Bøker av Sima Das

The intersection of deep learning and healthcare has ushered in a new era of possibilities, transforming the landscape of medical research, diagnosis, and treatment. This comprehensive volume explores the innovative applications of deep learning in various facets of healthcare, presenting a roadmap for the future of medical practice. The book begins by laying the foundation of deep learning principles and their adaptation to healthcare contexts. It delves into cutting-edge developments in medical imaging, showcasing how convolutional neural networks (CNNs) and recurrent neural networks (RNNs) are revolutionizing the accuracy and efficiency of diagnostic processes. From early detection of diseases to personalized treatment plans, the impact of deep learning on patient care is examined with real-world case studies. Beyond diagnostics, the book explores the integration of deep learning into electronic health records (EHRs) and clinical decision support systems, highlighting the potential to enhance data-driven decision-making in healthcare settings.

Este livro ilumina o nexo entre ciência da computação e responsabilidade ambiental, orientando indivíduos, indústrias e legisladores em direção a um futuro digital sustentável. Explorando a integração de energias renováveis, a computação verde e tecnologias inovadoras, o livro revela uma jornada transformadora. Ele navega por hardware com eficiência energética, sustentabilidade de software e a simbiose da computação em nuvem com energias renováveis. Além dos paradigmas convencionais, explora o potencial transformador da IA e da computação quântica. Examinando meticulosamente os padrões da indústria, a cooperação global e a educação sustentável, ele orienta as partes interessadas na academia, na indústria e na governança. São apresentadas estratégias para superar os desafios de adoção de tecnologias renováveis, oferecendo insights práticos para remodelar o impacto ambiental da computação. O livro aborda resíduos eletrônicos, energia de data centers e pegadas de carbono de hardware, defendendo princípios de economia circular e incentivando uma computação holística responsável. Com um apelo à ação, incentiva a defesa, a inovação, a colaboração e a melhoria contínua para uma era digital coletiva e responsável.

Questo libro mette in luce il nesso tra informatica e responsabilità ambientale, guidando individui, industrie e decisori politici verso un futuro digitale sostenibile. Esplorando l'integrazione delle energie rinnovabili, l'informatica verde e le tecnologie innovative, il libro svela un viaggio di trasformazione. Naviga attraverso hardware ad alta efficienza energetica, sostenibilità del software e simbiosi del cloud computing con le energie rinnovabili. Al di là dei paradigmi convenzionali, esplora il potenziale trasformativo dell'intelligenza artificiale e del calcolo quantistico. Esaminando meticolosamente gli standard di settore, la cooperazione globale e l'educazione sostenibile, guida le parti interessate nel mondo accademico, industriale e di governance. Vengono presentate le strategie per superare le sfide legate all'adozione delle tecnologie rinnovabili, offrendo spunti attuabili per rimodellare l'impatto ambientale dell'informatica. Il libro affronta i problemi dei rifiuti elettronici, dell'energia dei data center e dell'impronta di carbonio dell'hardware, sostenendo i principi dell'economia circolare e sollecitando l'elaborazione olistica responsabile. Con un invito all'azione, incoraggia la difesa, l'innovazione, la collaborazione e il miglioramento continuo per un'era digitale collettiva e responsabile.

Ce livre met en lumière le lien entre l'informatique et la responsabilité environnementale, guidant les individus, les industries et les décideurs politiques vers un avenir numérique durable. Explorant l'intégration des énergies renouvelables, l'informatique verte et les technologies innovantes, le livre dévoile un voyage transformateur. Il navigue entre le matériel économe en énergie, la durabilité des logiciels et la symbiose du cloud computing avec les énergies renouvelables. Au-delà des paradigmes conventionnels, il explore le potentiel de transformation de l'IA et de l'informatique quantique. Examinant méticuleusement les normes industrielles, la coopération mondiale et l'éducation durable, il guide les parties prenantes du monde universitaire, de l'industrie et de la gouvernance. Des stratégies permettant de surmonter les défis liés à l'adoption des technologies renouvelables sont présentées, offrant des informations concrètes pour remodeler l'impact environnemental de l'informatique. Le livre aborde les déchets électroniques, l'énergie des centres de données et l'empreinte carbone du matériel, en prônant les principes de l'économie circulaire et en appelant à une informatique responsable holistique. Avec un appel à l'action, il encourage le plaidoyer, l'innovation, la collaboration et l'amélioration continue pour une ère numérique collective et responsable.

