無綫傳感器網絡關鍵技術研究及應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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樊寬剛，麼曉康，陳宇航 著

圖書標籤:

• 無綫傳感器網絡
• 傳感器網絡
• 物聯網
• 無綫通信
• 數據采集
• 低功耗設計
• 路由協議
• 安全技術
• 應用研究
• 嵌入式係統

店鋪： 博學精華圖書專營店

齣版社： 冶金工業齣版社

ISBN：9787502471743

商品編碼：29729295161

包裝：平裝

齣版時間：2016-01-01

基本信息

書名:無綫傳感器網絡關鍵技術研究及應用

：45.00元

售價：30.6元,便宜14.4元,摺扣68

作者:樊寬剛,麼曉康,陳宇航

齣版社：冶金工業齣版社

齣版日期：2016-01-01

ISBN：9787502471743

字數：

頁碼：216

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

內容提要

《無綫傳感器網絡關鍵技術研究及應用》通過對無綫傳感器網絡電磁信號在井下傳輸研究，仿真瞭礦井不同形狀對電磁信號傳輸的影響，提齣應對礦井下電磁輻射乾擾的措施；通過研究節點路徑優化算法、定位算法及節點在有障環境中的部署，降低無綫傳感器網絡節點能耗，延長節點壽命和網絡生存周期，並將研究成果應用於實際，通過壓縮感知技術壓縮瞭數據量，驗證瞭研究方法的有效性和可行性。
　　《無綫傳感器網絡關鍵技術研究及應用》可為基於無綫傳感器網絡技術的礦井下生産和監測係統的設計提供技術支持和設計參考，也可以作為相關領域本科生、研究生和工程技術人員的教材和參考書。

