Parallel Imaging in Clinical MR Applications pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Schoenberg, Stefan O., M.D. (EDT)/ Dietrich, Olaf (EDT)/ Reiser, Maximilian F. (EDT)/ Adalsteinsson,

出品人:

页数:572

译者:

出版时间:

价格:$ 337.87

装帧:HRD

isbn号码:9783540231028

丛书系列:

图书标签:

• 并行成像
• MRI
• Parallel Imaging
• Clinical Imaging
• Medical Imaging
• Radiology
• Magnetic Resonance
• Image Reconstruction
• Accelerated Imaging
• Diagnostic Imaging
• Healthcare

好的，这是一份关于一本假设的、与《Parallel Imaging in Clinical MR Applications》内容无关的图书简介： --- 《深度学习在复杂系统控制中的前沿应用：从理论建模到实践部署》 图书导言：迈向智能控制的新范式 在工程科学、自动化和信息技术交汇的复杂领域中，如何有效地管理和优化动态系统的行为，始终是核心挑战之一。传统的控制理论，尽管在描述线性或弱非线性系统方面取得了巨大成功，但在面对高维度、强耦合、环境不确定性以及内在随机性的复杂系统时，其性能往往受到限制。近年来，随着计算能力的飞速提升和理论算法的突破性发展，深度学习（Deep Learning, DL）已不再仅仅是数据分析的工具，而是正在重塑控制工程的核心范式。 本书《深度学习在复杂系统控制中的前沿应用：从理论建模到实践部署》旨在全面、深入地探讨如何利用深度神经网络的强大表征能力和自适应学习机制，解决当前经典控制方法难以应对的复杂控制难题。我们专注于构建理论基础、详细阐述核心算法，并通过大量真实的工程案例，展示DL如何在从机器人学、航空航天到能源电网等关键领域实现智能化、鲁棒化和高效率的系统控制。 本书的定位不仅仅是综述性的，而是偏向于技术手册与研究指南的结合，为高级研究生、专业工程师以及致力于智能控制系统研发的科研人员提供一个坚实的理论和实践框架。 第一部分：复杂系统建模与深度学习基础回顾 本部分首先为读者打下坚实的基础，确保读者理解控制理论与深度学习的交叉点。 第一章：复杂系统的特征与挑战 详细分析了什么是复杂系统——包括其涌现性、自组织性、多尺度性和时变性。重点讨论了当前控制工程面临的几大瓶颈：高维状态空间下的可观测性与可控性、模型不确定性导致的鲁棒性挑战、以及实时决策的计算负荷。 第二章：控制领域深度学习的基础组件 回顾了控制工程师需要掌握的深度学习核心架构，着重于那些在序列数据处理和预测方面表现优异的模型，包括但不限于：循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM, GRU）、卷积神经网络（CNN）在特征提取中的应用，以及Transformer结构在长序列依赖建模上的潜力。我们强调这些模型如何被用于近似非线性系统动态或构建高效的观测器。 第三章：数据驱动与模型辅助学习框架 区分并深入探讨了纯数据驱动（完全依赖观测数据进行策略学习）和模型辅助学习（将已知物理规律嵌入到损失函数或网络结构中）两种主流范式。详细介绍了如何利用物理信息约束（Physics-Informed Constraints）来增强深度学习控制器的泛化能力和安全性。 第二部分：深度强化学习（DRL）的控制论视角 强化学习（RL）被认为是实现复杂系统自主控制的黄金标准。本部分将深度学习与强化学习的框架相结合，构建出一套实用的DRL控制工具箱。 第四章：DRL基本算法在连续控制中的适配 侧重于策略梯度方法（如PPO, A2C）和基于价值的方法（如DDPG, TD3）在机器人运动规划和高精度轨迹跟踪中的应用。深入探讨了如何处理连续动作空间和高频采样率的需求，并介绍了离散化与近似技巧。 第五章：安全与鲁棒性约束下的DRL 这是本书的重点之一。安全是所有实际控制系统的首要前提。本章详细阐述了如何将Lyapunov稳定性理论、控制屏障函数（Control Barrier Functions, CBF）以及形式化验证技术融入DRL训练流程中，确保学习到的策略在所有预定义的安全边界内运行。介绍了“安全层”（Safety Layer）的概念及其实现方法。 第六章：模仿学习与专家演示的有效迁移 探讨了如何利用有限的专家数据快速训练出高性能的控制器，包括行为克隆（Behavioral Cloning）的局限性，以及更先进的基于概率的模仿学习（如Maximum Entropy RL）。重点讨论了如何处理专家数据与新环境之间的领域漂移（Domain Shift）问题。 第三部分：特定复杂系统的高级应用案例 本部分通过具体的工程实例，展示前述理论工具的实际部署和效果。 第七章：多智能体系统（MAS）的分布式协调控制 分析了多机器人编队、无人机集群协同任务中的通信延迟、局部观测受限和非合作行为等挑战。重点介绍了图神经网络（GNN）在建模智能体间复杂交互拓扑结构中的应用，以及去中心化DRL算法的最新进展。 第八章：非线性动力学系统的辨识与自适应控制 针对那些难以精确建模的系统（如航空发动机、复杂化学反应器），本章展示了如何使用深度神经ODE（Neural Ordinary Differential Equations）来实时辨识系统参数或状态，并结合自适应控制策略，实现对时变模型的高度鲁棒跟踪。 第九章：大规模能源系统的优化与韧性控制 聚焦于智能电网中的应用。讨论了如何利用深度学习预测可再生能源的间歇性波动，并设计高效的优化控制器来管理储能设备和负荷需求响应。重点分析了在网络攻击或突发故障下，如何利用DL快速重构控制拓扑，保障系统韧性。 第四部分：从仿真到现实世界的桥梁——部署挑战 任何控制策略的最终价值体现在其实际部署上。本部分关注从算法到硬件的转换过程。 第十章：模型压缩与实时计算优化 讨论了将复杂的深度学习模型部署到资源受限的嵌入式系统（如微控制器、FPGA）上的技术。内容包括模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization）以及知识蒸馏（Knowledge Distillation），以确保低延迟决策。 第十一章：数字孪生与混合仿真环境的构建 阐述了如何构建高保真度的数字孪生环境，用于训练和验证控制策略，从而显著减少昂贵或危险的物理实验次数。详细介绍了数据同步、时间步长匹配以及仿真误差对最终策略的影响分析。 第十二章：持续学习与在线适应性 在真实世界中，系统参数会不断漂移。本章探讨了如何设计能够“在线学习”的控制架构，使控制器能够在不中断主要任务的前提下，持续适应环境变化。讨论了灾难性遗忘（Catastrophic Forgetting）的缓解策略。 结论与展望 本书总结了深度学习为复杂系统控制带来的变革性潜力，并指出了未来在可解释性（Explainability）、泛化能力和理论完备性方面仍需努力的方向。本书为读者提供了从基础概念到尖端研究的完整路线图，旨在激发新一代控制系统设计者的创新思维。 ---

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