无线传感器网络关键技术研究及应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 在线阅读 2026

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。