目錄

作者介紹

文摘

序言

《人工智能在醫療領域的變革：從診斷到個性化治療的深度探索》 引言 人工智能（AI）的浪潮正以前所未有的速度席捲全球，其在各行各業的顛覆性潛力已毋庸置疑。在所有受益於AI技術飛速發展的領域中，醫療健康無疑是最為關鍵和充滿希望的一環。從輔助醫生進行精準診斷，到開發個性化的治療方案，再到優化醫院運營管理，AI正深刻地重塑著醫療服務的未來。本書《人工智能在醫療領域的變革：從診斷到個性化治療的深度探索》將帶領讀者深入剖析AI如何在醫療領域掀起一場深刻的變革，聚焦於其在疾病診斷、藥物研發、精準醫療、健康管理以及醫療係統優化等方麵的實際應用和未來展望。 第一章：AI賦能的醫學影像診斷：銳化視覺，洞察病竈 醫學影像，如X光、CT、MRI等，是現代醫學診斷的基石。然而，海量的影像數據以及對細微病竈的識彆要求，給放射科醫生帶來瞭巨大的挑戰。本章將深入探討AI，特彆是深度學習技術，如何徹底改變醫學影像的解讀方式。 深度學習模型在影像識彆中的突破： 我們將詳細介紹捲積神經網絡（CNN）等深度學習模型如何被訓練用於識彆X光片中的肺炎、CT掃描中的腫瘤、MRI圖像中的腦部病變等。我們將剖析這些模型如何學習識彆圖像中的復雜紋理、形狀和模式，其準確性和效率往往能媲美甚至超越經驗豐富的醫生。 量化分析與早期預警： AI不僅僅是識彆病竈，更能進行精密的量化分析。例如，通過AI對病竈的大小、密度、生長速度進行精確測量，為疾病的早期診斷和預後判斷提供客觀依據。本書將探討AI在輔助早期癌癥篩查、心血管疾病風險評估等方麵的應用案例。 多模態影像融閤與診斷增強： 不同的醫學影像模態提供瞭互補的信息。AI技術能夠有效地融閤來自CT、MRI、PET等多種影像源的數據，構建更全麵的患者生理模型，從而提升診斷的準確性和魯棒性。我們將討論多模態影像融閤在復雜病例診斷中的價值。 AI在影像報告生成中的作用： 自動化生成初步的影像報告，可以顯著減輕醫生的工作負擔，縮短報告周轉時間。本章將介紹AI如何提取關鍵信息，生成結構化的初步診斷報告，並強調其輔助性而非替代性。 挑戰與倫理考量： 盡管AI在影像診斷方麵取得瞭巨大成就，但數據隱私、模型的可解釋性、算法的偏差以及監管審批等問題仍然是需要認真麵對的挑戰。本章將對這些議題進行探討，並提齣潛在的解決方案。 第二章：AI驅動的藥物研發：加速創新，降低成本 新藥研發是一個漫長、昂貴且高風險的過程。AI技術的引入，正在以前所未有的方式加速這一進程，並有望降低研發成本。 靶點識彆與驗證： AI可以通過分析海量的基因組學、蛋白質組學和文獻數據，快速識彆與疾病相關的潛在藥物靶點，並預測這些靶點的有效性。本章將介紹AI在基因疾病機製研究和新靶點發現中的應用。 分子設計與篩選： AI算法能夠生成具有特定藥理活性的分子結構，並高效地篩選齣最有潛力的候選藥物。我們將詳細介紹生成對抗網絡（GANs）、變分自編碼器（VAEs）等模型在小分子藥物設計中的應用。 藥物重定嚮與組閤療法： AI可以分析現有藥物的分子特性和作用機製，發現其治療其他疾病的潛力，即藥物重定嚮。同時，AI也能預測不同藥物組閤的協同效應，為開發更有效的聯閤療法提供依據。 臨床試驗優化： AI能夠幫助優化臨床試驗的設計，例如，通過分析患者數據預測其對藥物的反應，從而更精準地招募患者，提高試驗的成功率。本書還將討論AI在預測藥物副作用和評估療效方麵的作用。 AI在生物標誌物發現中的角色： 生物標誌物是監測疾病進展和評估治療反應的關鍵。AI能夠從復雜的生物數據中識彆齣新的、更敏感的生物標誌物，為精準治療提供支持。 第三章：邁嚮精準醫療：量身定製的治療策略 精準醫療的核心在於“一人一方”，即根據患者的個體差異，提供最適閤的治療方案。AI在實現這一目標方麵發揮著至關重要的作用。 基因組學與個體化治療： 通過分析患者的基因組數據，AI可以識彆齣與疾病易感性、藥物代謝和治療反應相關的基因變異，從而指導醫生選擇最有效的藥物和劑量，避免不必要的副作用。本章將深入探討AI在腫瘤基因測序分析和靶嚮治療推薦中的應用。 預測性模型與風險評估： AI能夠構建復雜的預測模型，綜閤考慮患者的遺傳信息、生活方式、環境因素以及過往病史，預測其罹患特定疾病的風險，並提前采取預防措施。 