about both Medical, Molecular, Genetic, and Neural Informatics currently available. … this is a good textbook for graduate students as a Primer on Neurophysiology and Molecular Medicine. Professionals in these areas will find this book very useful in their daily work … . book is very well referenced at the end of each chapter discussion. … I am pleased to recommend this book to new researchers in the field.” (Joseph J. Grenier, Amazon.com, November, 2014)Table of ContentsChap. 1 Understanding Nature - Symbiosis of Information Science, Bioinformatics and NeuroinformaticsPart A Understanding Information Processes in Biological Systems (Ed. Heike Sichtig)Chap. 2 Information Processing at the Cellular Level.- Chap. 3 Integrated Approaches for Understadning the Cell.- Chap. 4 Information Processing at the Genomics Level.- Chap. 5 Understanding Information Processes at the Proteomics Level.- Chap. 6 Pattern Formation and Animal Morphogenesis.- Chap. 7 Understanding Evolving Bacteria ColoniesPart B Molecular Biology, Genome and Proteome Informatics (Ed.: Chris Brown)Chap. 8 Exploring Interactions and Structural Organization of Genomes.- Chap. 9 Detecting microRNA Signatures Using Gene Expression Analysis.- Chap. 10 Bioinformatics Methods to Discover Cis-Regulatory Elements.- Chap. 11 Protein Modeling and Structural PredictionPart C Machine-Learning Methods (Eds: Irwin King, Kaizhu Huang, Heike Sichtig)Chap. 12 Machine Learning Methodology in Bioinformatics.- Chap. 13 Case-Based Reasoning for Biomedical Informatics and Medicine.- Chap. 14 Analysis of Multiple DNA Microarray Datasets.- Chap. 15 Fuzzy Logic and Rule-Based Methods in Bioinformatics.- Chap. 16 Phylogenetic Cladograms: Understanding and Learning from Biomedical Data.- Chap. 17 Understanding Protein Folding Modeling.- Chap. 18 Kernel Methods and Applications in BioinformaticsPart D Modeling Regulatory Networks: The Systems Biology Approach (Eds: Chris Brown, Heike Sichtig, Irwin King, Kaizhu Huang, Francesco Masulli)Chap. 19 Path Finding in Biological Networks.- Chap. 20 Inferring Transcription Networks from Data.- Chap. 21 Analysis of Transcriptional Regulation.- Chap. 22 Inferring Genetic Networks.- Chap. 23 Structural Pattern Discovery.- Chap. 24 Molecular Networks - Representation and Analysis.- Chap. 25 Whole-Exome Sequencing DataPart E Bioinformatics Databases and Ontologies (Ed.: Francesco Masulli)Chap. 26 Bioinformatics Databases.- Chap. 27 Ontologies for BioinformaticsPart F Bioinformatics in Medicine, Health and Ecology (Eds: Francesco Masulli, Danilo Mandic)Chap. 28 Statistical Signal Processing Models And Methods.- Chap. 29 Epigenetics.- Chap. 30 Control of Autoimmune Diseases.- Chap. 311 Nutrigenomics.- Chap. 32 Bioinformatics and Nanotechnologies: Nanomedicine.- Chap. 33 Information Modeling Technologies for Personalized Medicine.- Chap. 34 Health Informatics.- Chap. 35 Ecological Informatics Part G Understanding Information Processes in the Brain and the Nervous System (Ed.: Heike Sichtig)Chap. 36 Information Processing in Synapses.- Chap. 37 Spiking Neural Networks.- Chap. 38 Statistical Methods for fMRI Activation Detection.- Chap. 39 Neural Circuit Models and Neuropathological Oscillations.- Chap. 40 Understanding the Brain via fMRI ClassificationPart H Advanced Signal-Processing Methods for Brain Signal Analysis and Modeling (Ed.: Danilo Mandic)Chap. 41 Nonlinear Adaptive Filtering in Kernel Spaces.- Chap. 42 Analysis of Multiple Spike Trains.- Chap. 43 Adaptive Multiscale Time-Frequency AnalysisPart I Information Modeling of Perception, Sensation and Cognition (Eds: Lubica Benuskova, Heike Sichtig)Chap. 44 Modeling Vision with the Neocognitron.- Chap. 45 Information Processing in the Gustatory System.- Chap. 46 EEG Signal Processing for Brain Computer Interfaces.- Chap. 47 Spiking Neural Networks.- Chap. 48 Neurocomputational Models of Natural LanguagePart J Neuroinformatics Databases and Ontologies (Eds: Shiro Usui, Raphael Ritz)Chap. 49 Ontologies and Machine Learning Systems .- Chap. 50 Integration of Large-Scale NeuroinformaticsPart K Information Modeling for Brain Diseases (Eds: Lubica Benuskova, Francesco Masulli)Chap. 51 Alzheimer’s Disease.- Chap. 52 Integrating Data for Modeling Biological Complexity.- Chap. 53 A Machine Learning Pipeline .- Chap. 54 Modeling Gene-Dependent Dynamics of Cortex and Epilepsy.- Chap. 55 Information Methods for Predicting Stroke.- Chap. 56 Recognition of Rehabilitation ActionsPart L Nature Inspired Integrated Information Technologies(Eds: Lubica Benuskova, Danilo Mandic)Chap. 57 Brain-Like Robotics.- Chap. 58 Developmental Learning for User Activities.- Chap. 59 Quantum and Biocomputing - Common Notions and Targets.- Chap. 60 Brain-, Gene-, and Quantum-Inspired Computational Intelligence.- Chap. 61 The Brain and Creativity.- Chap. 62 The Allen Brain AtlasAcknowledgements.- About the Authors.- Subject Index

