本手册对基因和细胞治疗产品的整个开发范围的信息进行了深入的回顾。 从介绍性信息到最先进的技术和概念，本书提供了对上游流程的见解，例如载体设计和构建、纯化、配方和填充/完成以及交付选项。 还讨论了从遵守现行良好生产规范 (CGMP) 到为化学、制造和控制 (CMC) 做好准备的规划步骤。本书总结了专家们解决的成功和陷阱的示例，这些专家已经做出了所有创新的努力并克服了这些挑战。

本书提供了作为 IEEE 电路与系统季节性学校的一部分进行的一系列演讲，重点关注芯片智能：集成电路的明天。 书中讨论的技术主题包括： 混沌边缘理论解释忆阻器电路中的复杂现象 模拟忆阻计算 通过设备上学习设计节能的新皮质系统 集成传感器 基于 NVM 的神经形态计算 IC 的挑战和最新进展 内存计算（ 用于深度学习）使用尖峰神经网络进行深度学习 用于设计集成电路和系统的计算智能 神经芯片设计、建模和应用 本书提供了作为 IEEE 电路和系统季节性学校的一部分进行的一系列演讲，重点关注智能 芯片：集成电路的明天。

MemComputing 是一种新的计算范式，它利用时间非局部性（内存）来处理和存储信息。 本书由该范式的创始人撰写，解释了 MemComputing 背后的主要思想，探讨了其理论基础，并展示了其对各种组合优化问题、机器学习和量子力学的适用性。 本书非常适合物理、计算机科学、电气专业工程和数学专业的研究生​，以及对非常规计算感兴趣的学术界和工业界的研究人员参考学习。本书的作者依靠大量的页边注释、重要评论和大量插图来更好地解释主要概念并澄清术语，使本书可能地自成一体。

影响体重的因素之一是食物的选择。 食物选择受到个人和环境因素的影响，包括食物的供应、获取、社会影响和偏好。此外，通过互联网、手机等电子产品和远程医疗提供的干预措施具有潜在的吸引力和可扩展性。 应用程序APP、短信、基于互联网的营养课程等基于技术的干预措施已经被用来向青少年传授营养和健康饮食知识。 收集实时行为和生理数据的可穿戴传感器可以提高数据收集范围和质量，从而增加交互式和自适应干预的机会； 这些个性化干预措施可以改变行为并帮助临床决策。 可以看出食品和饮料行业的人工智能 （AI）是下一件大事，因此可以预见开发与营养和饮食相关的应用程序以及跟踪饮食摄入量的应用程序将是下一个创业风口。

《基于图像的食品和健康分析计算：需求、挑战、解决方案和实践》涵盖了食品图像分析的现状，并提出了基于计算机视觉和图像处理的解决方案，以增强和提高当前膳食摄入量测量的准确性。书中提出了许多解决方案，通过分析移动设备捕获的健康图像、数据和基于食品工业的图像来提高评估的准确性。书中还讨论了基于人工智能和基于深度学习的食品图像识别算法的关键技术创新。

本书强调人工智能及相关技术的最新发展和成就，特别关注食品质量。 本书介绍了人工智能在食品质量方面的应用、概念化以及涵盖人工智能大部分方面的批判性调查。

本书讨论了糖尿病的病理生理学、诊断和筛查及其管理方面的最新研究。它回顾了早期诊断的新技术，并强调了糖尿病 2 微血管和大血管并发症的分子机制。该书涵盖了纳米技术在糖尿病诊断、监测和治疗中的应用。本章还介绍了胰腺细胞与PSCs分化的最新进展，并说明了它们在治疗糖尿病中的治疗应用所面临的挑战。

糖尿病是影响全球约 4.25 亿人的主要健康问题。 从生理上来说，身体无法控制血液中的血糖水平，从而导致高血糖（hyperglycemia）。 高血糖的影响包括尿频、体重减轻、心血管疾病以及对神经、肾脏和眼睛的损害。 糖尿病分为I型和II型，前者占人口的5-10%，是由于身体的免疫系统损害了胰腺中产生胰岛素的B细胞，导致体内胰岛素缺乏而发生的。 II 型糖尿病是一种更常见的疾病，其特征是丧失对胰岛素的反应能力。 未来不再是过去的样子！

本书重点介绍人工智能 （AI） 和机器学习 （ML） 技术，以及它们如何逐步融入各种产品中，包括消费类产品、“智能”个人助理、尖端医疗诊断系统和量子计算系统。这本简明的参考书对最重要的趋势进行了广泛的概述，并讨论了这些趋势和技术是如何在使用它们的应用中被创造出来并在实际中应用的。

《糖尿病教科书：临床原理、患者管理和公共卫生问题（2nd Edition）》从全面、多学科的角度解决糖尿病问题。其目的是整合来自各个学科专家的糖尿病最新信息，包括流行病学、公共卫生、病理生理学、非药物和药物治疗、患者支持、急性和慢性并发症、新的和未经证实的疗法以及预防。