Cantitate/Preț
Produs
Total produse
Vezi coșul
Multimodal Data Fusion for Bioinformatics Artificial Intelligence de Umesh Kumar Lilhore

Multimodal Data Fusion for Bioinformatics Artificial Intelligence

Editat de Umesh Kumar Lilhore, Abhishek Kumar, Narayan Vyas, Sarita Simaiya, Vishal Dutt
en Limba Engleză Hardback – 19 feb 2025

În peisajul academic actual, Multimodal Data Fusion for Bioinformatics Artificial Intelligence se poziționează ca o resursă esențială la intersecția dintre biologia computațională și inteligența artificială. Considerăm că acest volum, publicat de Wiley, răspunde unei nevoi critice în programele de studii avansate de bioinformatică, unde integrarea seturilor de date eterogene — de la genomică la metabolomică — a devenit norma, nu excepția. Structura cărții este riguros împărțită între fundamentarea tehnică a algoritmilor și aplicabilitatea lor clinică. Recomandăm acest titlu pentru modul în care reușește să explice utilizarea rețelelor neuronale și a algoritmilor bazați pe grafuri în contextul complex al cercetării „omics”. Ceea ce diferențiază această lucrare este echilibrul dintre inovația tehnică și responsabilitatea etică; autorii nu se limitează la performanța modelelor, ci analizează profund interpretarea acestora și protecția datelor sensibile. Volumul reprezintă o alternativă la Multimodal Data Fusion in Healthcare de Akansha Singh pentru cursurile de informatică medicală, cu avantajul unei focalizări specifice pe mecanismele moleculare și bioinformatica fundamentală, spre deosebire de abordarea centrată pe diagnostic clinic a lucrării menționate. De asemenea, față de Applying Artificial Intelligence to Computational Biology and Medical Informatics, lucrarea coordonată de Umesh Kumar Lilhore aduce un plus de actualitate prin explorarea unor tehnologii emergente precum calculul cuantic și realitatea augmentată. Stilul este unul academic precis, facilitând înțelegerea modului în care fuziunea datelor poate accelera dezvoltarea medicamentelor și medicina de precizie.

Citește tot Restrânge

Preț: 123660 lei

Preț vechi: 160597 lei
-23%

Puncte Express: 1855

Carte disponibilă

Livrare economică 07-21 mai
Livrare express 23-29 aprilie pentru 3917 lei

 Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!
Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9781394269938
ISBN-10: 1394269935
Pagini: 416
Dimensiuni: 238 x 160 x 29 mm
Greutate: 0.68 kg
Ediția:1
Editura: Wiley

De ce să citești această carte

Această lucrare este recomandată cercetătorilor și studenților care doresc să stăpânească tehnicile de fuziune a datelor în bioinformatică. Cititorul câștigă o viziune de ansamblu asupra modului în care AI procesează datele „omics” complexe. Este un instrument indispensabil pentru cei care lucrează în medicina de precizie, oferind soluții practice pentru integrarea informațiilor din surse multiple, de la secvențiere genetică la literatura biomedicală.

Descriere

Multimodal Data Fusion for Bioinformatics Artificial Intelligence is a must-have for anyone interested in the intersection of AI and bioinformatics, as it delves into innovative data fusion methods and their applications in ‘omics’ research while addressing the ethical implications and future developments shaping the field today. Multimodal Data Fusion for Bioinformatics Artificial Intelligence is an indispensable resource for those exploring how cutting-edge data fusion methods interact with the rapidly developing field of bioinformatics. Beginning with the basics of integrating different data types, this book delves into the use of AI for processing and understanding complex “omics” data, ranging from genomics to metabolomics. The revolutionary potential of AI techniques in bioinformatics is thoroughly explored, including the use of neural networks, graph-based algorithms, single-cell RNA sequencing, and other cutting-edge topics. The second half of the book focuses on the ethical and practical implications of using AI in bioinformatics. The tangible benefits of these technologies in healthcare and research are highlighted in chapters devoted to precision medicine, drug development, and biomedical literature. The book addresses a wide range of ethical concerns, from data privacy to model interpretability, providing readers with a well-rounded education on the subject. Finally, the book explores forward-looking developments such as quantum computing and augmented reality in bioinformatics AI. This comprehensive resource offers a bird’s-eye view of the intersection of AI, data fusion, and bioinformatics, catering to readers of all experience levels.