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Book SynopsisZiele des Buches ist es, den Roboter als lernendes System aufzufassen, es als wissensbasiertes Modellsystem zu konzeptionalisieren und dieses System durch intelligente, rechnerbasierte Technologien in funktionaler Hinsicht zu implementieren. Das Ziel eines Ansatzes liegt in der Steigerung des systemischen Intelligenzquotienten (sIQ). Erreichbar wird dieses Ziel durch eine Modellierung auf Basis der Kognitionstheorie und der konkreten (Aus) implementierung dieser Modelle durch den Einsatz der Cognitive Computing Technologien unter der Programmiersprache Java.Table of ContentsEinleitung als Motivation.- Grundlagen.- Vorgehensmodell.- Konzeptionalisierung.- Implementierung.- Validierung.- Ausblick als Motivation.- Anhang.

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Book SynopsisMachine learning and data mining are inseparably connected with uncertainty. The observable data for learning is usually imprecise, incomplete or noisy. Uncertainty Modeling for Data Mining: A Label Semantics Approach introduces 'label semantics', a fuzzy-logic-based theory for modeling uncertainty. Several new data mining algorithms based on label semantics are proposed and tested on real-world datasets. A prototype interpretation of label semantics and new prototype-based data mining algorithms are also discussed. This book offers a valuable resource for postgraduates, researchers and other professionals in the fields of data mining, fuzzy computing and uncertainty reasoning.Zengchang Qin is an associate professor at the School of Automation Science and Electrical Engineering, Beihang University, China; Yongchuan Tang is an associate professor at the College of Computer Science, Zhejiang University, China.

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Book SynopsisMit diesem Buch geben die Herausgeber einen umfassenden Überblick zur Nutzung von Informations- und Kommunikationstechnologien in Städten und urbanen Gebieten, um den sozialen und ökologischen Lebensraum nachhaltig zu entwickeln. Unter dem Begriff „Smart City“ werden entsprechende Initiativen zusammengefasst. Dazu zählen Projekte zur Verbesserung der Mobilität, Nutzung intelligenter Systeme für Wasser- und Energieversorgung, Förderung sozialer Netzwerke, Erweiterung politischer Partizipation, Ausbau von Entrepreneurship, Schutz der Umwelt sowie Erhöhung von Sicherheit und Lebensqualität. Das Herausgeberwerk widmet sich der Vielfalt dieser webbasierten Entwicklungen für urbane Räume und zeigt erste Erfahrungen aus Pionierprojekten.Das Werk richtet sich an Stadtentwickler, Politiker und Citoyen sowie Wirtschaftsinformatiker. Es hilft dem Leser, Einsatzgebiete im öffentlichen Lebensraum zu erkennen und Lösungsansätze zu bewerten.Table of ContentsSmart Governance - Smart Partizipation - Smart Living - Smart Education - Smart Mobility - Smart Energy - Smart Economy

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Book SynopsisCui bono? – Wem nutzt die Entwicklung humanoider Maschinen oder Automaten? Dieses Buch erörtert die Details dieses Spannungsfelds und die Herausforderung gesellschaftlicher Weiterentwicklung. Als technisch-elektronische Handhabungsgeräte können sie den Menschen zuträglich sein, sie von körperlich belastenden Arbeiten oder sogenannten Routinearbeiten befreien. Der Autor versucht die Fragen zu beleuchten: Was erwartet die Menschheit durch die Entwicklung einer künstlichen Intelligenz in einer menschähnlichen Maschine? Was aber, wenn der selbstbestimmende Mensch an der Schwelle steht, sich selbst durch intelligente selbstorganisierte Produkte und Prozesse eine humanoide Konkurrenz zu schaffen, die er möglicherweise nicht mehr kontrollieren kann?Table of ContentsDie Optimierung und die Gesellschaft.- Macht des kurzfristigen Genusses - Ohnmacht der nachhaltigen Veränderung.- Arbeiten und Arbeiten lassen - Arbeitskampf um die "Semantische Lücke".- Freizeitaktivität und/oder konditionierte Ertüchtigung.- Muße und Entschleunigung.

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Book SynopsisDieses essential gibt einen Überblick über Künstliche Intelligenz im Handel und zeigt auf, wie mithilfe künstlicher Intelligenz innovative Dienste für Kunden entstehen sowie für unternehmensinterne Prozesse automatisiert werden. Es wird beschrieben, wie Unternehmen Lösungen auf der Basis von Künstlicher Intelligenz erfolgreich einführen können. Zu diesem essential gibt es einen ergänzenden Band desselben Autors mit konkreten Anwendungen aus der Praxis.Table of ContentsBedeutung und Nutzen von Künstlicher Intelligenz im Handel.- KI in Handelsprozessen.- Gesellschaftspolitische Aspekte: Haftung, Verbraucherschutz, Arbeit.- Ausblick: Artificial Retail Intelligence (ARI).

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Book SynopsisDieses essential zeigt anhand konkreter Beispiele die Umsetzung und Implementierung von Künstlicher Intelligenz im Handel. Vorgestellt werden Anwendungsfelder von KI im Handel – in spezifischen Handelsprozessen von Kundenmanagement bis Controlling, in der Bedarfsplanung und Logistik, in der Preisgestaltung (Dynamic Pricing), im vollautomatisierten Store sowie Chatbots im Kundenservice zur Verbesserung der Customer Experience. Beispiele von KI-Anwendungen aus stationärem und Onlinehandel und der Mode-(Fashion)Branche.Table of ContentsAnwendungsfelder von Künstlicher Intelligenz im Handel.- KI in der Bedarfsplanung und Bestandssteuerung.- KI zur Optimierung der Logistik und Lieferkette.- KI im vollautomatisierten Store und Chatbot-Dialogsysteme.- Umsetzung und Voraussetzungen für KI.- Beispiele für Künstliche Intelligenz im Handel.

