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樊宽刚，么晓康，陈宇航 著

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店铺： 博学精华图书专营店

出版社： 冶金工业出版社

ISBN：9787502471743

商品编码：29729295161

包装：平装

出版时间：2016-01-01

基本信息

书名:无线传感器网络关键技术研究及应用

：45.00元

售价：30.6元,便宜14.4元,折扣68

作者:樊宽刚,么晓康,陈宇航

出版社：冶金工业出版社

出版日期：2016-01-01

ISBN：9787502471743

字数：

页码：216

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

内容提要

《无线传感器网络关键技术研究及应用》通过对无线传感器网络电磁信号在井下传输研究，仿真了矿井不同形状对电磁信号传输的影响，提出应对矿井下电磁辐射干扰的措施；通过研究节点路径优化算法、定位算法及节点在有障环境中的部署，降低无线传感器网络节点能耗，延长节点寿命和网络生存周期，并将研究成果应用于实际，通过压缩感知技术压缩了数据量，验证了研究方法的有效性和可行性。
　　《无线传感器网络关键技术研究及应用》可为基于无线传感器网络技术的矿井下生产和监测系统的设计提供技术支持和设计参考，也可以作为相关领域本科生、研究生和工程技术人员的教材和参考书。

目录

作者介绍

文摘

序言

《人工智能在医疗领域的变革：从诊断到个性化治疗的深度探索》 引言 人工智能（AI）的浪潮正以前所未有的速度席卷全球，其在各行各业的颠覆性潜力已毋庸置疑。在所有受益于AI技术飞速发展的领域中，医疗健康无疑是最为关键和充满希望的一环。从辅助医生进行精准诊断，到开发个性化的治疗方案，再到优化医院运营管理，AI正深刻地重塑着医疗服务的未来。本书《人工智能在医疗领域的变革：从诊断到个性化治疗的深度探索》将带领读者深入剖析AI如何在医疗领域掀起一场深刻的变革，聚焦于其在疾病诊断、药物研发、精准医疗、健康管理以及医疗系统优化等方面的实际应用和未来展望。 第一章：AI赋能的医学影像诊断：锐化视觉，洞察病灶 医学影像，如X光、CT、MRI等，是现代医学诊断的基石。然而，海量的影像数据以及对细微病灶的识别要求，给放射科医生带来了巨大的挑战。本章将深入探讨AI，特别是深度学习技术，如何彻底改变医学影像的解读方式。 深度学习模型在影像识别中的突破： 我们将详细介绍卷积神经网络（CNN）等深度学习模型如何被训练用于识别X光片中的肺炎、CT扫描中的肿瘤、MRI图像中的脑部病变等。我们将剖析这些模型如何学习识别图像中的复杂纹理、形状和模式，其准确性和效率往往能媲美甚至超越经验丰富的医生。 量化分析与早期预警： AI不仅仅是识别病灶，更能进行精密的量化分析。例如，通过AI对病灶的大小、密度、生长速度进行精确测量，为疾病的早期诊断和预后判断提供客观依据。本书将探讨AI在辅助早期癌症筛查、心血管疾病风险评估等方面的应用案例。 多模态影像融合与诊断增强： 不同的医学影像模态提供了互补的信息。AI技术能够有效地融合来自CT、MRI、PET等多种影像源的数据，构建更全面的患者生理模型，从而提升诊断的准确性和鲁棒性。我们将讨论多模态影像融合在复杂病例诊断中的价值。 AI在影像报告生成中的作用： 自动化生成初步的影像报告，可以显著减轻医生的工作负担，缩短报告周转时间。本章将介绍AI如何提取关键信息，生成结构化的初步诊断报告，并强调其辅助性而非替代性。 挑战与伦理考量： 尽管AI在影像诊断方面取得了巨大成就，但数据隐私、模型的可解释性、算法的偏差以及监管审批等问题仍然是需要认真面对的挑战。本章将对这些议题进行探讨，并提出潜在的解决方案。 第二章：AI驱动的药物研发：加速创新，降低成本 新药研发是一个漫长、昂贵且高风险的过程。AI技术的引入，正在以前所未有的方式加速这一进程，并有望降低研发成本。 靶点识别与验证： AI可以通过分析海量的基因组学、蛋白质组学和文献数据，快速识别与疾病相关的潜在药物靶点，并预测这些靶点的有效性。本章将介绍AI在基因疾病机制研究和新靶点发现中的应用。 分子设计与筛选： AI算法能够生成具有特定药理活性的分子结构，并高效地筛选出最有潜力的候选药物。我们将详细介绍生成对抗网络（GANs）、变分自编码器（VAEs）等模型在小分子药物设计中的应用。 