《生物医学和健康信息学中的深度学习、机器学习和物联网：技术和应用（Deep Learning, Machine Learning and IoT in Biomedical and Health Informatics: Techniques and Applications）》

生物医学和健康信息学是一个重要的领域，由于有大量可用的生物医学数据，它带来了巨大的机遇，并有助于应对挑战。本书研究并展示了基于物联网和机器学习的生物医学和健康相关应用的最新方法。本书旨在提供在智能系统中积累、更新和改变知识的计算方法，特别是帮助我们从数据中诱导知识的学习机制。在直接算法解决方案不可用、缺乏正式模型或未充分定义有关应用领域的知识的情况下，它会很有帮助。未来，物联网即将有能力改变我们的工作和生活方式。这些计算方法在不同工程学科的设计和优化中也发挥着重要作用。随着物联网概念的影响和发展，对AI（人工智能）技术的需求比以往任何时候都更加重要。这些技术的目的是接受不精确、不确定性和近似值，以获得快速解决方案。然而，智能物联网系统表示的最新进展产生了一个更加智能和强大的系统，提供了人类可解释、低成本和近似的解决方案。智能物联网系统在包括大数据分析、时间序列、生物医学和健康信息学在内的各个领域都表现出了出色的性能。本书对于在生物医学和保健领域工作的新研究人员和从业者来说将非常有益，以快速了解最佳执行方法。它也适合广泛的读者，他们可能不是科学家，但也对医学图像检索、大脑图像分割等领域的实践感兴趣。

• 讨论深度学习、物联网、机器学习和生物医学数据分析，广泛涵盖基础科学应用
• 呈现深度学习以及与传统方法相比在准确性、鲁棒性和跨语言泛化性方面的巨大改进
• 讨论用于医疗保健数据分析的物联网系统的各种技术
• 在生物医学和健康信息学中提供最先进的深度学习、机器学习和物联网方法
• 更侧重于算法在各种现实生活中生物医学和工程问题中的应用