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Book SynopsisTechnologien wie künstliche Intelligenz und Natural Language Programming werden zu Auslösern der sogenannten „Dialogwende“. Darunter versteht dieses Buch die massenweise Verbreitung von autonom sprechenden Sprachdialogsystemen und automatischen Sprachassistenten. Der Autor geht der Frage nach, welche Technologien bereits zur Verfügung stehen oder bald zur Serienreife kommen. Er analysiert konkrete Verwendungen und Einsatzfelder von Bots und stellt sich die Frage, was bei der Planung und Konzeption bedacht werden muss, welche Veränderungen in Medien und Unternehmenskommunikation zu erwarten sind. Das Buch beleuchtet darüber hinaus auch die psychosozialen Folgen, die auf unsere Gesellschaft zukommen, wenn Sprachdialogsysteme in großer Zahl zum Einsatz kommen.Trade Review“... Das von Armin Sieber vorgelegte Buch beschreibt gut nachvollziehbar den Weg in diese moderne Welt des maschinengestützten Dialogs. Das Buch richtet sich mithin nicht nur an Expert_innen automatisierter Kommunikation, sondern an Medienschaffende und an Studierende und Lehrende nicht nur in der Medienwissenschaft, sondern auch innerhalb der Sozialwissenschaften.” (Claus Tully, in: MEDIENwissenschaft, Heft 4, 2019) “… Diese Inhalte vermittelt Armin Sieber auf ansprechende und interessante Weise, konzentriert auf eine weitergehende, reflektierende Einbettung eines gegenwärtigen, an pragmatischen Dialoglösungen orientierten Umsetzungswissens für die Unternehmenspraxis. Insofern kann die Lektüre der Monografie “Dialogroboter” von Armin Sieber nicht nur für Praktiker aus der Unternehmens und Medienkommunikation relevant sein, sondern auch für Studierende höherer Semester, die sich mit künftigen gesellschaftlichen Kommunikationsanwendungen beschäftigen wollen.” (Prof. Dr. Christoph Zydorek, in: Medien Wirtschaft, Jg. 16, Heft 3, 2019) Table of ContentsDie Dialogwende.- Die Digitalisierung als Treiber der Dialogwende.- Dialogsysteme im Alltag.- Conversational Design.- Psychosoziale Folgen der Dialogwende.- Postscriptum.- Konsequenzen aus der Dialogwende.

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Book SynopsisImmer mehr Unternehmen bauen Chatbots, damit ihre Kunden und Mitarbeiter in natürlicher Sprache mit den Systemen des Unternehmens kommunizieren können. Mittels Chatbots können dialogintensive Prozesse automatisiert und neue Wissensquellen erschlossen werden. Das vorliegende essential führt die Grundlagen von Chatbots ein und zeigt mit Praxisbeispielen der Schweizerischen Post, wo sie angewendet werden können, worauf bei ihrer Gestaltung geachtet werden muss und welche neuen Fähigkeiten in einem Unternehmen für deren Einsatz erforderlich sind.Die Autoren:Toni Stucki hat langjährige Erfahrungen als Softwarearchitekt. Bei der Schweizerischen Post leitet er ein Softwareentwicklungsteam, mit dem er bereits mehrere Chatbots implementiert hat. Dr. Sara D’Onofrio arbeitete als Innovation-Managerin bei der Schweizerischen Post und war bei der Chatbot-Entwicklung der IT Post mit dabei. In ihrer Dissertation beschäftigte sie sich mit der Thematik Chatbots. Prof. Dr. Edy Portmann ist Swiss Post Professor of Computer Science am Human-IST Institut der Universität Freiburg i.Üe., Schweiz, und beschäftigt sich mit Fragen rund um Informationssysteme, -verarbeitung und -beschaffung. Table of ContentsGrundlagen zu Chatbots.- Chatbots bei der Schweizerischen Post.- Erfahrungsberichte.

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Book SynopsisThis open-access-book synthesizes a supportive developer checklist considering sustainable Team and agile Project Management in the challenge of Artificial Intelligence and limits of image recognition. The study bases on technical, ethical, and legal requirements with examples concerning autonomous vehicles. As the first of its kind, it analyzes all reported car accidents state wide (1.28 million) over a 10-year period. Integrating of highly sensitive international court rulings and growing consumer expectations make this book a helpful guide for product and team development from initial concept until market launch.Table of ContentsIntroduction.- Findings From Traffic Accident Analysis.- Analysis Of Poor Visibility Real-World Test Scenarios.- Technical, Legal, And Economic Risks.- Qualitative Interviews With Developers.- Consulting Concept To Develop New Systems.- Summary And Discussion.- Summary And Discussion.