Dieses Buch beleuchtet den Zusammenhang zwischen Informatik und Umweltverantwortung und weist Einzelpersonen, Branchen und politischen Entscheidungsträgern den Weg in eine nachhaltige digitale Zukunft. Das Buch erforscht die Integration erneuerbarer Energien, Green Computing und innovative Technologien und enthüllt eine transformative Reise. Es geht um energieeffiziente Hardware, Software-Nachhaltigkeit und die Symbiose von Cloud Computing mit erneuerbaren Energien. Über konventionelle Paradigmen hinaus erforscht es das transformative Potenzial von KI und Quantencomputing. Es untersucht sorgfältig Industriestandards, globale Zusammenarbeit und nachhaltige Bildung und leitet Interessengruppen in Wissenschaft, Industrie und Verwaltung an. Es werden Strategien zur Bewältigung der Herausforderungen bei der Einführung erneuerbarer Technologien vorgestellt und bieten umsetzbare Erkenntnisse zur Neugestaltung der Umweltauswirkungen des Computing. Das Buch befasst sich mit Elektroschrott, dem Energieverbrauch von Rechenzentren und dem CO2-Fußabdruck von Hardware, befürwortet die Prinzipien der Kreislaufwirtschaft und drängt auf eine ganzheitliche, verantwortungsvolle Datenverarbeitung. Mit einem Aufruf zum Handeln fördert es Interessenvertretung, Innovation, Zusammenarbeit und kontinuierliche Verbesserung für ein kollektives, verantwortungsvolles digitales Zeitalter.

A interseção da aprendizagem profunda e da saúde inaugurou uma nova era de possibilidades, transformando o cenário da pesquisa, diagnóstico e tratamento médico. Este volume abrangente explora as aplicações inovadoras da aprendizagem profunda em diversas facetas da saúde, apresentando um roteiro para o futuro da prática médica. O livro começa estabelecendo as bases dos princípios de aprendizagem profunda e sua adaptação aos contextos de saúde. Ele investiga desenvolvimentos de ponta em imagens médicas, mostrando como as redes neurais convolucionais (CNNs) e as redes neurais recorrentes (RNNs) estão revolucionando a precisão e a eficiência dos processos de diagnóstico. Desde a detecção precoce de doenças até planos de tratamento personalizados, o impacto da aprendizagem profunda no atendimento ao paciente é examinado com estudos de caso do mundo real. Além dos diagnósticos, o livro explora a integração da aprendizagem profunda em registros eletrônicos de saúde (EHRs) e sistemas de apoio à decisão clínica, destacando o potencial para melhorar a tomada de decisões baseada em dados em ambientes de saúde.

L'intersezione tra deep learning e assistenza sanitaria ha inaugurato una nuova era di possibilità, trasformando il panorama della ricerca medica, della diagnosi e del trattamento. Questo volume completo esplora le applicazioni innovative del deep learning in vari aspetti dell'assistenza sanitaria, presentando una tabella di marcia per il futuro della pratica medica. Il libro inizia ponendo le basi dei principi del deep learning e del loro adattamento ai contesti sanitari. Approfondisce gli sviluppi all'avanguardia nell'imaging medico, mostrando come le reti neurali convoluzionali (CNN) e le reti neurali ricorrenti (RNN) stanno rivoluzionando l'accuratezza e l'efficienza dei processi diagnostici. Dalla diagnosi precoce delle malattie ai piani di trattamento personalizzati, l'impatto del deep learning sulla cura dei pazienti viene esaminato con casi di studio reali. Oltre alla diagnostica, il libro esplora l'integrazione del deep learning nelle cartelle cliniche elettroniche (EHR) e nei sistemi di supporto alle decisioni cliniche, evidenziando il potenziale per migliorare il processo decisionale basato sui dati in ambito sanitario.

