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[null,"1.","Record Nr.",null,"UNINA9910483721603321"]
[null,null,"Autore",null,"Guzzi Rodolfo"]
[null,null,"Titolo",null,"Introduzione ai metodi inversi : Con applicazioni alla geofisica e al telerilevamento / / by Rodolfo Guzzi"]
[null,null,"Pubbl/distr/stampa",null,"Milano : , : Springer Milan : , : Imprint : Springer, , 2012"]
[null,null,"ISBN",null,"88-470-2495-1"]
[null,null,"Edizione",null,"[1st ed. 2012.]"]
[null,null,"Descrizione fisica",null,"1 online resource (295 p.)"]
[null,null,"Collana",null,"Collana di Fisica e Astronomia, Collana di Fisica e Astronomia, , 2038-5730 ; ; 32"]
[null,null,"Disciplina",null,"551.08"]
[null,null,"Soggetti",null,"Earth sciences"]
[{"$nulls":4},"Environment"]
[{"$nulls":4},"Optical data processing"]
[{"$nulls":4},"Mathematics"]
[{"$nulls":4},"Engineering design"]
[{"$nulls":4},"Mathematical physics"]
[{"$nulls":4},"Earth Sciences, general"]
[{"$nulls":4},"Environment, general"]
[{"$nulls":4},"Computer Imaging, Vision, Pattern Recognition and Graphics"]
[{"$nulls":4},"Mathematics, general"]
[{"$nulls":4},"Engineering Design"]
[{"$nulls":4},"Theoretical, Mathematical and Computational Physics"]
[null,null,"Lingua di pubblicazione",null,"Italiano"]
[null,null,"Formato",null,"Materiale a stampa"]
[null,null,null,"Livello bibliografico","Monografia"]
[null,null,null,"Note generali","Description based upon print version of record."]
[null,null,"Nota di contenuto",null,"Introduzione -- Modelli diretti: Il modello radiativo dell'atmosfera -- Modelli diretti: La teoria del raggio sismico -- Regolarizzazione di problemi mal posti -- Teoria dell'inversione statistica -- Metodi ottimali per problemi inversi lineari e non lineari -- Markov Chain Monte Carlo -- I filtri di Kalman -- Assimilazione dei dati -- Il metodo della diffusione inversa -- Applicazioni -- Analisi alle Componenti Principali -- Kriging e Analisi Oggettiva -- Algoritmi di Minimizzazione -- Caratteristiche delle matrici -- Gli integrali di Gauss, da univariati a multivariati -- Variabili Casuali -- Calcolo differenziale -- Spazi funzionali e Integrazione di Monte Carlo."]
[null,null,null,"Sommario/riassunto","Non è facile definire che cosa è un problema inverso anche se, ogni giorno facciamo delle operazioni mentali che sono dei metodi inversi. Ad esempio riconoscere i luoghi che attraversiamo quando andiamo al "]
[{"$nulls":4},"lavoro o passeggiamo, riconoscere una persona conosciuta tanti anni prima etc. Eppure la nostra cultura non ha ancora sfruttato appieno queste nostre capacità, anzi ci insegna la realtà utilizzando i metodi diretti. Ad esempio ai bambini viene insegnato a fare di conto utilizzandole quattro operazioni. Guardiamo ad esempio la moltiplicazione, essa è basata sul fatto che presi due fattori e moltiplicati tra di loro si ottiene il loro prodotto. Il corrispondente problema inverso è quello di trovare un paio di fattori che diano quel numero. Noi sappiamo che questo problem può anche non avere una unica soluzione. Infatti nel cercare di imporre una unicità della soluzione utilizziamo i numeri primi aprendo un mondo matematico complesso. Probabilmente il più antico problema inverso fu fatto da Erodoto, attraverso l`interpolazione lineare. Il problema diretto è quello di di calcolare una funzione lineare, che fornisce un risultato quando si introducono due numeri, ma un problema inverso come quello dell`interpolazione lineare può avere una soluzione, nessuna soluzione, infinite soluzioni in relazione al numero e alla natura dei punti. Poiché esiste una stretta dipendenza tra il problema diretto e quello inverso, è buona norma impratichirsi con il problema diretto prima di affrontare il problema inverso. Questo approccio richiede che, soprattutto quando si ha a che fare con modelli fisico matematici, si sviluppi una strategia sul modello diretto, utilizzando tutti gli strumenti della conoscenza. Ad esempio cercare le soluzioni di tutte le possibili combinazioni che possono essere ottenute utilizzando vari dati di input; fare una presentazione grafica dei risultati che ci permettono, da una o piu' curve, ricavare i limiti di utilizzabilia' del modello."]