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Book SynopsisEine zunehmende Polarisierung der Gesellschaft, identitäre Absolutismen, ein Neo-Feudalismus in digitalen Märkten, das Versagen unseres Bildungssystems, eine neue chinesisch-amerikanische Weltordnung und nicht zuletzt der Umgang mit dem Klimawandel: Alle großen Fragen unserer Zukunft führen früher oder später zu Künstlicher Intelligenz. Als Grund und Quelle dieser Entwicklungen. Und auch als der Schlüssel zu ihrer Lösung. Dieses Buch erklärt, wo diese Zusammenhänge liegen und wie die Wege zur Lösung aussehen müssen.Table of ContentsEinleitung: Wie KI-Systeme als „Krawall-Initiatoren“ unsere Epochenwende bestimmen.- Die Digitale Gesellschaft - Wie Künstliche Intelligenz Empörung provoziert und Emotionen mobilisiert.- Die Digitale Wissenschaft - Wie der klassische Bildungskanon und Künstliche Intelligenz den Unterschied machen.- Die Digitale Wirtschaft - Wie Künstliche Intelligenz die Märkte der Zukunft und die Zukunft des Klimas revolutioniert.- Die Digitale Machtfrage - Wie Künstliche Intelligenz über neue Weltmächte und Europas Rolle in der Welt bestimmt.- Resümee: Wie wir unsere Selbstbestimmung und Freiheit im Zeitalter der Künstlichen Intelligenz nachhaltig bewahren

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Book SynopsisDieses Buch gibt einen Überblick über die historische Entwicklung der Künstlichen Intelligenz und definiert die wichtigsten Begriffe. Dabei werden aktuelle Anwendungsfelder der KI ausführlich dargestellt und Chancen, Risiken und Herausforderungen dieser Entwicklung beleuchtet. Abschließend gehen die Autoren auf Fragen der digitalen Ethik ein.Table of ContentsHistorische Entwicklung der Künstlichen Intelligenz.- Wichtige Begriffe im Zusammenhang mit Künstlicher Intelligenz.- Praxisbezogene Anwendungsfelder.- Risiken der Künstlichen Intelligenz.- Herausforderungen beim Einsatz von KI.- Nutzen und Grenzen der KI am Beispiel der Corona-Pandemie.- Digitale Ethik.

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Book SynopsisDigitale Technologien sind heute ein fester Bestandteil des Alltags. Der Mensch wird zunehmend selbst zu einem Teil dieses Netzwerks aus Maschinen. Der französische Soziologe Jean Baudrillard beschreibt bereits vor mehreren Jahrzehnten eine solche Welt, in der sich Realität und Fiktion nicht länger unterscheiden lassen. Sie verschmelzen untrennbar zu einer neuen Realität, einer Hyperrealität, in der jeglicher Bezug zu den eigentlichen Phänomenen verloren gegangen ist. Der Transhumanismus hat die Verbesserung des Menschen durch Technologien im Fokus. Durch die Verbindung des biologischen Körpers mit Maschinen sollen die natürlichen Grenzen seiner physischen und mentalen Leistungsfähigkeit überwunden werden. Der Mensch soll seine Evolution aktiv gestalten, um sich letztendlich zu einem posthumanen Wesen zu entwickeln. Dieser Fortschritt erscheint nötig, um nicht durch Maschinen ersetzt zu werden. Auf den ersten Blick wirken viele Ideen zu Cyborgs und Künstlicher Intelligenz wie Science-Fiction Vorstellungen. Jean Baudrillard greift Bilder dieser Art auf und illustriert an ihnen, wie die Welt bereits ist. Eine fiktive Welt, die zur Wirklichkeit wird – Mirco Spiegel untersucht in diesem Buch, ob Visionen des Transhumanismus ein Teil davon sind.Table of ContentsEinleitung.- Das Forschungsfeld des Transhumanismus.- Jean Baudrillard.- Aktuelle Technologien.- Baudrillard und der Transhumanismus.- Literaturverzeichnis.

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Book SynopsisDas Buch verbindet die Internetmodellierung mit der neuen Programmiersprache Julia. Die Eignung von Julia für die Modellierung sowohl etablierter Internet-Modelle als auch für forschungsnahe Themen wie die Car-to-Infrastructure-Kommunikation und von Blackbox-Modellen für Lastprognosen mit neuronalen Netzen wird vermittelt. Nach dem Studium des Buches und den Anregungen für weitere selbständige Analysen ist der Leser in der Lage, auch komplexere Modellierungsaufgaben in Forschung und Entwicklung mit Julia zu bearbeiten.Table of ContentsEinleitung.- Leistungsparameter, Optimierung Ressourceneinsatz.- Modellmodule.- Lastgeneratoren.- Bedienmodule.- Simulation von Bediensystemen.- Simulationsbasierte Optimierung mit KI.

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Book SynopsisIn einer VUCA-Welt, die sich als immer unbeständiger, unsicherer und komplexer erweist, gilt es für Unternehmen, Organisation und Staaten zeitnah und adäquat auf die jeweiligen Situationen zu reagieren. Entscheidungen basierend auf in der Vergangenheit gemachten Erfahrungen zu treffen ist in diesen Zeiten weniger erfolgreich als ein akkurates Verständnis der gegenwärtigen Bedingungen. Die Bedeutung von empirischen Wissenschaften, das permanente Beobachten der Umwelt, die zeitnahe Analyse von Wirkungszusammenhängen und das daraus abgeleitete Gewinnen neuer Erkenntnissen, nimmt zu. Daraus lässt sich ableiten, welche Maßnahmen mit einer vorhersagbaren Wahrscheinlichkeit zur Erreichung der eigenen Ziele geeignet sind, z.B. welcher Preis für ein Angebot die gewünschte Nachfrage erzeugt oder welche Marketingmaßnahme eine gewünschte Zielgruppe erreicht.Wo früher klassische Statistik für Berechnungen und Vorhersagen herangezogen wurde, da erlauben heute kostenlose (Open Source) Werkzeuge wie R Daten in unterschiedlichsten Formaten und aus beliebig vielen Quellen für die Analyse einzulesen, aufzubereiten und mit Hilfe von Methoden der Künstlichen Intelligenz und des Machine Learning zu analysieren. Die Ergebnisse können dann anschließend perfekt visuell dargestellt werden, so dass die Entscheider schnell und effektiv davon profitieren können.Das Zeitalter von Data Science ist erreicht. Digitalisierung ist mehr als ein Schlagwort oder ein Versprechen, es ist für jeden umsetzbar und nutzbar.Dieses Buch vermittelt Ihnen auf Basis der zum Zeitpunkt der Publikation aktuellsten Version von R, wie Sie Künstliche Intelligenz und Machine Learning in der Industrie 4.0 nutzen können.Table of ContentsNutzen von Machine Learning und Künstlicher Intelligenz.- Machine Learning.- Best Practices.- Einrichtung der Entwicklungsumgebung von R.- Grundlagen der Programmiersprache R.- des Machine Learning mit R.- Anwendung von Machine Learning mit R.- Ausblik.