L'intersection de l'apprentissage profond et des soins de santé a marqué le début d'une nouvelle ère de possibilités, transformant le paysage de la recherche médicale, du diagnostic et du traitement. Ce volume complet explore les applications innovantes de l'apprentissage profond dans diverses facettes des soins de santé, présentant une feuille de route pour l'avenir de la pratique médicale. Le livre commence par poser les bases des principes d'apprentissage profond et de leur adaptation aux contextes de soins de santé. Il se penche sur les développements de pointe en imagerie médicale, montrant comment les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) et les réseaux neuronaux récurrents (RNN) révolutionnent la précision et l'efficacité des processus de diagnostic. De la détection précoce des maladies aux plans de traitement personnalisés, l'impact de l'apprentissage profond sur les soins aux patients est examiné à l'aide d'études de cas réels. Au-delà du diagnostic, le livre explore l'intégration de l'apprentissage profond dans les dossiers de santé électroniques (DSE) et les systèmes d'aide à la décision clinique, soulignant le potentiel d'améliorer la prise de décision fondée sur les données dans les établissements de soins de santé.

Die Schnittstelle zwischen Deep Learning und Gesundheitsversorgung hat eine neue Ära der Möglichkeiten eingeläutet und die Landschaft der medizinischen Forschung, Diagnose und Behandlung verändert. Dieser umfassende Band untersucht die innovativen Anwendungen von Deep Learning in verschiedenen Bereichen des Gesundheitswesens und präsentiert einen Fahrplan für die Zukunft der medizinischen Praxis. Das Buch legt zunächst den Grundstein für Deep-Learning-Prinzipien und deren Anpassung an Gesundheitskontexte. Es befasst sich mit den neuesten Entwicklungen in der medizinischen Bildgebung und zeigt, wie Convolutional Neural Networks (CNNs) und Recurrent Neural Networks (RNNs) die Genauigkeit und Effizienz diagnostischer Prozesse revolutionieren. Von der Früherkennung von Krankheiten bis hin zu personalisierten Behandlungsplänen wird der Einfluss von Deep Learning auf die Patientenversorgung anhand von Fallstudien aus der Praxis untersucht. Über die Diagnostik hinaus untersucht das Buch die Integration von Deep Learning in elektronische Gesundheitsakten (EHRs) und klinische Entscheidungsunterstützungssysteme und hebt das Potenzial hervor, die datengesteuerte Entscheidungsfindung im Gesundheitswesen zu verbessern.

This book illuminates the nexus of computer science and environmental responsibility, guiding individuals, industries, and policymakers toward a sustainable digital future. Exploring renewable energy integration, green computing, and innovative technologies, the book unveils a transformative journey. It navigates energy-efficient hardware, software sustainability, and the symbiosis of cloud computing with renewables. Beyond conventional paradigms, it explores AI and quantum computing's transformative potential. Meticulously examining industry standards, global cooperation, and sustainable education, it guides stakeholders in academia, industry, and governance. Strategies for overcoming renewable tech adoption challenges are presented, offering actionable insights for reshaping computing's environmental impact. The book addresses electronic waste, data center energy, and hardware carbon footprints, advocating circular economy principles and urging holistic responsible computing. With a call to action, it encourages advocacy, innovation, collaboration, and continuous improvement for a collective, responsible digital era.