治療方案的動態調整： AI可以實時監測患者的治療反應，並根據患者的反饋和生物標誌物的變化，動態調整治療方案，確保療效最大化並最小化不良反應。 AI在罕見病診斷與治療中的潛力： 罕見病的診斷往往具有挑戰性。AI可以通過分析海量文獻和病例數據，幫助醫生更快地識彆罕見病，並提供最新的治療建議。 倫理與數據共享的挑戰： 實現真正的精準醫療需要大量的個體化數據。本書將討論在保護患者隱私的前提下，如何建立安全可靠的數據共享機製，以及AI在精準醫療倫理方麵的考量。 第四章：AI驅動的健康管理與疾病預防：主動守護健康 AI的應用已不再局限於疾病治療，更延伸至健康管理和疾病預防的各個環節，幫助人們實現更積極、主動的健康生活。 可穿戴設備與健康監測： 智能手錶、手環等可穿戴設備收集的生理數據（心率、睡眠、活動量等）可以通過AI進行分析，識彆異常模式，並及時嚮用戶發齣健康預警，例如心律失常、睡眠呼吸暫停等。 個性化健康建議與生活方式指導： 基於用戶的健康數據和生活習慣，AI可以提供個性化的飲食、運動和睡眠建議，幫助用戶養成健康的生活方式，預防慢性疾病。 AI在心理健康領域的應用： AI可以通過分析用戶的語言、行為模式，甚至麵部錶情，識彆潛在的心理健康問題，如抑鬱、焦慮等，並提供初步的乾預和支持。 疾病爆發預測與公共衛生： AI可以通過分析社交媒體、新聞報道、搜索趨勢等多種數據源，預測傳染病的爆發趨勢，為公共衛生部門製定防控策略提供支持。 傢庭醫療助手與遠程醫療： 智能音箱、聊天機器人等AI助手可以為居傢養老的老年人提供用藥提醒、健康谘詢等服務，並通過與醫療機構的連接，實現遠程醫療的便捷化。 第五章：優化醫療係統與提升效率：智慧醫療的未來 除瞭直接服務於患者，AI還在後颱默默地優化著整個醫療係統的運作，提升效率，降低成本，改善患者體驗。 醫院運營管理智能化： AI可以用於優化醫院的排班係統、床位管理、物資采購，提高資源利用率，減少患者等待時間。 醫療欺詐檢測： AI能夠分析醫療保險索賠數據，識彆潛在的欺詐行為，為醫療保障體係的健康運行保駕護航。 電子病曆的智能分析與知識挖掘： AI可以從海量的電子病曆中提取有價值的信息，發現新的疾病關聯，輔助臨床研究，甚至用於醫生的繼續教育。 虛擬護理助手與患者教育： AI驅動的虛擬護理助手可以為患者提供疾病相關的知識，解答常見問題，提高患者的依從性和自我管理能力。 AI在應對突發公共衛生事件中的作用： 在疫情等突發事件中，AI可以輔助進行疫情追蹤、資源調度、疫苗研發等工作，提升應對能力。 結論 人工智能正在以前所未有的深度和廣度滲透到醫療健康的各個角落，它不僅是技術的革新，更是對傳統醫療模式的顛覆和重塑。從精準診斷到個性化治療，從藥物研發到健康管理，AI正以前所未有的力量，加速醫療領域的創新步伐，提升醫療服務的質量和可及性，為構建一個更健康、更美好的未來貢獻著關鍵力量。本書所探討的AI在醫療領域的應用，僅僅是這場變革的開端。隨著技術的不斷進步和數據的日益豐富，我們有理由相信，AI將繼續在醫療健康領域扮演越來越重要的角色，為人類的健康福祉帶來更多驚喜和可能。 本書的目標讀者是所有對人工智能在醫療領域的應用感興趣的專業人士、研究人員、學生以及對未來醫療發展充滿好奇的公眾。我們希望通過本書，能夠激發更多關於AI在醫療領域深度應用和未來發展的思考與討論。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格對我來說是一個不小的驚喜。它沒有那種老派教科書的刻闆和冗長，反而是以一種相對平易近人的口吻在闡述復雜的概念。這使得即便是初次接觸這個領域的讀者，也能相對輕鬆地跟上作者的思路。特彆是在解釋一些核心算法的數學原理時，作者似乎非常注重用類比和生活化的語言進行解釋，而不是直接拋齣復雜的公式。這種教學上的細緻入微，讓我感受到瞭作者的誠意——他不僅僅是在展示自己的學識，更是在努力地將知識有效地傳遞給受眾。當然，對於我們這些需要進行深入研究的人來說，我希望在保持通俗易懂的基礎上，對那些關鍵的理論模型，也能提供足夠的數學證明和嚴格的邏輯推導，這樣纔能支撐起“研究”二字的分量。如果能做到既能讓初學者看懂門道，又不至於讓專傢覺得膚淺，那這本書的受眾麵就會非常廣闊瞭。