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Book SynopsisThe Springer Handbook for Computational Intelligence is the first book covering the basics, the state-of-the-art and important applications of the dynamic and rapidly expanding discipline of computational intelligence. This comprehensive handbook makes readers familiar with a broad spectrum of approaches to solve various problems in science and technology. Possible approaches include, for example, those being inspired by biology, living organisms and animate systems. Content is organized in seven parts: foundations; fuzzy logic; rough sets; evolutionary computation; neural networks; swarm intelligence and hybrid computational intelligence systems. Each Part is supervised by its own Part Editor(s) so that high-quality content as well as completeness are assured.Trade Review“This is not just a hand book but an encyclopedia/reference tool for computer scientists, engineers (bio, neuro, electric), and physicists dealing with complex mathematical problems. It describes the basic principles, theories, and historical development of Logic, computational sciences, EE, and neurophysiological background for modeling.” (Joseph J. Grenier, Amazon.com, April, 2016)Table of ContentsMany-Valued and Fuzzy Logics.- Possibility Theory and its Applications: Where Do we Stand?.- Aggregation Functions on [0; 1].- Monotone Measures-Based Integrals.- The Origin of Fuzzy Extensions.- From Type-2 Fuzzy Sets to Atanassov’s Intuitionistic Fuzzy Sets.- F-Transform.- Fuzzy Linear Programming and Duality.- Basic Solutions of Fuzzy Coalitional Games.- Basics of Fuzzy Sets.- Fuzzy Relations: Past, Present and Future.- Fuzzy Implications.- Fuzzy Rule Based Systems.- Interpretability of Fuzzy Systems.- Fuzzy Clustering.- An Algebraic Model of Reasoning to Support Zadeh’s CwW.- Fuzzy Control.- Interval Type-2 Fuzzy PID Controllers.- Soft Computing in Database and Information Management.- Application of Fuzzy Techniques to Autonomous Robots.- Foundations of Rough Sets.- Rough Set Methodology for Decision Aiding.- Rule Induction from Rough Approximations.- Probabilistic Rough Sets.- Generalized Rough Sets.- Fuzzy-Rough Hybridization.- Artificial Neural Network Models .- Deep and Modular Neural Networks.- Machine Learning.- Theoretical Methods in Machine Learning.- Probabilistic Modeling in Machine Learning.- Kernel Methods.- Neurodynamics .- Computational Neuroscience - Biophysical Modeling of Neural Systems .- Computational Models of Cognitive and Motor Control.- Cognitive Architectures and Agents.- Embodied Intelligence.- Neuromorphic Engineering.- Neuroengineering -- Sensorimotor-Computer Interfaces.- Evolving Connectionist Systems .- Machine Learning Applications.- Genetic Algorithms.- Genetic Programming.- Evolution Strategies.- Distribution Algorithms.- Parallel Evolutionary Algorithms.- Learning Classifier Systems.- Indicator-Based Selection.- Multiobjective Evolutionary Algorithms.- Parallel Multiobjective Evolutionary Algorithms.- Many-objective Problems: Challenges and Methods.- Memetic and Hybrid Evolutionary Algorithms.- Design of Representations and Search Operators.- Stochastic Local Search Algorithms.- Parallel Evolutionary Combinatorial Optimization.- How to Create Generalizable Results.- Computational Intelligence in Industrial Applications.- Solving Phase Equilibrium Problems.- Optimization of Machining Problems.- Physics-Based Surrogate Modelling in Evolutionary Optimization for Aerodynamic Design.- Evolutionary Combinatorial Optimization for Knowledge Discovery in Bioinformatics .- Integration of Metaheuristics and Constraint Programming.- Assessing the Effects of Recombination with the Graph Coloring Problem.- Metaheuristic Algorithms and Tree Decomposition.- Evolutionary Computation and Constraint Satisfaction.- Swarm Intelligence in Optimization and Robotics.- Preference-Based Multiobjective Particle Swarm Optimization.- Ant Colony Optimization for the Minimum-Weight Rooted Arborescence Problem.- Intelligent Swarm of Markovian Agents.- Honey Bee Social Foraging Algorithm.- Fundamental Collective Behaviors in Swarm Robotics.- Collective Manipulation and Construction.- Reconfigurable Robots.- Probabilistic Modeling of Swarming Systems.- Robust Evolving Cloud-Based Controller.- Evolving Embedded Fuzzy Controllers.- Multiobjective Genetic Fuzzy Systems.- Bio-Inspired Optimization.- Pattern Recognition with Modular Neural Networks.- Optimization of Interval Fuzzy Controllers for Autonomous Mobile Robots.- Implementation of Bio-Inspired Optimization Methods on Graphic Processing Units.- Acknowledgements.- About the Authors.- Subject Index.