Dieses Buch bietet einen umfassenden Überblick über Künstliche Intelligenz (KI) und deckt sowohl deren theoretische Grundlagen als auch praktische Anwendungen ab. Das Buch befasst sich mit den Grundprinzipien der KI, einschließlich Wissensdarstellung, Argumentation, Suche und Lernalgorithmen. Es untersucht verschiedene KI-Programmiersprachen wie LISP und PROLOG und untersucht formalisierte symbolische Logiken, um Inkonsistenzen und Unsicherheiten bei der Wissensdarstellung zu bewältigen. Das Konzept des probabilistischen Denkens und seine Anwendung in Bayes'schen Netzwerken wird ebenso diskutiert wie die Darstellung strukturierten Wissens mithilfe von Graphen, Rahmen und verwandten Strukturen. Das Buch untersucht objektorientierte Darstellungen und die Nutzung von Vererbung und Instanziierung in der Wissensdarstellung. Such- und Kontrollstrategien zur allgemeinen Problemlösung, Produktionssysteme und heuristische Suchtechniken werden ausführlich erläutert. Die Anwendung von KI beim Spielen, bei Problemen mit der Zufriedenheit mit Einschränkungen und bei Expertensystemen wird ebenso untersucht wie Matching-Techniken sowie Wissensorganisation und -management.

V ätoj knige predstawlen wseob#emlüschij obzor iskusstwennogo intellekta (II), ohwatywaüschij kak ego teoreticheskie osnowy, tak i prakticheskie primeneniq. Kniga uglublqetsq w fundamental'nye principy iskusstwennogo intellekta, wklüchaq algoritmy predstawleniq znanij, rassuzhdeniq, poiska i obucheniq. On issleduet razlichnye qzyki programmirowaniq iskusstwennogo intellekta, takie kak LISP i PROLOG, i issleduet formalizowannuü simwolicheskuü logiku dlq ustraneniq nesoglasowannostej i neopredelennostej w predstawlenii znanij. Obsuzhdaetsq koncepciq weroqtnostnogo rassuzhdeniq i ego primenenie w bajesowskih setqh, a takzhe predstawlenie strukturirowannyh znanij s ispol'zowaniem grafow, frejmow i swqzannyh struktur. V knige issleduütsq ob#ektno-orientirowannye predstawleniq, a takzhe ispol'zowanie nasledowaniq i sozdaniq äkzemplqrow w predstawlenii znanij. Podrobno ob#qsnqütsq strategii poiska i uprawleniq dlq resheniq obschih zadach, proizwodstwennye sistemy i metody äwristicheskogo poiska. Issleduetsq primenenie II w igrah, zadachah udowletworeniq ogranichenij i äxpertnyh sistemah, a takzhe metody sopostawleniq, organizaciq i uprawlenie znaniqmi.

Este livro fornece uma visão abrangente da Inteligência Artificial (IA), cobrindo tanto os seus fundamentos teóricos como as suas aplicações práticas. O livro aprofunda os princípios fundamentais da IA, incluindo a representação do conhecimento, o raciocínio, a pesquisa e os algoritmos de aprendizagem. Explora várias linguagens de programação de IA, como LISP e PROLOG, e examina lógicas simbólicas formalizadas para lidar com inconsistências e incertezas na representação do conhecimento. O conceito de raciocínio probabilístico e a sua aplicação em redes Bayesianas é discutido, juntamente com a representação de conhecimento estruturado utilizando gráficos, quadros e estruturas relacionadas. O livro explora representações orientadas para objectos e a utilização de herança e instanciação na representação do conhecimento. As estratégias de pesquisa e controlo para a resolução de problemas gerais, os sistemas de produção e as técnicas de pesquisa heurística são explicados em pormenor. A aplicação da IA em jogos, problemas de satisfação de restrições e sistemas especializados é explorada, juntamente com técnicas de correspondência e organização e gestão do conhecimento. Além disso, o livro apresenta uma introdução à lógica difusa, às redes neuronais artificiais, às redes de neurónios e aos sistemas de informação.

