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出版者:

作者:Leathard, Audrey (EDT)

出品人:

页数:392

译者:

出版时间:

价格:309.00 元

装帧:

isbn号码:9781583911761

丛书系列:

图书标签:

• Interprofessional Collaboration
• Healthcare Teams
• Teamwork
• Communication
• Patient Care
• Professional Development
• Health Professions
• Interdisciplinary Approach
• Collaboration in Healthcare
• Medical Education

《跨界融合：知识图谱与人工智能的前沿探索》 内容简介 本书全面深入地探讨了知识图谱（Knowledge Graph, KG）与人工智能（Artificial Intelligence, AI）两大核心技术领域的最新进展、理论基础、关键技术及其在多个行业中的创新应用。本书旨在为信息科学研究人员、数据工程师、AI 开发者以及希望利用知识驱动方法提升决策智能的企业高管，提供一份既具学术深度又富实践指导价值的参考指南。 第一部分：知识图谱的构建、表示与推理 本部分聚焦于知识图谱的基石——如何高效、准确地构建和管理大规模、多源异构的知识。 第一章：知识的结构化革命 详细阐述了从半结构化、非结构化数据中提取结构化知识的必要性与挑战。内容涵盖知识表示的形式（RDF、OWL、属性图模型），以及实体、关系、属性的标准化定义。重点分析了不同知识模型在表达复杂语义时的优劣势，并引入了本体论（Ontology）在知识组织中的核心作用，强调本体设计如何指导知识获取和推理的准确性。 第二章：大规模知识获取与融合技术 本章深入讲解了从文本、数据库、网页等不同源头抽取知识的关键技术。内容包括：命名实体识别（NER）、关系抽取（RE）、事件抽取（EE）等核心自然语言处理（NLP）技术在知识抽取中的应用。特别关注了跨模态知识的融合策略，如图像描述与文本知识的对齐。此外，本书详细介绍了知识图谱补全（KGC）和知识融合（Schema Alignment, Entity Linking）的算法，包括基于嵌入（Embedding-based）和基于深度学习的融合方法，旨在解决数据冗余和冲突问题。 第三章：知识的向量化表示与存储 知识图谱的有效利用依赖于将其转化为机器可理解的数学形式。本章详述了知识嵌入（Knowledge Embedding）的经典模型（TransE, TransH, TransR）及其演进，重点分析了如何通过优化目标函数来捕获实体和关系的复杂语义。随后，讨论了基于图神经网络（GNN）的知识表示方法，如R-GCN和CompGCN，展示了它们在处理复杂关系和高阶连接方面的优越性。最后，对主流的知识图谱存储系统（如Neo4j, JanusGraph, Amazon Neptune）的性能、查询语言（Cypher, SPARQL）进行了深度对比和实践指导。 第二部分：人工智能与知识图谱的深度融合 本部分探索了如何将知识图谱的结构化、可解释性优势融入到主流的AI模型中，以增强模型的推理能力和透明度。 第四章：知识增强的自然语言理解 探讨了如何利用知识图谱来增强NLP任务的性能。内容包括：基于知识图谱的语义解析、问答系统（QA）的构建流程（从意图识别到答案生成）。特别分析了知识增强型语言模型（如K-BERT, ERNIE）的架构设计，它们如何通过预训练引入外部知识，从而提升机器在常识推理、文本蕴含判断等任务上的表现。 第五章：推理、可解释性与决策支持 知识图谱的核心价值在于推理。本章细致地介绍了不同类型的知识推理：演绎推理（基于规则和本体逻辑）、归纳推理（基于模式匹配和统计学习）和溯因推理。重点阐述了如何利用知识图谱构建“可解释的AI”（XAI）系统。通过追踪推理路径，可以清晰地展示模型得出特定结论的逻辑依据，这对于金融风险评估、医疗诊断等高风险应用至关重要。 第六章：图神经网络在复杂系统建模中的应用 本章聚焦于如何利用GNN处理具有复杂拓扑结构的现实世界数据。内容涵盖社交网络分析、药物发现中的分子结构预测，以及交通流预测。详细分析了异构图神经网络（HGNN）如何处理节点和关系类型不同的复杂图结构，并提供了在实际工业级数据集上应用GNN的性能优化策略和工具选型建议。 第三部分：知识驱动的行业创新应用 本部分将理论与实践相结合，展示了知识图谱和AI在关键垂直领域的实际部署案例和面临的挑战。 第七章：金融科技中的知识图谱应用 深入剖析了知识图谱在反欺诈、信用风险管理和量化投资中的应用。例如，如何构建企业关系网络以识别潜在的关联方交易；如何利用本体论对金融法规进行结构化表示，实现合规性自动审查。本章提供了从数据清洗到模型部署的完整金融知识图谱项目案例分析。 第八章：智能制造与供应链优化 探讨了知识图谱在工业物联网（IIoT）和智能工厂中的作用。内容包括：设备状态监测、故障诊断的知识建模，以及如何通过知识图谱整合来自不同传感器和制造流程的数据，以实现供应链的透明化和韧性增强。重点介绍了数字孪生（Digital Twin）与知识图谱的结合模型。 第九章：医疗健康与生物信息学的前沿 本章关注知识图谱在生命科学中的巨大潜力。详细介绍了如何整合基因组学数据、临床试验结果和药物相互作用信息来构建生物医学知识图谱。分析了知识图谱在辅助靶点发现、个性化用药推荐以及临床决策支持系统（CDSS）中的具体实现路径和伦理考量。 结语：迈向通用人工智能的知识路径 本书最后总结了知识图谱与AI融合发展的未来趋势，包括对因果关系建模的深入探索、对动态知识图谱的实时更新挑战，以及如何通过人类反馈强化学习（RLHF）进一步优化知识图谱的构建和应用，为读者展望了通向更具常识和推理能力的通用人工智能的知识驱动路径。

