Chong Li Reinforcement Learning for Cyber-physical Systems: With Cybersecurity Case Studies Online kf8

KF8 (Kindle Format 8), Amazon tarafından geliştirilen ve Mobipocket tabanlı bir formattır. Şirket bu formatta çok iyi çalıştı. Bu format bu şirket tarafından üretilen tüm elektronik cihazlar tarafından desteklendiğinden, bu şaşırtıcı değildir. Bu cihazlardan birine Reinforcement Learning for Cyber-physical Systems: With Cybersecurity Case Studies indirebilirsiniz. KF8 ile çizgi roman ve bilim kurgudan ansiklopedilere ve yazarın Chong Li anılarına kadar her türden renkli ve zengin kompozisyonlu dijital kitaplar oluşturabilirsiniz. Biçim, sabit düzen, kenar çubukları, CSS3 biçimlendirme, belirtme çizgileri, SVG grafikleri, iç içe geçmiş tablolar dahil olmak üzere 150'den fazla farklı biçimlendirme öğesine sahiptir. Bu, bu biçimi diğer mobil cihaz markalarının kullanımı için cazip hale getirir. KF8'in yeteneklerine harika bir örnek, Reinforcement Learning for Cyber-physical Systems: With Cybersecurity Case Studies Chong Li bir kitapta açılır metin kullanma yeteneğidir. Bu araç, kitap içeriğinin dinamik bileşenini sembolize eder. Kindle Panel Görünümü modu da sağlanmıştır, bu sayede Reinforcement Learning for Cyber-physical Systems: With Cybersecurity Case Studies kitabının resimlerini yüksek çözünürlüklü grafiklerle görüntüleyebilirsiniz. Bu çizgi roman severler ya da çocuk kurgu okurları için çok yararlı bir araçtır. Özellikle günümüzde, dijital teknolojinin gelişmede geniş çapta ilerlediği zaman. Enfes bir tasarıma sahip mutfak ve diğer kitaplar için yazı tiplerini gömmek, arka plan resimlerine metin yerleştirmek, dili harfleri, dipnotları ve kenar çubuklarını kullanmak mümkündür. Formatın yaratıcıları daha az renkli, ancak daha yararlı türleri unutmadı. Ansiklopediler ve teknik literatür için çok uygun araçlar vardır. SVG, CSS3, iç içe tablolar ve dolgulu metin çerçeveleri hakkında konuşuyoruz. Herhangi bir okuyucu, ister bilim adamı ister mühendis olsun, Kindle Format 8 formatının bu özelliklerini takdir edecektir. Kindle kitap formatının geçen yıldan beri HTML5 ses ve video etiketlerinin yanı sıra geçerli tüm HTML4 etiketlerini desteklediğini ekliyoruz. Diğer üreticilerin bazı e-kitapları, desteklenenler listesinde KF8'i içerir, ancak onlarla her zaman doğru çalışmazlar. Bu, bu biçimin önemli bir eksi. Ancak gelecekte böyle bir sorun olmayacağından ve Reinforcement Learning for Cyber-physical Systems: With Cybersecurity Case Studies KF8'in tüm elektronik kitap üreticilerine genişletileceğinden eminiz.

Reinforcement Learning for Cyber-Physical Systems: with Cybersecurity Case Studies was inspired by recent developments in the fields of reinforcement learning (RL) and cyber-physical systems (CPSs). Rooted in behavioral psychology, RL is one of the primary strands of machine learning. Different from other machine learning algorithms, such as supervised learning and unsupervised learning, the key feature of RL is its unique learning paradigm, i.e., trial-and-error. Combined with the deep neural networks, deep RL become so powerful that many complicated systems can be automatically managed by AI agents at a superhuman level. On the other hand, CPSs are envisioned to revolutionize our society in the near future. Such examples include the emerging smart buildings, intelligent transportation, and electric grids. However, the conventional hand-programming controller in CPSs could neither handle the increasing complexity of the system, nor automatically adapt itself to new situations that it has never encountered before. The problem of how to apply the existing deep RL algorithms, or develop new RL algorithms to enable the real-time adaptive CPSs, remains open. This book aims to establish a linkage between the two domains by systematically introducing RL foundations and algorithms, each supported by one or a few state-of-the-art CPS examples to help readers understand the intuition and usefulness of RL techniques. Features Introduces reinforcement learning, including advanced topics in RL Applies reinforcement learning to cyber-physical systems and cybersecurity Contains state-of-the-art examples and exercises in each chapter Provides two cybersecurity case studies Reinforcement Learning for Cyber-Physical Systems with Cybersecurity Case Studies is an ideal text for graduate students or junior/senior undergraduates in the fields of science, engineering, computer science, or applied mathematics. It would also prove useful to researchers and engineers interested in cybersecurity, RL, and CPS. The only background knowledge required to appreciate the book is a basic knowledge of calculus and probability theory.