Questo libro fornisce una panoramica completa dell'Intelligenza Artificiale (AI), coprendone sia i fondamenti teorici che le applicazioni pratiche. Il libro approfondisce i principi fondamentali dell'intelligenza artificiale, tra cui la rappresentazione della conoscenza, il ragionamento, la ricerca e gli algoritmi di apprendimento. Esplora vari linguaggi di programmazione AI come LISP e PROLOG ed esamina le logiche simboliche formalizzate per gestire incoerenze e incertezze nella rappresentazione della conoscenza. Viene discusso il concetto di ragionamento probabilistico e la sua applicazione nelle reti bayesiane, insieme alla rappresentazione della conoscenza strutturata utilizzando grafici, frame e strutture correlate. Il libro esplora le rappresentazioni orientate agli oggetti e l'utilizzo dell'ereditarietà e dell'istanziazione nella rappresentazione della conoscenza. Vengono spiegate in modo approfondito le strategie di ricerca e controllo per la risoluzione generale dei problemi, i sistemi di produzione e le tecniche di ricerca euristica. Viene esplorata l'applicazione dell'intelligenza artificiale nel gioco, nei problemi di soddisfazione dei vincoli e nei sistemi esperti, insieme alle tecniche di abbinamento e all'organizzazione e gestione della conoscenza.

Ce livre fournit un aperçu complet de l'intelligence artificielle (IA), couvrant à la fois ses fondements théoriques et ses applications pratiques. Le livre explore les principes fondamentaux de l¿IA, notamment la représentation des connaissances, le raisonnement, la recherche et les algorithmes d¿apprentissage. Il explore divers langages de programmation d'IA tels que LISP et PROLOG, et examine les logiques symboliques formalisées pour gérer les incohérences et les incertitudes dans la représentation des connaissances. Le concept de raisonnement probabiliste et son application dans les réseaux bayésiens est discuté, ainsi que la représentation de connaissances structurées à l'aide de graphiques, de cadres et de structures associées. Le livre explore les représentations orientées objet et l'utilisation de l'héritage et de l'instanciation dans la représentation des connaissances. Les stratégies de recherche et de contrôle pour la résolution générale de problèmes, les systèmes de production et les techniques de recherche heuristiques sont expliquées en détail. L'application de l'IA dans le jeu, les problèmes de satisfaction de contraintes et les systèmes experts est explorée, ainsi que les techniques d'appariement et l'organisation et la gestion des connaissances.

Monochrome Bilder mit ihrer Graustufendarstellung ohne Farbe haben in verschiedenen Aspekten der künstlichen Intelligenz (KI) eine wichtige Rolle gespielt, insbesondere im Bereich der Computer Vision. Dieses Thema befasst sich mit der Bedeutung und den potenziellen Vorteilen monochromer Bilder bei der Verbesserung von Objekterkennungsalgorithmen, die in KI-Systemen verwendet werden. Ziel ist es, die Auswirkungen monochromer Bilder auf die Genauigkeit und Effizienz von Objekterkennungsaufgaben zu untersuchen, die von KI-Modellen durchgeführt werden, ohne sich dabei auf plagiierte Inhalte zu stützen. Das Buch untersucht den historischen Hintergrund monochromer Bilder in der Computer Vision, die zugrundeliegenden Prinzipien der Objekterkennung in der KI und wie monochrome Bilder genutzt werden können, um diesen Prozess zu verbessern. Verschiedene Ansätze, Techniken und Datensätze, die in der monochromen Bilderkennung verwendet werden, werden zusammen mit ihren Vorteilen und Grenzen diskutiert.