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Book SynopsisDidaktisch effektives und effizientes Standardwerk in der 9. Auflage: Dieses Buch entstand aus Vorlesungen zur Einführung in Operations Research (OR) für Studierende der Betriebs- und Volkswirtschaftslehre, des Wirtschaftsingenieurwesens, der Wirtschaftsinformatik und der Wirtschaftsmathematik. Es zeichnet sich, in der Vermittlung der Grundlagen des OR, durch eine gelungene didaktische Aufbereitung des Stoffes aus und ist auch zum Selbststudium geeignet. Die Autoren beschreiben Verfahren algorithmisch und verdeutlichen sie anhand von aussagekräftigen Beispielen. Der Text behandelt lineare, ganzzahlige und kombinatorische, dynamische sowie nichtlineare Optimierung, Graphen- und Warteschlangentheorie, Netzplantechnik und Simulation. Das Schlusskapitel vermittelt die Lösung von OR-Problemen mittels Tabellenkalkulationssoftware. Zur Vertiefung und Anwendung der vorgestellten Methoden wird das Buch "Übungen und Fallbeispiele zum Operations Research" derselben Autoren empfohlen. Es enthält eine große Anzahl an Übungsaufgaben und eine Einführung in die Optimierung mit Standardsoftware.Table of ContentsVorwörter.- Kapitel 1: Einführung.- Kapitel 2: Lineare Optimierung.- Kapitel 3: Graphentheorie.- Kapitel 4: Lineare Optimierungsprobleme mit spezieller Struktur.- Kapitel 5: Netzplantechnik und Projektmanagement.- Kapitel 6: Ganzzahlige und kombinatorische Optimierung.- Kapitel 7: Dynamische Optimierung.- Kapitel 8: Nichtlineare Optimierung.- Kapitel 9: Warteschlangentheorie.- Kapitel 10: Simulation.- Kapitel 11: OR mittels Tabellenkalkulation.- Literaturverzeichnis.- Sachverzeichnis.

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Book SynopsisComputer umgeben uns heute in fast allen Lebensbereichen. Sie erleichtern uns nicht nur als PC oder Laptop die Arbeit, sondern sind auch eingebettet in zahlreiche Objekte unseres täglichen Lebens – vom Auto bis zur Waschmaschine. Doch wie funktionieren moderne Rechner eigentlich? Und wie werden diese hochkomplexen, aus Milliarden Komponenten bestehenden Geräte entworfen?Das Buch erklärt auf verständliche, informative und unterhaltsame Weise den Aufbau und die Funktionsweise heutiger Computersysteme. Einzelne inhaltliche Abschnitte werden durch Links zu Videos ergänzt, in denen Professor Rolf Drechsler relevante Themen prägnant und pointiert vorstellt. Trade Review“... Neben vielen hübschen Illustrationen (sie dienen mehr der Auflockerung als der Erklärung) gibt es unter dem Stichwort „Ein Klick ins Netz“ die eine oder andere Internet-Adresse inklusive QR-Code, unter denen erläuternde Videos zu finden sind. Am Ende jedes Kapitels bietet eine Literaturliste mehr Lesestoff zum jeweiligen Thema. ... ist unterhaltsam, leicht zu lesen und vor allem für interessierte Laien und Neulinge in Sachen „Computer“ sehr verständlich ...” (Buchrezicenter.de, 2018)“... Neben dem beschreibenden Text gibt es Skizzen, Zeichnungen, Zusammenfassungen, Literaturhinweise und QR-Codes zu Youtube-Videos der Autoren. Dies macht den Band beinahe interaktiv und multimedial - ein didaktisch sehr durchdachtes, verständliches Werk ...” (Jürgen Scharberth, in: Spektrum der Wissenschaft, Heft 7, 2017)Table of ContentsAlles ist logisch.- Die Hardware.- 0 und 1 ist nicht genug.- Von der (Rechen-)Aufgabe zum Schaltplan.- Wie sage ich es meinem Computer?.- Der Rechnerarchitekt.- Wohin die Reise geht: aktuelle Entwicklungen und visionäre Konzepte.- Zu guter Letzt.

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Book SynopsisFluid mechanical aspects of separated and vortical flow in aircraft wing aerodynamics are treated. The focus is on two wing classes: (1) large aspect-ratio wings and (2) small aspect-ratio delta-type wings. Aerodynamic design issues in general are not dealt with. Discrete numerical simulation methods play a progressively larger role in aircraft design and development. Accordingly, in the introduction to the book the different mathematical models are considered, which underlie the aerodynamic computation methods (panel methods, RANS and scale-resolving methods). Special methods are the Euler methods, which as rather inexpensive methods embrace compressibility effects and also permit to describe lifting-wing flow. The concept of the kinematically active and inactive vorticity content of shear layers gives insight into many flow phenomena, but also, with the second break of symmetry---the first one is due to the Kutta condition---an explanation of lifting-wing flow fields. The prerequisite is an extended definition of separation: “flow-off separation” at sharp trailing edges of class (1) wings and at sharp leading edges of class (2) wings. The vorticity-content concept, with a compatibility condition for flow-off separation at sharp edges, permits to understand the properties of the evolving trailing vortex layer and the resulting pair of trailing vortices of class (1) wings. The concept also shows that Euler methods at sharp delta or strake leading edges of class (2) wings can give reliable results. Three main topics are treated: 1) Basic Principles are considered first: boundary-layer flow, vortex theory, the vorticity content of shear layers, Euler solutions for lifting wings, the Kutta condition in reality and the topology of skin-friction and velocity fields. 2) Unit Problems treat isolated flow phenomena of the two wing classes. Capabilities of panel and Euler methods are investigated. One Unit Problem is the flow past the wing of the NASA Common Research Model. Other Unit Problems concern the lee-side vortex system appearing at the Vortex-Flow Experiment 1 and 2 sharp- and blunt-edged delta configurations, at a delta wing with partly round leading edges, and also at the Blunt Delta Wing at hypersonic speed. 3) Selected Flow Problems of the two wing classes. In short sections practical design problems are discussed. The treatment of flow past fuselages, although desirable, was not possible in the frame of this book.Table of ContentsIntroduction.- Separation: Some Relevant Boundary-Layer Properties, Interaction Issues, and Drag.- Elements of Vortex Theory.- The Local Vorticity Content of a Shear Layer.- The Matter of Discrete Euler Solutions for Lifting Wings.- About the Kutta Condition.- Topology of Skin-Friction and Velocity Fields.- Large Aspect-Ratio Wing Flow.- Particular Flow Problems of Large Aspect-Ratio Wings.- Small Aspect-Ratio Delta-Type Wing Flow.- Selected Flow Problems of Small Aspect-Ratio Delta-Type Wings.- Solutions of the Problems.

