Real-Time Applications of Machine Learning in Cyber-Physical Systems

Abstract

Технологические достижения последних десятилетий изменили то, как люди общаются, работают, учатся и, в конечном счете, живут. Использование киберфизических систем (CPS), в частности, помогло людям вести свою жизнь с большим контролем и свободой. Домены CPS имеют большое общественное значение, оказывая решающую помощь в различных отраслях - от безопасности до здравоохранения. В то же время алгоритмы машинного обучения (ML) известны своей значительной эффективностью, высокой производительностью и стали настоящим стандартом ,благодаря большей доступности, и сейчас, как никогда, междисциплинарные приложения ML для CPS стали необходимостью, помогающей находить конструктивные решения реальных проблем. Приложения машинного обучения в реальном времени в киберфизических системах содержат соответствующую теоретическую основу и самые последние эмпирические данные о различных приложениях машинного обучения в реальном времени в киберфизических системах. Эта книга, охватывающая такие темы, как системы обнаружения вторжений

Загл. c титул. экрана

Используемые программы Adobe Acrobat

Technological advancements of recent decades have reshaped the way people socialize, work, learn, and ultimately live. The use of cyber-physical systems (CPS) specifically have helped people lead their lives with greater control and freedom. CPS domains have great societal significance, providing crucial assistance in industries ranging from security to healthcare. At the same time, machine learning (ML) algorithms are known for being substantially efficient, high performing, and have become a real standard due to greater accessibility, and now more than ever, multidisciplinary applications of ML for CPS have become a necessity to help uncover constructive solutions for real-world problems.Real-Time Applications of Machine Learning in Cyber-Physical Systems provides a relevant theoretical framework and the most recent empirical findings on various real-time applications of machine learning in cyber-physical systems. Covering topics like intrusion detection systems, predictive maintenance, and seizure predict