As imagens monocromáticas, com a sua representação em escala de cinzentos desprovida de cor, têm desempenhado um papel significativo em vários aspectos da inteligência artificial (IA), particularmente no domínio da visão computacional. Este tópico explora a importância e os potenciais benefícios das imagens monocromáticas para melhorar os algoritmos de reconhecimento de objectos utilizados nos sistemas de IA. O objetivo é investigar o impacto das imagens monocromáticas na precisão e eficiência das tarefas de reconhecimento de objectos realizadas por modelos de IA, sem recorrer a conteúdos plagiados. O livro examina os antecedentes históricos das imagens monocromáticas na visão por computador, os princípios subjacentes ao reconhecimento de objectos na IA e a forma como as imagens monocromáticas podem ser utilizadas para melhorar este processo. São discutidas várias abordagens, técnicas e conjuntos de dados utilizados no reconhecimento de objectos com base em imagens monocromáticas, juntamente com as suas vantagens e limitações.

Monohromnye izobrazheniq s ih polutonowym predstawleniem, lishennym cweta, igraüt wazhnuü rol' w razlichnyh aspektah iskusstwennogo intellekta (II), osobenno w oblasti komp'üternogo zreniq. V dannoj teme rassmatriwaetsq znachenie i potencial'nye preimuschestwa monohromnyh izobrazhenij dlq uluchsheniq algoritmow raspoznawaniq ob#ektow, ispol'zuemyh w sistemah II. Cel' - issledowat' wliqnie monohromnyh izobrazhenij na tochnost' i äffektiwnost' zadach raspoznawaniq ob#ektow, wypolnqemyh modelqmi II, ne opiraqs' pri ätom na plagiat. V knige rassmatriwaütsq istoricheskie predposylki ispol'zowaniq monohromnyh izobrazhenij w komp'üternom zrenii, osnowopolagaüschie principy raspoznawaniq ob#ektow w II i to, kak monohromnye izobrazheniq mogut byt' ispol'zowany dlq uluchsheniq ätogo processa. Obsuzhdaütsq razlichnye podhody, metody i nabory dannyh, ispol'zuemye dlq raspoznawaniq ob#ektow na osnowe monohromnyh izobrazhenij, a takzhe ih preimuschestwa i ogranicheniq.

Le immagini monocromatiche, con la loro rappresentazione in scala di grigi priva di colore, hanno svolto un ruolo significativo in vari aspetti dell'intelligenza artificiale (IA), in particolare nel campo della computer vision. Questo argomento esplora l'importanza e i potenziali vantaggi delle immagini monocromatiche per migliorare gli algoritmi di riconoscimento degli oggetti utilizzati nei sistemi di intelligenza artificiale. L'obiettivo è indagare l'impatto delle immagini monocromatiche sull'accuratezza e l'efficienza dei compiti di riconoscimento degli oggetti eseguiti dai modelli di IA, senza affidarsi a contenuti plagiati. Il libro esamina il contesto storico delle immagini monocromatiche nella computer vision, i principi alla base del riconoscimento degli oggetti nell'IA e come le immagini monocromatiche possono essere utilizzate per migliorare questo processo. Vengono discussi vari approcci, tecniche e insiemi di dati utilizzati per il riconoscimento di oggetti basati su immagini monocromatiche, insieme ai loro vantaggi e limiti.

Les images monochromes, avec leur représentation en niveaux de gris dépourvue de couleur, ont joué un rôle important dans divers aspects de l'intelligence artificielle (IA), en particulier dans le domaine de la vision par ordinateur. Ce sujet explore l'importance et les avantages potentiels des images monochromes dans l'amélioration des algorithmes de reconnaissance d'objets utilisés dans les systèmes d'intelligence artificielle. L'objectif est d'étudier l'impact des images monochromes sur la précision et l'efficacité des tâches de reconnaissance d'objets effectuées par les modèles d'intelligence artificielle, sans s'appuyer sur du contenu plagié. Le livre examine le contexte historique des images monochromes dans la vision par ordinateur, les principes sous-jacents de la reconnaissance d'objets dans l'IA et la façon dont les images monochromes peuvent être utilisées pour améliorer ce processus. Diverses approches, techniques et ensembles de données utilisés dans la reconnaissance d'objets à partir d'images monochromes sont discutés, ainsi que leurs avantages et leurs limites.