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Book SynopsisDieses Open Access Buch befasst sich mit praktischen Fragestellungen datenreicher internationaler Verbund-Forschung. Die datenreiche Medizin spielt in Diagnostik und Therapie eine immer größere Rolle – gerade angesichts immer leistungsfähigerer algorithmischer Mustererkennung. Mithilfe wachsender Datenbestände sind diese Algorithmen zunehmend in der Lage, Krankheitssymptome zu erkennen, diese mit anderen Daten in Beziehung zu setzen und so entweder bei der Suche nach Krankheitsursachen zu helfen oder Therapien zu optimieren. Vor dem Hintergrund dieser Entwicklungen vereint der Sammelband multidisziplinäre Perspektiven auf die datengetriebene medizinische Forschung mit besonderem Blick auf die Frage der Einwilligung in die Sekundärnutzung medizinischer Daten. Dabei werden zum einen ethische Überlegungen in den Bereichen Patientenautonomie und -wohlergehen, Privatheit und Datensicherheit, sowie Verantwortungsdiffusion aufgeworfen, als auch konkrete rechtliche Fragen hinsichtlich der DSGVO-Konformität erörtert. Sozialwissenschaftliche Studien zur Art und Form der Einwilligung sowie dem Patientenverhalten runden den Band ab.Table of ContentsEthische Fragestellungen.- Rechtliche Aspekte.- Sozialwissenschaftliche Perspektiven.

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Book SynopsisThis book explores a different pragmatic approach to algorithmic complexity rooted or motivated by the theoretical foundations of algorithmic probability and explores the relaxation of necessary and sufficient conditions in the pursuit of numerical applicability, with some of these approaches entailing greater risks than others in exchange for greater relevance and applicability. Some established and also novel techniques in the field of applications of algorithmic (Kolmogorov) complexity currently coexist for the first time, ranging from the dominant ones based upon popular statistical lossless compression algorithms (such as LZW) to newer approaches that advance, complement, and also pose their own limitations. Evidence suggesting that these different methods complement each other for different regimes is presented, and despite their many challenges, some of these methods are better grounded in or motivated by the principles of algorithmic information. The authors propose that the field can make greater contributions to science, causation, scientific discovery, networks, and cognition, to mention a few among many fields, instead of remaining either as a technical curiosity of mathematical interest only or as a statistical tool when collapsed into an application of popular lossless compression algorithms. This book goes, thus, beyond popular statistical lossless compression and introduces a different methodological approach to dealing with algorithmic complexity. For example, graph theory and network science are classic subjects in mathematics widely investigated in the twentieth century, transforming research in many fields of science from economy to medicine. However, it has become increasingly clear that the challenge of analyzing these networks cannot be addressed by tools relying solely on statistical methods. Therefore, model-driven approaches are needed. Recent advances in network science suggest that algorithmic information theory could play an increasingly important role in breaking those limits imposed by traditional statistical analysis (entropy or statistical compression) in modeling evolving complex networks or interacting networks. Further progress on this front calls for new techniques for an improved mechanistic understanding of complex systems, thereby calling out for increased interaction between systems science, network theory, and algorithmic information theory, to which this book contributes. Trade Review“The book starts practically from scratch: It defines Turing machines, Kolmogorov complexity, etc. So this book can be recommended not only to researchers in this area, but also to students and to researchers from other areas interested in complexity issues.” (Vladik Ya. Kreinovich, zbMATH 1497.68008, 2022)Table of Contents​Preliminaries.- Enumerating and simulating Turing machines.- The Coding Theorem Method.- Theoretical aspects of finite approximations to Levin’s semi-measure.

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Book SynopsisThe LNCS journal Transactions on Large-scale Data and Knowledge-centered Systems focuses on data management, knowledge discovery, and knowledge processing, which are core and hot topics in computer science. Since the 1990s, the Internet has become the main driving force behind application development in all domains. An increase in the demand for resource sharing (e.g. computing resources, services, metadata, data sources) across different sites connected through networks has led to an evolution of data- and knowledge-management systems from centralized systems to decentralized systems enabling large-scale distributed applications providing high scalability. This, the 53rd issue of Transactions on Large-scale Data and Knowledge-centered Systems, contains six fully revised selected regular papers. Topics covered include time series management from edge to cloud, segmentation for time series representation, similarity research, semantic similarity in a taxonomy, linked data semantic distance, linguistics-informed natural language processing, graph neural network, protected features, imbalanced data, causal consistency in distributed databases, actor model, and elastic horizontal scalability.Table of ContentsModelarDB: Integrated Model-Based Management of Time Series from Edge to Cloud.- Variable-Size Segmentation for Time Series Representation.- Semantic Similarity in a Taxonomy by Evaluating the Relatedness of Concept Senses with the Linked Data Semantic Distance.- Constituency-informed and Constituency-constrained Extractive Question Answering with Heterogeneous Graph Transformer.- FAPFID: A Fairness-aware Approach for Protected Features and Imbalanced Data.- D-Thespis: A Distributed Actor-Based Causally Consistent DBMS.

