Artificial Intelligence in Medicine: 8th Conference on Artificial Intelligence in Medicine in Europe pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:1 edition (2001年8月1日)

作者:Silvana Quaglini

出品人:

页数:483 页

译者:

出版时间:2001-12

价格:110.00

装帧:平装

isbn号码:9783540422945

丛书系列:

图书标签:

• Artificial Intelligence
• Medicine
• Healthcare
• Computer Science
• Biomedical Engineering
• Medical Informatics
• Artificial Intelligence Applications
• Europe
• Portugal
• Proceedings

深度学习在复杂系统建模中的前沿进展：跨学科视角研讨会论文集 导言 本书汇集了来自全球顶尖研究机构和工业界的学者与工程师们，围绕“深度学习在复杂系统建模中的前沿进展”这一核心主题，在为期数日的深度研讨会上提交的最新研究成果。本书收录的论文不仅涵盖了深度学习模型结构本身的创新与优化，更聚焦于这些先进算法在处理具有高度非线性、时序依赖性和海量数据特性的复杂系统时的实际应用与效能评估。所探讨的系统领域极其广泛，从宏观的地球气候模拟、金融市场的波动预测，到微观的材料科学的性能预测以及生物分子网络的动态演化，都展现了深度学习技术所能带来的革命性突破。 第一部分：新型深度学习架构与理论基础 本部分深入探讨了当前深度学习领域中理论与架构的最新突破，旨在构建更具鲁棒性、可解释性和更高计算效率的模型。 1. 图神经网络（GNNs）在非欧几里得数据处理中的深化应用： 针对传统卷积网络在处理具有内在拓扑结构的数据（如社交网络、分子结构、交通网络）时的局限性，本节展示了多层异构图注意力网络（HGAT）的设计与优化。重点关注了如何有效融合不同类型的边信息，并在知识图谱推理任务中实现超越传统嵌入方法的性能。特别有一篇论文详细阐述了一种自适应邻域聚合机制，该机制能够根据节点特征的相似度动态调整信息传递的权重，有效缓解了过度平滑问题。 2. 可解释性人工智能（XAI）在深度模型中的融合： 随着深度模型复杂度的增加，其决策过程的“黑箱”特性日益成为关键瓶颈，尤其是在高风险决策场景。本部分收录的研究着重于后置解释方法（如LIME、SHAP的改进版本）与内生可解释性架构的结合。一篇开创性的工作提出了一种基于因果推断的注意力机制，该机制不仅能高亮显示输入特征对预测结果的贡献，还能通过反事实分析评估模型对关键变量变化的敏感性。 3. 深度强化学习（DRL）在连续控制与优化中的突破： 针对高维状态空间和稀疏奖励信号的挑战，本部分介绍了基于分层策略网络（HRL）的最新进展。多篇文章展示了如何利用元学习（Meta-Learning）策略来加速新任务的适应性，以及在模拟环境中应用概率图模型与DRL相结合的方法，以提高策略的稳定性和探索效率。在机器人运动规划和复杂资源调度问题中的应用案例被详细剖析。 4. 自监督学习（SSL）在数据稀疏环境下的潜力： 在许多实际应用中，高质量的标注数据获取成本极高。本节聚焦于利用大规模未标注数据进行预训练的自监督方法。论文涵盖了对比学习（Contrastive Learning）框架在时序数据（如传感器信号）中的改进，以及掩码自编码器（MAE）架构在处理高分辨率医学影像和遥感数据时的性能表现。研究强调了如何设计更有效的“视图”生成策略，以确保预训练任务能够捕获到对下游任务至关重要的语义信息。 第二部分：复杂系统建模的跨学科应用 本部分展示了深度学习技术如何被部署到分析和预测具有内在复杂性的真实世界系统。 5. 天气与气候模型中的长期预测： 传统的数值天气预报（NWP）模型计算成本高昂。本节探讨了基于傅里叶神经算子（FNO）和基于Transformer架构的气候模拟模型。研究人员利用历史气候数据集训练的深度模型，在保持对极端天气事件敏感度的同时，显著提高了中长期（7天以上）预测的速度和准确性。特别关注了如何通过混合模型（结合物理约束的损失函数与数据驱动的预测器）来提高预测的物理一致性。 6. 金融工程中的高频交易与风险管理： 金融市场被视为典型的非平稳、高噪声的复杂系统。本部分收录的论文应用了时空图卷积网络（ST-GCN）来分析不同资产间的相互依赖性，并构建了能够捕捉市场微观结构变化的深度记忆网络。一篇关键论文提出了一种基于生成对抗网络（GAN）的金融时间序列模拟器，用于压力测试和极端市场情景的生成，以评估投资组合的鲁棒性。 7. 材料科学与药物发现的加速： 深度学习正加速新材料的发现过程。本部分重点展示了如何使用三维卷积网络来预测晶体结构下的电子性质，以及利用图神经网络来预测分子在特定环境下的稳定性与反应活性。研究人员通过将量子化学计算的结果作为监督信号，训练出能够替代昂贵第一性原理计算的深度代理模型，极大地缩短了材料筛选周期。 8. 工业物联网（IIoT）中的预测性维护与异常检测： 在大规模工业设备集群中，维护决策需要实时处理海量的传感器数据。本部分展示了基于变分自编码器（VAE）和长短期记忆网络（LSTM）的组合模型，用于建立设备运行的“正常”状态基线。这些模型能够提前数周检测到传感器信号的微小漂移，从而实现高度精准的故障预测，优化了维护排程，减少了非计划停机时间。 第三部分：计算效率与大规模部署 本部分关注如何将尖端的深度学习模型有效地部署到资源受限的环境或需要极低延迟的系统中。 9. 模型压缩与量化技术： 针对边缘计算设备（如嵌入式系统或移动平台）的部署需求，本节深入研究了后训练量化（Post-Training Quantization, PTQ）和训练中结构化剪枝（Structured Pruning）的最新进展。论文提出了一种“知识蒸馏”框架，其中一个大型教师模型指导一个小型学生模型进行权重压缩，同时最大限度地保留了原始模型的预测能力。 10. 分布式训练与联邦学习的优化： 在处理敏感或地理分散的数据集时，联邦学习是必要的范式。本部分探讨了如何克服通信带宽限制和数据异构性（Non-IID data）带来的挑战。一篇论文提出了基于梯度聚合的异步更新机制，并结合了差分隐私技术，以在保证模型性能的同时，提供强大的隐私保护保证。 总结 本书所展示的研究成果清晰地表明，深度学习不再仅仅是特征提取的工具，而是成为理解和控制复杂系统的核心建模范式。未来的研究方向将更侧重于模型与领域知识的深度融合、构建具有明确物理或经济意义的约束性模型，以及开发能够自我验证和自我修复的智能系统。本书为致力于推动数据科学与复杂系统工程交叉领域发展的研究人员、工程师和政策制定者提供了宝贵的参考资料。

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