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坦白说，我原本对这类探讨“软技能”的书籍抱持着一种审慎的态度，总觉得它们要么过于理论化，要么就是陈词滥调的堆砌。然而，这本《跨专业协作》彻底颠覆了我的看法。它巧妙地融合了组织行为学、系统理论与实证研究，呈现出一种既有深度又极具操作性的学术品味。这本书的价值并不在于告诉你“协作很重要”，而是在于它像一个精密的工程师，拆解了协作这个复杂系统的每一个齿轮和轴承。比如，书中对于“权力动态”（Power Dynamics）的分析，非常尖锐地指出了传统层级结构对信息自由流动的抑制作用，并提出了如何通过角色重塑和赋权（Empowerment）来软化这些硬性的边界。我特别喜欢它引用了大量来自不同国家和不同医疗体系的对比数据，这使得书中的理论不仅仅局限于某一特定文化背景，而是具有更强的普适性和批判性。阅读过程中，我不断地停下来，在脑海中将书中的模型与我过去参与的几次大型医疗事件进行比对，许多过去的困惑和不顺，在那一刻终于找到了清晰的理论解释。这不仅是一本关于“如何协作”的书，更是一本关于“系统如何运作”的深度分析之作，它迫使你重新审视你所在机构的运作逻辑，并勇敢地提出变革的可能。对于希望从事管理层或教育岗位的读者来说，这本书提供的理论深度足以支撑起一篇高质量的学术论文。

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这本《跨专业协作》（Interprofessional Collaboration）的书籍，从我一个实际在医疗领域摸爬滚打多年的临床工作者的角度来看，简直是打开了一扇通往高效团队合作的大门。初读之下，我立刻被作者对于“协作”的定义所吸引。它不是那种空泛地谈论“大家要互相理解”的口号式论述，而是深入剖析了不同专业背景（比如医生、护士、治疗师、社工，甚至行政人员）在信息传递、目标设定和决策制定过程中可能出现的结构性障碍。书中详细描绘了案例研究，那些案例并非教科书式的完美情境，而是充满了现实的摩擦和误解，比如某个专业术语在另一个专业人士听来完全是另一种意思，或者因为职责划分不清导致的责任真空。作者提出的“共同心智模型”（Shared Mental Model）的建立方法尤为实用，它提供了一套清晰的框架，指导团队如何在高压环境下快速同步信息，确保每个人都对患者的整体情况有一个统一且准确的理解。我尤其欣赏其中关于“有效冲突管理”的章节，它承认了冲突的必然性，并将其视为促进更深入理解和更优决策的催化剂，而不是需要回避的负面因素。这本书的结构严谨，逻辑清晰，读完后，我立刻尝试在我的科室推行书中提到的几种沟通技巧，效果立竿见影，同事之间的配合度明显提升，患者反馈的体验也更顺畅了。对于任何希望从单兵作战转向团队作战的专业人士而言，这本书是不可多得的实操指南。