药物重定向与组合疗法： AI可以分析现有药物的分子特性和作用机制，发现其治疗其他疾病的潜力，即药物重定向。同时，AI也能预测不同药物组合的协同效应，为开发更有效的联合疗法提供依据。 临床试验优化： AI能够帮助优化临床试验的设计，例如，通过分析患者数据预测其对药物的反应，从而更精准地招募患者，提高试验的成功率。本书还将讨论AI在预测药物副作用和评估疗效方面的作用。 AI在生物标志物发现中的角色： 生物标志物是监测疾病进展和评估治疗反应的关键。AI能够从复杂的生物数据中识别出新的、更敏感的生物标志物，为精准治疗提供支持。 第三章：迈向精准医疗：量身定制的治疗策略 精准医疗的核心在于“一人一方”，即根据患者的个体差异，提供最适合的治疗方案。AI在实现这一目标方面发挥着至关重要的作用。 基因组学与个体化治疗： 通过分析患者的基因组数据，AI可以识别出与疾病易感性、药物代谢和治疗反应相关的基因变异，从而指导医生选择最有效的药物和剂量，避免不必要的副作用。本章将深入探讨AI在肿瘤基因测序分析和靶向治疗推荐中的应用。 预测性模型与风险评估： AI能够构建复杂的预测模型，综合考虑患者的遗传信息、生活方式、环境因素以及过往病史，预测其罹患特定疾病的风险，并提前采取预防措施。 治疗方案的动态调整： AI可以实时监测患者的治疗反应，并根据患者的反馈和生物标志物的变化，动态调整治疗方案，确保疗效最大化并最小化不良反应。 AI在罕见病诊断与治疗中的潜力： 罕见病的诊断往往具有挑战性。AI可以通过分析海量文献和病例数据，帮助医生更快地识别罕见病，并提供最新的治疗建议。 伦理与数据共享的挑战： 实现真正的精准医疗需要大量的个体化数据。本书将讨论在保护患者隐私的前提下，如何建立安全可靠的数据共享机制，以及AI在精准医疗伦理方面的考量。 第四章：AI驱动的健康管理与疾病预防：主动守护健康 AI的应用已不再局限于疾病治疗，更延伸至健康管理和疾病预防的各个环节，帮助人们实现更积极、主动的健康生活。 可穿戴设备与健康监测： 智能手表、手环等可穿戴设备收集的生理数据（心率、睡眠、活动量等）可以通过AI进行分析，识别异常模式，并及时向用户发出健康预警，例如心律失常、睡眠呼吸暂停等。 个性化健康建议与生活方式指导： 基于用户的健康数据和生活习惯，AI可以提供个性化的饮食、运动和睡眠建议，帮助用户养成健康的生活方式，预防慢性疾病。 AI在心理健康领域的应用： AI可以通过分析用户的语言、行为模式，甚至面部表情，识别潜在的心理健康问题，如抑郁、焦虑等，并提供初步的干预和支持。 疾病爆发预测与公共卫生： AI可以通过分析社交媒体、新闻报道、搜索趋势等多种数据源，预测传染病的爆发趋势，为公共卫生部门制定防控策略提供支持。 家庭医疗助手与远程医疗： 智能音箱、聊天机器人等AI助手可以为居家养老的老年人提供用药提醒、健康咨询等服务，并通过与医疗机构的连接，实现远程医疗的便捷化。 第五章：优化医疗系统与提升效率：智慧医疗的未来 除了直接服务于患者，AI还在后台默默地优化着整个医疗系统的运作，提升效率，降低成本，改善患者体验。 医院运营管理智能化： AI可以用于优化医院的排班系统、床位管理、物资采购，提高资源利用率，减少患者等待时间。 医疗欺诈检测： AI能够分析医疗保险索赔数据，识别潜在的欺诈行为，为医疗保障体系的健康运行保驾护航。 电子病历的智能分析与知识挖掘： AI可以从海量的电子病历中提取有价值的信息，发现新的疾病关联，辅助临床研究，甚至用于医生的继续教育。 虚拟护理助手与患者教育： AI驱动的虚拟护理助手可以为患者提供疾病相关的知识，解答常见问题，提高患者的依从性和自我管理能力。 AI在应对突发公共卫生事件中的作用： 在疫情等突发事件中，AI可以辅助进行疫情追踪、资源调度、疫苗研发等工作，提升应对能力。 结论 人工智能正在以前所未有的深度和广度渗透到医疗健康的各个角落，它不仅是技术的革新，更是对传统医疗模式的颠覆和重塑。从精准诊断到个性化治疗，从药物研发到健康管理，AI正以前所未有的力量，加速医疗领域的创新步伐，提升医疗服务的质量和可及性，为构建一个更健康、更美好的未来贡献着关键力量。本书所探讨的AI在医疗领域的应用，仅仅是这场变革的开端。随着技术的不断进步和数据的日益丰富，我们有理由相信，AI将继续在医疗健康领域扮演越来越重要的角色，为人类的健康福祉带来更多惊喜和可能。 本书的目标读者是所有对人工智能在医疗领域的应用感兴趣的专业人士、研究人员、学生以及对未来医疗发展充满好奇的公众。我们希望通过本书，能够激发更多关于AI在医疗领域深度应用和未来发展的思考与讨论。