[null,"2.","Record Nr.",null,"UNINA9910869176503321"]
[null,null,"Titolo",null,"Artificial Intelligence for Security : Enhancing Protection in a Changing World / / edited by Tuomo Sipola, Janne Alatalo, Monika Wolfmayr, Tero Kokkonen"]
[null,null,"Pubbl/distr/stampa",null,"Cham : , : Springer Nature Switzerland : , : Imprint : Springer, , 2024"]
[null,null,"ISBN",null,"9783031574528"]
[null,null,"Edizione",null,"[1st ed. 2024.]"]
[null,null,"Descrizione fisica",null,"1 online resource (373 pages)"]
[null,null,"Disciplina",null,"006.3"]
[null,null,"Soggetti",null,"Data protection - Law and legislation"]
[{"$nulls":4},"Artificial intelligence"]
[{"$nulls":4},"Computer networks - Security measures"]
[{"$nulls":4},"Privacy"]
[{"$nulls":4},"Artificial Intelligence"]
[{"$nulls":4},"Mobile and Network Security"]
[null,null,"Lingua di pubblicazione",null,"Inglese"]
[null,null,"Formato",null,"Materiale a stampa"]
[null,null,null,"Livello bibliografico","Monografia"]
[null,null,"Nota di contenuto",null,"Part I Methodological Fundamentals of Artificial Intelligence -- Chapter.1.Safeguarding the Future of Artificial Intelligence: An AI Blueprint -- Chapter.2.Cybersecurity and the AI Silver Bullet.-Chapter.3.Artificial Intelligence and Differential Privacy – Review of Protection Estimate Models -- Chapter.4.To Know What You Do Not Know: Challenges for Explainable AI for Security and Threat Intelligence -- Chapter.5.Securing the Future: The Role of Knowledge Discovery Frameworks -- Chapter.6.Who Guards the Guardians? On Robustness of Deep Neural Networks.-Part II Artificial Intelligence for Critical Infrastructure Protection -- Chapter.7.Opportunities and Challenges of Using Artificial Intelligence in Securing Cyber-Physical System -- Chapter.8.Artificial Intelligence Working to Secure Small Enterprises -- Chapter.9.On the Cyber Security of Logistics in the Age of Artificial Intelligence.-Chapter.10.Fuzzy Machine Learning for Smart Grid Instability Detection -- Chapter.11.On Protection of the Next-Generation Mobile Networks against Adversarial Examples -- Chapter.12.Designing and Implementing an Interactive Cloud Platform for Teaching Machine Learning with Medical Data -- Part III Artificial Intelligence for Anomaly Detection -- Chapter.13.Machine Learning and Anomaly Detection for an Automated Monitoring of Log Data -- Chapter.14.Detecting Web "]
[{"$nulls":4},"Application DAST Attacks in Large-scale Event.-Chapter15.Enhancing IoT Intrusion Detection Using Hybrid DAIDS-RNN Mode."]
[null,null,null,"Sommario/riassunto","This book discusses the use of artificial intelligence (AI) for security purposes. It is divided into three parts: methodological fundamentals of AI, use of AI for critical infrastructure protection and anomaly detection. The first section describes the latest knowledge for creating safe AIs and using them to enhance protection. This book also presents various domains and examples of AI-driven security. The chapters describe potential methods, demonstrate use cases and discuss the challenges of the evolving field. This includes topics such as defensive use of AI to detect threats. It discusses the offensive use of AI to better understand the future threat landscape, the use of AI for automation in critical infrastructure and overall challenges of AI usage for critical tasks. As new threats emerge, the use of AI technologies to protect the world one lives in is topical. New technologies in this space have advanced rapidly, and subsequently, their use in enhancing protection is an evident development. To this effect, this book brings together a group of international researchers and professionals who present their views on how to create security through AI. This book targets postgraduate students, researchers and professionals who want to understand the use of AI for security. Understanding latest advancements in this field will also be useful to those who want to comprehend modern cybersecurity in detail and who want to follow research and latest trends. ."]