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如果用一个词来形容我的阅读体验，那就是“令人耳目一新”。这本书给我的感觉，不像是一本厚重的教科书，更像是一位经验丰富、语调平和的导师，坐在你的对面，用他一生的经验为你拨开迷雾。作者的文笔非常具有亲和力，他避免了过多的晦涩术语，即使涉及到复杂的伦理困境或法律边界问题，也能用非常贴近日常情境的语言进行阐释。最让我感到惊喜的是书中关于“技术融合与协作”的探讨。在数字化医疗飞速发展的今天，如何确保电子病历系统、远程诊断工具等新技术不是成为新的信息壁垒，而是促进协作的桥梁，这一点是许多传统书籍常常忽略的。这本书不仅意识到了这个问题，还提供了基于用户体验（UX）和人机交互（HCI）原则来设计协作流程的具体建议。我记得其中提到一个关于“信息过载与决策疲劳”的章节，它生动地描述了在信息爆炸的时代，团队如何筛选出真正有价值的信号。这种对当下挑战的敏锐捕捉，让这本书的内容充满了时效性和紧迫感。读完后，我感觉自己不仅获得了知识，更重要的是，获得了一种面对未来不确定性的信心和工具箱。

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我对这本书的评价是基于其对“文化”维度挖掘的深度。在我看来，跨专业协作的核心障碍往往不是技能的缺失，而是文化和价值体系的冲突。这本书出色地构建了一个分析框架，专门用于解构不同专业群体的“亚文化”——他们如何看待时间、如何处理失败、他们信奉的最高价值是什么（是效率？是安全？还是自主权？）。作者通过详细描述不同医疗文化之间的“摩擦点”以及成功的“文化整合”案例，为我们提供了一张实用的文化地图。例如，比较了“以诊断为中心”的文化与“以照护为中心”的文化之间的张力，以及如何引导两者走向融合。我尤其欣赏作者对于“共同目标设定”的强调，它不仅仅是签署一份协议，而是要通过反复的、结构化的对话，让不同背景的人在内心深处真正“认同”这个目标，从而自发地调整自己的行为模式。书中关于“反思性实践”（Reflective Practice）的强调也非常到位，它不是一次性的培训，而是一种持续的自我修正和团队学习的机制。这本书的批判性视角也值得称赞，它不回避现实中存在的系统性不公和资源分配不均对协作的负面影响，这让这本书显得尤为真实和负责任。

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我是一位刚毕业不久的医疗管理硕士，在寻找能够连接学术理论与职场实践的桥梁性读物时，发现了这本《跨专业协作》。这本书对于我们这些刚进入职场的人来说，简直是一部“实战演习手册”。它不仅仅停留在宏观的理论层面，而是大量提供了微观的、可立即应用的工具和技巧。比如，书中对于“有效会议组织”的指导就非常细致入微，它不是简单地说“要准时开会”，而是详细说明了如何为跨专业会议设计议程，如何确保所有层级和角色的声音都能被听到，以及如何确保会议产出清晰、可衡量的后续行动步骤。关于“非正式网络”和“信任建立”的章节也给了我很大的启发，作者强调了在正式流程之外，建立人与人之间真实联系的重要性，这对于提升团队的韧性和弹性至关重要。我发现，书中的许多建议，比如定期组织跨专业的“非正式午餐会”或“轮岗体验”，其实是成本最低但回报极高的协作投资。对于管理新手来说，这本书的优势在于它的“可验证性”——你可以很容易地选取书中的某个小技巧，在下一周的工作中进行试验，然后对照结果进行评估，这种即时的反馈机制极大地加速了学习过程。总而言之，这本书提供了一种结构化的、渐进式的学习路径，帮助新晋管理者快速掌握高绩效团队的核心运作秘密。

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