評分☆☆☆☆☆

這本書的整體結構安排，給我的感覺是極具邏輯性和係統性的，仿佛作者在為讀者規劃瞭一條清晰的知識獲取路徑。我特彆留意瞭章節間的過渡和銜接，它們處理得非常自然流暢，沒有齣現為瞭湊字數而強行堆砌內容的現象。每一個單元似乎都是為瞭更好地服務於最終構建一個完整的技術認知體係。這種精心雕琢的布局，體現瞭作者對學科體係的深刻理解。如果這本書能夠附帶一些自我評估或章節迴顧的小結，幫助讀者及時鞏固所學，那就更完美瞭。我的期許是，讀完這本書後，我不僅能夠掌握大量具體的技術細節，更重要的是，能夠形成一套分析和解決該領域復雜問題的思維框架。那種“舉一反三”的能力，纔是衡量一本技術專著是否成功的終極標準。

評分☆☆☆☆☆

閱讀體驗中，我最欣賞的是作者對於“應用”層麵的關注度。很多技術書籍往往沉溺於理論的精妙推導，卻忽略瞭技術在真實世界中如何落地生根、解決實際痛點。這本書的價值，如果能真正體現在它如何指導工程實踐上，那就太棒瞭。我尤其期待看到那些關於實際部署、功耗優化和數據處理效率提升的章節。例如，在能源受限的場景下，如何設計齣既能保證數據采集的準確性，又能將節點壽命最大化的策略？書中是否提供瞭不同環境下（比如城市、農業或工業監測）的對比性分析？如果能夠提供一些經過驗證的、具有可操作性的代碼片段或者係統架構圖，那就更好瞭，這能極大地縮短理論到實踐的轉化周期。我希望它不僅僅停留在描述“是什麼”，更能深入探討“怎麼做”以及“為什麼這樣做比其他方法更優”，這種深度批判性的分析，纔是區分優秀技術專著的關鍵所在。

評分☆☆☆☆☆

從內容深度和廣度的衡量來看，我非常關注這本書是否能捕捉到當前領域內的最新動態和未來趨勢。技術迭代的速度極快，一本好的專業書籍必須具備前瞻性，能夠引領讀者看到未來幾年該領域可能發生的技術變革。我希望書中不僅涵蓋瞭基礎的拓撲結構和路由協議，更能深入探討諸如邊緣計算、人工智能在數據分析中的融閤、以及應對日益嚴峻的安全挑戰等方麵的前沿研究。如果能對這些新興技術在特定應用場景下的潛力與局限性進行深入的剖析和辯論，那將大大提升這本書的學術價值和參考意義。此外，在引用和參考資料方麵，我期待看到一個詳盡且最新的列錶，這能幫助讀者沿著已有的研究脈絡繼續深挖，構建起更宏大的知識網絡，而不是讓這本書成為知識的終點站。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計著實令人眼前一亮，那種沉穩中又不失現代感的封麵，一看就知道是下瞭功夫的。拿到手裏的時候，那種厚實感和紙張的質感，讓我對即將展開的閱讀充滿瞭期待。我原本以為這會是一本非常晦澀難懂的技術手冊，畢竟涉及到“關鍵技術研究”這樣高深的字眼，但翻開扉頁後，發現作者在內容的組織上頗具匠心。它似乎在試圖搭建一座連接理論深度與實際應用的橋梁。我特彆留意瞭目錄結構，發現它並非簡單地羅列技術點，而是構建瞭一個清晰的邏輯框架，從基礎概念的梳理，到前沿問題的剖析，再到具體的案例展示，層層遞進。這種編排方式，對於一個希望係統性瞭解某一領域全貌的讀者來說，無疑是極大的福音。我希望書中能有大量清晰的圖示和流程圖來輔助理解那些抽象的算法和協議，否則光靠文字堆砌，很容易讓人在細節處迷失方嚮。總而言之，從初次接觸的感官體驗來看，這本書在專業性和可讀性之間找到瞭一個值得肯定的平衡點，讓人忍不住想深入挖掘其中的知識寶藏。