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Book SynopsisThe book illustrates how managers and knowledge workers can effectively harness collective and artificial intelligence to counteract the effects of exponential change and successfully implement digitization within their organizations. The author applies the proven management principles of Peter F. Drucker to the new challenges of the digital age, enhancing them with the concepts of collective and artificial intelligence. This approach also takes into account the insights of Daniel Kahneman regarding "Thinking, Fast and Slow" and the associated cognitive biases and deficits in human thinking. By leveraging innovative tools – collective and artificial intelligence – these deficits can be mitigated, aiding in decision-making. The use of these tools in innovation management and work organization is also discussed. Readers are provided with practical tips and strategies for implementation. Embark on an exciting journey through digital management practices and successfully navigate the challenges of the digital world.Table of Contents1. Introduction.- Part 1: Digitalisation and Exponential Change.- 2. The Digitalisation.- 3. The Knowledge Worker.- 4.- The Manager.- 5. The Company.- Part 2: Collective Intelligence as a System 3.- 6. Presentation Of System 3 - The Concept of Collective Intelligence.- 7. Benefits of System 3 - The Collective Intelligence.- 8. Concrete Application of System 3 - The Collective Intelligence.- Part 3: Artificial Intelligence as a System 4.- 9. Presentation of System 4 - The Concept of Artificial Intelligence.- 10. Benefits Of System 4 - Artificial Intelligence.- 11. Concrete Application Of System 4 - Artificial Intelligence.- 12. Conclusion and Recommendations for Action.- 13. Practical Examples of AI Tools and Further Literature.

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Book SynopsisIndustrieroboter sind universelle Handhabungsgeräte mit mehreren Freiheitsgraden, die freiprogrammierbar und damit leicht umrüstbar sind. Ihre Entwicklung wurde vornehmlich durch zwei Tendenzen begleitet und geprägt: Da ist einmal die Notwendigkeit, in der Fertigung eine immer größere Anzahl kleiner werdender Losgrößen auch in der Handhabungstechnik zu automatisieren. Da ist zum anderen der ungeheuere Fortschritt in der elektronischen Steuerungstechnik, der zu erhöhter Flexibilität und besserer technischer Ausstattung der Industrieroboter führte. Eine Fülle von Veröffentlichungen befaßt sich mit allen Einzelheiten über Industrieroboter. Das "Handbuch Industrieroboter" versucht dem an der Praxis orientierten Anwender diese neue Technologie aus neutraler Sicht in einem möglichst umfassenden Stand zu umreißen. Das kann, unter Voraussetzung eines vernünftigen Umfanges für dieses Buch, nur durch viele Abbildungen, knappem Text, Tabellen und Übersichten sowie durch Beschränkung auf die Anwendungsorientiertheit geschehen. Aus diesem Grunde wurden bewußt beim Datenteil nur Industrieroboter aufgenommen, die vornehmlich in Deutschland vertrieben werden. Nach Erörterung von Gründen für die Automatisierung mit Industrierobotern, befaßt sich das Buch mit Vor- und Nachteilen der unterschiedlichen Bauteile und Bauweisen dieser Geräte. Daran anschließend folgen Anwendungsfälle aus der Praxis. Nach Programmierung und Einsatzplanung von diesen freiprogrammierbaren Handhabungsautomaten, wird schließ­ lich an zwei konkreten Fallstudien ein Wirtschaftlichkeitsvergleich auf der elektronischen Datenverarbeitung durchgeführt. Zukünftigen Entwicklungen wird nur ein kurzer Ausblick gewährt. Dafür schließen umfang­ reiche Tabellen und Abbildungen von maßstäblichen Arbeitsräumen aller gebräuchlichen Geräte das Buch ab.Table of Contents1 Definitionen.- 2 Gründe für den Einsatz von Industrierobotern.- 3 Aufbau von Industrierobotern.- 4 Anwendung freiprogrammierbarer Manipulatoren.- 5 Programmierung von Industrierobotern.- 6 Erfahrungen bei der Einführung und dem Einsatz von Industrierobotern.- 7 Wirtschaftlichkeitsvergleich mittels EDVA.- 8 Ausblick.- 9 Anhang.- Firmenunterlagen.- Sachwortverzeichnis.

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Book SynopsisVorwort.- 1 Worum geht es in diesem Buch?- 2 Roboter und virtuelle Wesen.- 3 Ausdruck in Gesicht und Stimme.- 4 In der virtuellen Werkstatt.- 5 Wie erzeugt man ausdrucksvolle Sprache?- 6 Gesten bei Tieren und Kindern.- 7 Mimik in Aktion.- 8 Kommunikative Rhythmen.- 9 Wörter und Sätze.- 10 Dem Denken auf der Spur.- 11 Wie versteht man Sprache?- 12 Zeichen und Gebärden.- 13 Der Körper spricht mit.- 14 Mit Gesten sprechen.- 15 Kommunikation zwischen Mensch und Tier.- 16. Ich, Max.- 17 Das Natürliche und das Künstliche.- 18 Epilog 2030.

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