评分☆☆☆☆☆

阅读体验中，我最欣赏的是作者对于“应用”层面的关注度。很多技术书籍往往沉溺于理论的精妙推导，却忽略了技术在真实世界中如何落地生根、解决实际痛点。这本书的价值，如果能真正体现在它如何指导工程实践上，那就太棒了。我尤其期待看到那些关于实际部署、功耗优化和数据处理效率提升的章节。例如，在能源受限的场景下，如何设计出既能保证数据采集的准确性，又能将节点寿命最大化的策略？书中是否提供了不同环境下（比如城市、农业或工业监测）的对比性分析？如果能够提供一些经过验证的、具有可操作性的代码片段或者系统架构图，那就更好了，这能极大地缩短理论到实践的转化周期。我希望它不仅仅停留在描述“是什么”，更能深入探讨“怎么做”以及“为什么这样做比其他方法更优”，这种深度批判性的分析，才是区分优秀技术专著的关键所在。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计着实令人眼前一亮，那种沉稳中又不失现代感的封面，一看就知道是下了功夫的。拿到手里的时候，那种厚实感和纸张的质感，让我对即将展开的阅读充满了期待。我原本以为这会是一本非常晦涩难懂的技术手册，毕竟涉及到“关键技术研究”这样高深的字眼，但翻开扉页后，发现作者在内容的组织上颇具匠心。它似乎在试图搭建一座连接理论深度与实际应用的桥梁。我特别留意了目录结构，发现它并非简单地罗列技术点，而是构建了一个清晰的逻辑框架，从基础概念的梳理，到前沿问题的剖析，再到具体的案例展示，层层递进。这种编排方式，对于一个希望系统性了解某一领域全貌的读者来说，无疑是极大的福音。我希望书中能有大量清晰的图示和流程图来辅助理解那些抽象的算法和协议，否则光靠文字堆砌，很容易让人在细节处迷失方向。总而言之，从初次接触的感官体验来看，这本书在专业性和可读性之间找到了一个值得肯定的平衡点，让人忍不住想深入挖掘其中的知识宝藏。

评分☆☆☆☆☆

从内容深度和广度的衡量来看，我非常关注这本书是否能捕捉到当前领域内的最新动态和未来趋势。技术迭代的速度极快，一本好的专业书籍必须具备前瞻性，能够引领读者看到未来几年该领域可能发生的技术变革。我希望书中不仅涵盖了基础的拓扑结构和路由协议，更能深入探讨诸如边缘计算、人工智能在数据分析中的融合、以及应对日益严峻的安全挑战等方面的前沿研究。如果能对这些新兴技术在特定应用场景下的潜力与局限性进行深入的剖析和辩论，那将大大提升这本书的学术价值和参考意义。此外，在引用和参考资料方面，我期待看到一个详尽且最新的列表，这能帮助读者沿着已有的研究脉络继续深挖，构建起更宏大的知识网络，而不是让这本书成为知识的终点站。

评分☆☆☆☆☆

这本书的整体结构安排，给我的感觉是极具逻辑性和系统性的，仿佛作者在为读者规划了一条清晰的知识获取路径。我特别留意了章节间的过渡和衔接，它们处理得非常自然流畅，没有出现为了凑字数而强行堆砌内容的现象。每一个单元似乎都是为了更好地服务于最终构建一个完整的技术认知体系。这种精心雕琢的布局，体现了作者对学科体系的深刻理解。如果这本书能够附带一些自我评估或章节回顾的小结，帮助读者及时巩固所学，那就更完美了。我的期许是，读完这本书后，我不仅能够掌握大量具体的技术细节，更重要的是，能够形成一套分析和解决该领域复杂问题的思维框架。那种“举一反三”的能力，才是衡量一本技术专著是否成功的终极标准。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格对我来说是一个不小的惊喜。它没有那种老派教科书的刻板和冗长，反而是以一种相对平易近人的口吻在阐述复杂的概念。这使得即便是初次接触这个领域的读者，也能相对轻松地跟上作者的思路。特别是在解释一些核心算法的数学原理时，作者似乎非常注重用类比和生活化的语言进行解释，而不是直接抛出复杂的公式。这种教学上的细致入微，让我感受到了作者的诚意——他不仅仅是在展示自己的学识，更是在努力地将知识有效地传递给受众。当然，对于我们这些需要进行深入研究的人来说，我希望在保持通俗易懂的基础上，对那些关键的理论模型，也能提供足够的数学证明和严格的逻辑推导，这样才能支撑起“研究”二字的分量。如果能做到既能让初学者看懂门道，又不至于让专家觉得肤浅，那这本书的受众面就会非常广阔了。